AI는 누구나 쓸 수 있어야"…레드햇이 제시하는 인프라 장벽 해결방안은?

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인프라/DevOps/보안

대상자

• 중소기업 및 자원 제한 기업, AI 도입 시 인프라 구축이 어려운 기술 팀
• 난이도: 중간 (오픈소스 기반 솔루션 활용에 초점)

핵심 요약

• 레드햇의 VLM(가상언어모델)은 오픈소스 기반 AI 추론 서버 플랫폼으로, GPU 종속 없이 모델 실행 가능
• 양자화 기술(Quantization)을 통해 FP16 → FP4로 모델 경량화, 처리 속도 최대 4배 향상
• AI 인퍼런스 서버 상용 서비스 출시, 기업용 보안 업데이트 및 기술 지원 포함

섹션별 세부 요약

1. AI 도입 장벽과 VLM의 역할

• 기업의 AI 도입 장벽: GPU 비용, 전문 인력 부족, 복잡한 배포 환경
• VLM은 리눅스 OS처럼 하드웨어 독립적으로 작동, 엔비디아/AMD/인텔 GPU 모두 호환
• 오픈소스 플랫폼 허깅페이스 연동을 통한 사용자 친화적 API 제공
• 중소기업은 서버 1~2대로, 대기업은 데이터센터 확장 가능

2. 양자화 기술을 통한 모델 경량화

• FP16 → FP4로 숫자 표현 단위 축소, 연산 부담 감소 및 GPU 메모리 사용량 50% 이상 절감
• LM 컴프레서 기술로 정확도 99% 이상 유지
• 허깅페이스에서 매달 100만 건 이상 모델 다운로드 기록

3. AI 인퍼런스 서버 상용 서비스

• 레드햇 AI 인퍼런스 서버: VLM + 양자화 기술 + 보안 업데이트 + 기술지원 패키지
• RHEL 및 OpenShift 호환, SLA 기반 기술 지원 제공
• 중소기업부터 대기업까지 확장 가능한 인프라 구조

결론

• 오픈소스 기반 솔루션(VLM)과 양자화 기술을 결합한 AI 인프라 도입은 기업의 인프라 부담을 줄이고, 최소한의 자원으로 최신 AI 모델 실행 가능
• GPU 비용 절감 및 처리 속도 향상을 위한 양자화 기술 적용 권장
• 레드햇의 AI 인퍼런스 서버는 보안성과 기술 지원을 강화한 상용화된 AI 인프라 솔루션으로 실무 적용 시 유리함