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- [GPU 200% 활용법] GPU 26만장 확보한 정부, 다음은 '운영 효율'…GRIM-GPU 기술 주목 공유·재구성 기술 개발 과제 'GRIM-GPU(GPU 재구성 및 간섭 최소화 GPU 공유)' 기술이 주목받고 있다.19일 관련 업계에 따르면 GRIM-GPU 과제 주관기업으로 이노그리드가 단순히 특정 기업의 기술 개발 프로젝트가 아니라, 정부가 국책 R&D로 지정해 국내 여러 기관이 함께 참여하는 원천기술 확보 사업이다.이노그리드는 GRIM-GPU 구현을 위해
- LG CNS, 상반기 순이익 28%↑…AX·클라우드 연구개발 확대 전체 직원 수는 6937명으로 지난해 6953명보다 16명 줄었다.회사의 R&D 투자도 이어졌다. LG CNS의 올해 상반기 R&D 비용은 약 268억원으로 매출의 0.9% 수준으로 나타났다.회사는 생성형 AI와 에이전틱 AI, 서비스형 GPU 인프라(GPUaaS), 로보틱스
- 씨이랩, 한국데이터센터에너지효율협회 가입 에너지 효율화와 지속가능성을 중심으로 인력 양성, 컨설팅, 정부 정책 대응, 연구개발(R&D) 등 다양한 사업을 수행하고 있다.최근 AI 데이터센터는 단순히 건축물을 넘어 GPU (NVIDIA)의 소프트웨어 분야 최고 등급인 '엘리트(Elite)' 파트너 인증을 보유한 GPU 인프라 소프트웨어 기업이다.
- '2조' 규모 AI GPU 사업자로 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹 선정 과학기술정보통신부가 2조 800억 원 규모의 '첨단 GPU(그래픽처리장치) 확보·구축·운용지원 사업'의 밑그림을 완성했다. 정부는 이들 3개 기업과 함께 차세대 GPU 9704장을 확보해 국가 AI 인프라(기반시설)를 대폭 확충하고, 이를 기반으로 기업과 연구기관의 초거대 AI 개발 및 연구개발(R&
- "두 달 만에 맞춤형 AIDC 지어 드려요"...바로AI, 모듈형 HACC 승부수 이 대표는 "AI 데이터센터 시장이 대형화 경쟁에 들어갔지만 모든 기업이 대규모 인프라가 필요한 것은 아니다"라며 "고성능 그래픽처리장치(GPU) 확산으로 전력과 발열 부담이 커지고 매출의 최소 30%를 연구개발(R&D)에 투자하며 기술 개발에 집중해왔다.
- 웨카, 안드로메다와 파트너십 체결해 글로벌 규모의 AI 워크로드 지원 뉴럴메시 액손은 뉴럴메시 소프트웨어 플랫폼의 GPU 네이티브 배포 방식이다. WEKA, The Foundation for Enterprise & Agentic AI Innovation
- '모두의 AI' 뛰어든 통신 3사 강점은..."AIDC·가입자" SK텔레콤·KT·카카오·이스트소프트 컨소시엄과 엠케이디, 제논 등 총 6개 컨소시엄·기업이 사업 제안서를 제출했다.정부는 AI 모델·서비스 경쟁력, GPU 활용·인프라 운영계획, 서비스 선정 기업에는 엔비디아 B200 GPU 512장을 지원하고 연내 AI 챗봇 서비스를 정식 출시할 계획이다.최소 2대 1의 경쟁률을 보이는 가운데 이통사의 강점으로는 대규모 가입자 기반과
- [AI 고속도로] AI 클라우드 판 흔드는 GPU 전쟁…네오클라우드, 82조 시장 '정조준' [지디넷코리아]그래픽처리장치(GPU) 집약형 인공지능(AI) 워크로드가 급증하면서 AI·고성능 컴퓨팅에 특화된 '네오클라우드'가 클라우드 시장의 새 축으로 떠오르고 있다. 인프라 및 운영(I&O)을 비롯한 IT 리더는 전문 네오클라우드 공급업체를 평가해 고성능 AI 인프라와 한정된 GPU 용량을 확보하고 기존 하이퍼스케일러에 국한되지 않는 다각화
- 젠슨 황 만난 배경훈 부총리 "AI 팩토리 연내· R&D센터 조속히 추진" 정부가 빠르면 올해 안에 엔비디아 AI 팩토리 도입을 추진하고, R&D(연구개발) 센터 건립도 진행하기로 했다. 이는 지난해 엔비디아가 약속한 'GPU(그래픽처리장치) 26만 장 도입'을 넘어 차세대 인공지능인 '피지컬(물리적) AI' 생태계까지 협력관계를 넓힌 것으로 평가된다.
- [AI 리더스] 조재우 칵테일아이오 대표 "AI 시대 핵심은 플랫폼…기업 운영 기반 되겠다" 그래픽처리장치(GPU) 확보 경쟁이 치열해지면서 인프라 비용이 급증하고 있지만 실제 활용률은 기대에 미치지 못하는 경우가 많다고 설명했다.그는 "에이전틱·피지컬·소버린 AI 등 수많은 키워드가 쏟아지고 있지만 실제 기업 현장에서 중요한 것은 AI를 어떻게 운영하고 활용할 것인가"라며 "기업 내부 데이터와 애플리케이션을 연결하고 GPU 자원을 효율적으로 운영하면서
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