USE CASES / WORKLOAD ASSESSMENT
워크로드마다 평가 기준과 설계 요구사항이 다릅니다.
모델 학습, 추론, RAG(검색 증강 생성), 연구·HPC(고성능 컴퓨팅)는 연산 방식, 데이터 흐름과 운영 요구사항이 다릅니다. 워크로드 유형별 평가 항목을 확인하세요. 아래 내용은 특정 구성이나 결과를 권장·보장하지 않으며 실제 평가 범위와 검증 방법은 프로젝트 요구사항에 따라 확정합니다.
00 / WORKLOAD ASSESSMENT
기술보다 먼저 워크로드를 평가합니다.
주요 작업, 데이터 흐름, 사용자와 운영 기준을 바탕으로 워크로드 유형과 우선 설계 항목을 구분합니다.
WORKLOAD QUICK LENS
데스크톱은 화면 진입 시 자동 프리뷰하고, 모바일·태블릿은 미리보기나 선택 시에만 평가 질문을 바꿉니다.MODEL TRAINING
모델 학습에서 먼저 확인할 네 가지 질문
- 01작업의 목적
- 모델을 반복 학습하거나 조정하는가
- 02시간 기준
- 작업 완료 시간이 중요한가
- 03데이터 기준
- 데이터가 얼마나 자주 추가·변경되는가
- 04운영 기준
- 누가 작업을 제출하고 우선순위를 정하는가
WORKLOAD → INFRASTRUCTURE BRIDGE
대규모 모델 학습의 인프라 검토 경로
분산 연산, 데이터 공급, 체크포인트와 재시작 조건을 하나의 학습 경로로 봅니다.
- 01GPU COMPUTECAPACITY→
- 02AI DATAFEED / CHECKPOINT→
- 03NETWORKDISTRIBUTED PATH→
- 04MLOPSSCHEDULING / HANDOFF●
REVIEW INPUTS / 바뀌는 검토 입력
- 모델 규모·정밀도·병렬화
- 데이터 형식·처리량·체크포인트
- 노드 수·패브릭·전력·냉각
- 스케줄링·재시작·관측
VALIDATION HANDOFF / 다음 검증 입력
대표 학습 작업 · 데이터 경로 · 체크포인트 복원 · 확장 조건RELATED AI TRENDS / 관련 AI 기술 신호
- PHYSICAL CAPACITY
- AI DATA PATH
- AI NETWORK FABRIC
- GPU OPERATING LAYER
표시 순서는 선택 워크로드의 검토 시작점입니다. 실제 데이터 이동 순서, 자동 진단, 제품 추천, 구성·성능·우선순위 확정을 의미하지 않습니다. 사용자가 워크로드를 선택한 경우에만 문의 정보로 전달됩니다.
자동 프리뷰는 워크로드별 질문 묶음을 비교하기 위한 참고 보기이며 문의 정보에 반영되지 않습니다.
WORKLOAD REVIEW PROFILES
워크로드별 평가 경로를 비교합니다.
기본 예시는 평가 구조를 비교하기 위한 프리뷰입니다. 직접 선택한 워크로드만 문의 정보와 기술 검토 경로에 반영합니다.
REFERENCE PROFILE / 비교용 구조 예시 · 문의 정보 미반영
01 / MODEL TRAINING
학습 워크로드의 연산·데이터 용량을 평가합니다.
모델과 데이터 규모, 병렬화, 데이터 공급, 체크포인트, 작업 스케줄과 재시작 요구사항을 함께 평가해 자원 구성을 산정합니다.
아래 항목은 일반적인 워크로드 평가 기준입니다. 실제 설계·구축·검증 범위와 성능 기준은 현재 환경, 목표와 계약 범위에 따라 확정합니다.
데이터 준비, 병렬 학습, 체크포인트, 재시작으로 이어지는 학습 워크로드 흐름
워크로드별 주요 검토 항목
- 한 번의 학습 작업이 여러 계산 자원을 함께 사용한다.
- 학습 중 데이터 읽기 또는 전처리 시간이 중요하다.
- 여러 사용자나 팀이 같은 자원을 공유한다.
- 장시간 작업의 중단과 재시작 기준을 정해야 한다.
- 모델, 데이터, 코드와 실행 환경의 재현성이 필요하다.
아래 항목은 원인 진단 결과가 아니라, 우선 평가할 기술 영역을 구분하기 위한 기준입니다.
