오리온VM과 블레이즈, 새로운 AIaaS(AI-as-a-Service) 솔루션 출시
2022년 09월 16일
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IaaS(Infrastructure as a Service) 제공업체이자 클라우드 컴퓨팅 분야의 선도주자인 오리온VM(OrionVM)은 엣지 및 자동차 컴퓨팅 솔루션을 혁신하고 있는 AI(Artificial Intelligence) 컴퓨팅 혁신기업인 블레이즈(Blaize)를 기술 파트너로 추가하고, 새로운 AIaaS(AI as a Service) 솔루션을 개발했다고 밝혔다. 


최초로 진행된 이러한 유형의 파트너십을 통해 여러 산업 분야의 다양한 기업들은 방대한 데이터 세트에 대한 머신러닝과 AI 솔루션을 보다 신속하고 효율적으로 활용할 수 있게 되었다. 이번 협약에 따라 양사의 글로벌 영업팀은 오리온VM의 최적화된 클라우드 플랫폼으로 실행 및 구동되는 블레이즈의 AI 애플리케이션을 판매하게 된다. 


블레이즈의 AIaaS 솔루션은 3가지 시나리오로 활용할 수 있다. 엣지 AI 및 센서 융합 애플리케이션 카드를 위한 블레이즈의 독보적인 GSP(Graph Streaming Processor) 칩을 오리온VM 클라우드 플랫폼에서 가상화할 수 있다. 또한 가상화된 GSP로 클라이언트 전용 AI 환경을 쉽게 생성할 수 있다. 예를 들어, 엣지의 비디오 감시 기술에 통합하여 정교하면서도 지속적으로 업데이트되는 이벤트 분석을 제공할 수 있다. 최신 버전의 블레이즈 AI 스튜디오를 오리온VM 클라우드 플랫폼에서 이용할 수 있게 되었으며, 복잡한 하드웨어 환경을 구매하거나 구성할 필요없이 신속하게 워크로드를 수행할 수 있도록 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 


오리온VM의 COO이자 파트너십 부사장인 다니엘 파이퍼(Daniel Pfeiffer)는 “이와 같은 차세대 클라우드 솔루션이 지원되기 전까지, AI는 막대한 인프라 비용으로 인한 엄청난 지출과 능력을 갖춘 프로그래머의 부족으로 어려움을 겪었다. 이제 기업들은 AI 시스템을 구현, 테스트 및 활용하기 위해 클라우드를 구축하거나 유연하지 않은 고가의 퍼블릭 클라우드에 의존할 필요가 없게 되었다. AIaaS를 통해 고비용의 선행 투자 없이 데이터 통찰력을 활용하고, 훨씬 더 경제적인 비용으로 머신러닝 성능을 충분히 활용할 수 있게 되었다.”며, “우리는 블레이즈의 AIaaS와 같은 솔루션으로 엔터프라이즈 보안 및 즉각적인 배포 및 확장 기능과 같은 클라우드 이점을 제공하게 되어 매우 기쁘게 생각한다.”고 밝혔다. 


블레이즈의 AI 애플리케이션은 이제 오리온VM의 탄력적이고 안전한 고성능 인프라 상에서 이용할 수 있으며, 고객들은 업계에서 가장 효율적이고, 유연한 클라우드 플랫폼 상에서 블레이즈 AI 솔루션을 실행할 수 있게 되었다. 


블레이즈의 공동설립자이자 CEO인 디나카 무나갈라(Dinakar Munagala)는 “우리는 AI 기술이 어디서 시작되었고, 어디로 갈 수 있는지에 대한 깊은 통찰력을 바탕으로 AI 솔루션을 구현했다. 우리의 혁신적인 접근방식은 다양한 산업 분야의 기업들이 엣지 AI의 요건에 맞게 구현된 제품의 요구사항을 해결하는데 도움을 주고 있다.”며, “블레이즈 솔루션은 고객들이 특정 요구사항에 부합하도록 AI 솔루션을 유연하게 프로그래밍할 수 있도록 해준다. 또한 첨단 코드-프리 AI 소프트웨어는 보다 높은 정확도의 사후-모델 압축을 위한 최적화와 독보적인 ‘엣지 인식’ 트랜스퍼 러닝을 구현할 수 있다. 가능성은 거의 무한하다.”고 말했다. 


AI 산업은 지난 몇 년 동안, 특히 코로나 대유행을 거치면서 상당한 성장세를 기록하고 있으며, 이러한 상승 추세는 계속될 것으로 전망된다. IDC(International Data Corporation)에 따르면, 전세계 AI 지출은 2020년 501억 달러에서 2024년 1,100억 달러 이상으로 증가할 것으로 예상되고 있다. 리눅스 재단(Linux Foundation)의 엣지 현황(State of the Edge) 보고서에 따르면, 디지털 헬스케어, 제조 및 소매 비즈니스는 2028년까지 엣지 컴퓨팅 사용을 확대할 것으로 보인다. 이들 분야는 이미 AI 기술을 통해 응답시간을 개선하고, 대역폭을 절감하는 것은 물론, 데이터 분석이 더욱 용이하다는 점을 입증했다.

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