아프니까 개발자다 아프니까 개발자다

GPU 하나, 할 일은 둘 — 무엇이 문제인가?로컬 AI 서버를 운영하다 보면 이런 상황이 생깁니다. 가족사진 수천 장을 VLM(Vision Language Model, 이미지를 이해하는 AI)으로 분석하는 작업이 몇 시간째 돌아가고 있는데, 갑자기 녹음 파일을 전사해야 할 일이 생긴 겁니다.GPU는 하나뿐입니다. 이미지 분석이 GPU 메모리를 꽉 잡고 있으니, 음성 전사 프로그램은 실행조차 안 됩니다. 그렇다고 이미지 분석을 매번 수동으로 죽이고, 음성 처리 끝나면 다시 켜는 건 너무 번거롭습니다.이 문제를 해결하기 위해 우선순위 기반 GPU 스케줄러를 만들었습니다. 운영체제가 CPU를 여러 프로세스에 나눠주는 것처럼, GPU를 여러 AI 작업에 효율적으로 배분하는 도구입니다.실생활 활용 사례사례 1:..

AI 서버가 일반 기업과 개인에게도 열리고 있다불과 몇 년 전만 해도 AI 서버는 구글, 메타, 아마존 같은 빅테크 기업들의 전유물이었습니다. 수억 원에서 수십억 원에 달하는 가격, 특수 냉각 시설이 필요한 전력 요구량, 전담 엔지니어 없이는 운영할 수 없는 복잡함이 장벽이었습니다.그런데 최근 이 흐름이 바뀌고 있습니다. NVIDIA가 다양한 규모의 DGX(Deep GPU Xceleration) 제품을 내놓고, ASUS와 MSI 같은 대만 제조사들이 동일한 칩을 탑재한 경쟁 제품을 출시하면서, AI 서버가 중소기업과 연구기관, 심지어 개인 개발자에게도 현실적인 선택지가 되고 있습니다.NVIDIA DGX 시리즈 - AI 서버의 기준점DGX는 NVIDIA가 직접 설계하고 판매하는 AI 전용 컴퓨팅 시스템입니..