설계·운영 결정 항목
Compute / 연산
- 모델 크기, 정밀도와 병렬화 방식은 어떻게 달라질 수 있는가
- 한 작업이 사용할 자원과 동시에 실행할 작업 수는 얼마인가
- 단일 노드와 다중 노드 중 어떤 구성을 평가해야 하는가
- 작업 우선순위와 자원 할당은 누가 결정하는가
Data / 데이터
- 학습 데이터의 크기, 파일 형태와 접근 패턴은 무엇인가
- 데이터 전처리는 어디에서 언제 수행되는가
- 계산 자원까지 데이터를 전달하는 경로는 무엇인가
- 체크포인트와 중간 결과는 어디에 얼마나 보존하는가
Operations / 운영
- 작업 제출, 큐, 취소와 재실행 권한은 누구에게 있는가
- 코드, 데이터, 모델과 환경의 버전을 어떻게 연결할 것인가
- 실패를 어떤 상태로 판단하고 어디에서 다시 시작할 것인가
- 작업 상태와 자원 사용을 누가 어떤 범위에서 확인해야 하는가
시험·검증 기준
성능 시험 제공을 의미하지 않으며, 측정 대상과 방법은 프로젝트 범위에 따라 확정합니다.
- 기준 모델, 코드, 데이터 버전과 전처리 설정
- 단일·다중 노드 등 확인할 자원 범위
- 데이터 경로와 캐시 포함 여부
- 준비 시간과 실제 학습 시간을 구분하는 방법
- 반복 횟수, 준비 구간과 결과 집계 방식
- 체크포인트 저장·복원과 작업 재시작 기준
- 측정 결과를 판정할 담당자와 인수 기준
REFERENCE WORKLOAD / 일반 검토 예시이며 실제 고객 사례가 아닙니다. 기본 예시는 문의에 전달되지 않으며, 측정 대상과 검증 방법은 프로젝트 범위에서 별도 확정합니다.
VALIDATION CONDITIONS
성능 수치보다 먼저 검증 기준을 정의합니다.
같은 지표도 모델, 데이터, 동시성, 준비 구간과 반복 방식에 따라 의미가 달라집니다. 측정 환경, 집계 방식과 판정 주체를 먼저 정의합니다.
REFERENCE DEFAULT / 선택 전 검증 구조 예시
모델 학습 조건을 검증 구조 예시로 표시합니다. 자동 프리뷰는 이 섹션이나 문의 입력을 변경하지 않습니다.COMMON CRITERIA
7 CONDITIONSCommon criteria / 공통 검증 기준
- 01
어떤 모델, 코드, 데이터와 실행 환경을 기준으로 하는가
- 02
준비 시간, 대기 시간, 실제 처리 시간을 어떻게 구분하는가
- 03
평균, 중앙값, 백분위 등 어떤 집계 방식을 사용할 것인가
- 04
반복 횟수와 결과 변동을 어떻게 기록할 것인가
- 05
오류, 중단과 제외 결과를 어떻게 처리할 것인가
- 06
고객 환경과 별도 시험 환경의 차이를 어떻게 기록할 것인가
- 07
결과를 누가 판정하고 어떤 기준으로 승인할 것인가
WORKLOAD CONDITIONS
7 CONDITIONSMODEL TRAINING 검증 조건
- 01
기준 모델, 코드, 데이터 버전과 전처리 설정
- 02
단일·다중 노드 등 확인할 자원 범위
- 03
데이터 경로와 캐시 포함 여부
- 04
준비 시간과 실제 학습 시간을 구분하는 방법
- 05
반복 횟수, 준비 구간과 결과 집계 방식
- 06
체크포인트 저장·복원과 작업 재시작 기준
- 07
측정 결과를 판정할 담당자와 인수 기준
워크로드를 선택하지 않았습니다. 모델 학습 검증 조건을 구조 예시로 표시합니다.
이 페이지의 validation 항목은 시험 수행, 결과 달성 또는 인수를 보장하지 않습니다. 시험 필요 여부, 범위, 도구, 데이터와 판정 기준은 프로젝트별 요구사항과 계약 범위에 따라 확정합니다.
START WITH THE WORKLOAD
현재 정보만으로 워크로드 평가를 시작할 수 있습니다.
현재 모델, 데이터, 사용자 규모와 운영 요구사항을 전달해 주세요. 용량 산정과 시스템 연계 설계에 필요한 입력 자료를 구분합니다. 문의 접수는 특정 구성, 성능, 일정, 비용 또는 수행 범위의 제공을 보장하지 않습니다.