최근 반년 사이 급속하게 세간의 화제가 된 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델들은 사실 어느날 갑자기 하늘에서 뚝 떨어진 것이 아닙니다. 차곡차곡 누적된 기술의 발전이 어떤 변곡점에 도달하면서 급속하게 사회를 변화시키는 것은 역사적으로 많이 봐왔던 일이죠. 전혀 다른 시대와 다른 맥락에서 발전한 기술들이 그러한 변곡점에 도달하는 과정은 때로는 놀랍도록 유사한 모습을 보여주기도 합니다.

Backend.AI 23.03 및 22.09의 지속적 업데이트 내용을 정리합니다. 개발팀은 최선을 다해 마지막 비트까지 짜내기 위해 노력하고 있습니다.

이번 업데이트에서 가장 중요한 변경사항은 다음과 같습니다:

• 하드웨어 호환성 확장: 리벨리온(Rebeillons) 사의 ATOM 가속기 유휴 상태 검사 및 Dell EMC 스토리지 백엔드를 지원하여 하드웨어 호환성을 확장했습니다.
• 고속 업로드 강화: SFTP 기능을 도입하여 스토리지로의 고속 업로드를 지원합니다.
• 개발환경 향상: 로컬 Visual Studio Code에서 원격 SSH 모드로 세션을 접속할 수 있도록 하여 개발환경을 향상했습니다.
• 관리 용이성 증가: 관리자용 사용자 인터페이스 개선으로 AI 가속기 설정 및 자원 그룹 관리 용이성을 높였습니다.

초거대 AI 모델들이 시장에 홍수처럼 쏟아지면서 모델을 개발하는 것 뿐만 아니라 어떻게 사용자에게 "잘", "효율적으로" 제공할 것이냐에 대한 고민이 늘어가고 있습니다. 거대 언어 모델 (Large Language Model, LLM) 이전의 AI 모델의 컴퓨팅 역량은 추론보다는 학습에 집중되었습니다. 학습이 완료된 모델으로 추론을 시도하기 위한 하드웨어 요구사항이 모델을 학습하는 데에 필요한 컴퓨팅 파워보다 월등히 작았기 때문입니다. 모델의 배포자는 실 사용자의 엔드 디바이스 (가령 스마트폰과 같은) 의 NPU 만으로도 추론을 위한 충분한 성능을 확보할 수 있었습니다. 그러나 LLM이 나타나며 상황이 역전되었습니다.