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통합검색 "EC2"에 대한 통합 검색 내용이 198개 있습니다
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인텔-AWS, 제온 6 프로세서 기반 EC2 인스턴스 출시
인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-08-22
엔비디아, "AI와 디지털 트윈으로 물리적 프로토타입 없는 제조 혁신 이끈다"
엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPose)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.
작성일 : 2025-08-18
AWS, 엔비디아 블랙웰 기반의 AI 컴퓨팅 인프라 공개
아마존웹서비스(AWS)는 추론 모델과 에이전틱 AI 시스템(Agentic AI systems) 등 새로운 생성형 AI 발전을 가속화하기 위해, 엔비디아 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(NVIDIA Grace Blackwell Superchips)으로 구동되는 P6e-GB200 울트라서버(P6e-GB200 UltraServers)를 출시했다고 밝혔다. P6e-GB200 울트라서버는 크고 정교한 AI 모델의 훈련과 배포를 위해 설계되었다. AWS는 올해 초, 다양한 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 위해 엔비디아 블랙웰 GPU로 구동되는 P6-B200 인스턴스(P6-B200 Instances)를 출시한 바 있다. P6e-GB200 울트라서버는 현재 AWS가 제공하는 가장 강력한 GPU 제품으로, 최대 72개의 엔비디아 블랙웰 GPU를 탑재하고, 5세대 엔비디아 NV링크(NVIDIA NVLink)를 통해 상호 연결된 단일 컴퓨팅 유닛으로 작동한다. 각 울트라서버는 360페타플롭스(petaflops)의 FP8 고밀도 컴퓨팅과 13.4테라바이트(TB)의 총 고대역폭 GPU 메모리(HBM3e)를 제공한다. 이는 P5en 인스턴스와 비교하여 단일 NV링크 도메인에서 20배 이상의 컴퓨팅 성능과 11배 이상의 메모리를 제공한다. P6e-GB200 울트라서버는 4세대 일래스틱 패브릭 어댑터(Elastic Fabric Adapter : EFAv4) 네트워킹으로 최대 초당 28.8테라비트(Tbps)의 통합 대역폭을 지원한다. P6-B200 인스턴스는 다양한 AI 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있는 옵션이다. 각 인스턴스는 NV링크로 상호 연결된 8개의 엔비디아 블랙웰 GPU와 1.4TB의 고대역폭 GPU 메모리, 최대 3.2Tbps의 EFAv4 네트워킹, 5세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(Intel Xeon Scalable processors)를 제공한다. 또한, P6-B200 인스턴스는 P5en 인스턴스와 비교하여 최대 2.25배 향상된 GPU 테라플롭스(TFLOPs) 연산 성능, 1.27배의 GPU 메모리 크기, 1.6배의 GPU 메모리 대역폭을 제공한다. AWS는 사용자의 구체적인 워크로드 요구사항과 아키텍처 요구사항에 따라 P6e-GB200과 P6-B200를 선택해야 한다고 전했다. P6e-GB200 울트라서버는 조 단위 매개변수(trillion-parameter) 규모의 프론티어 모델 훈련 및 배포와 같은 컴퓨팅 및 메모리 집약적인 AI 워크로드에 적합하다. 엔비디아 GB200 NVL72 아키텍처는 이러한 규모에서 성능을 발휘한다. 72개의 GPU가 통합된 메모리 공간과 조정된 워크로드 분산을 통해 단일 시스템으로 작동할 때, 이 아키텍처는 GPU 노드 간 통신 오버헤드를 줄여 더 효율적인 분산 훈련을 가능하게 한다.  추론 워크로드의 경우, 1조 개 파라미터 모델을 단일 NV링크 도메인 내에 완전히 포함할 수 있어 대규모 환경에서도 더 빠르고 일관된 응답 시간을 제공한다. P6-B200 인스턴스는 광범위한 AI 워크로드를 지원하며 중대형 규모의 훈련 및 추론 워크로드에 적합하다. 기존 GPU 워크로드를 이식하려는 경우, P6-B200 인스턴스는 코드 변경을 최소화하고 현재 세대 인스턴스로부터의 마이그레이션을 간소화하는 친숙한 8-GPU 구성을 제공한다. 또한 엔비디아의 AI 소프트웨어 스택이 Arm과 x86 모두에 최적화되어 있지만, 워크로드가 x86 환경에 특별히 구축된 경우 인텔 제온 프로세서를 사용하는 P6-B200 인스턴스가 효과적인 선택이 될 것이다. 한편, AWS는 3세대 EC2 울트라클러스터(EC2 UltraClusters)에 P6e-GB200 울트라서버를 배포하여, 가장 큰 데이터센터들을 포괄할 수 있는 단일 패브릭을 구현했다고 전했다. 3세대 울트라클러스터는 전력 소모를 최대 40% 줄이고 케이블링 요구사항을 80% 이상 줄여 효율성을 높이는 동시에, 장애 가능성을 유발하는 요소를 감소시킨다. 이러한 대규모 환경에서 일관된 성능을 제공하기 위해, AWS는 SRD(Scalable Reliable Datagram) 프로토콜을 사용하는 EFA(Elastic Fabric Adapter)를 활용한다. 여러 네트워크 경로를 지능적으로 활용해 트래픽을 분산시켜, 혼잡이나 장애 상황에서도 원활한 운영을 유지한다. AWS는 4세대에 걸쳐 EFA의 성능을 지속적으로 개선해 왔다. EFAv4를 사용하는 P6e-GB200과 P6-B200 인스턴스는 EFAv3을 사용하는 P5en 인스턴스와 비교하여 분산 훈련에서 최대 18% 더 빠른 집합 통신 성능을 보여준다. P6-B200 인스턴스는 검증된 공기 냉각 인프라를 사용하는 반면, P6e-GB200 울트라서버는 액체 냉각 방식을 사용하여 대규모 NV링크 도메인 아키텍처에서 더 높은 컴퓨팅 밀도를 가능하게 하고 더 높은 시스템 성능을 제공한다. P6e-GB200은 새로운 기계식 냉각 솔루션을 적용한 액체 냉각 방식으로 설계되었다. 이 시스템은 신규 및 기존 데이터 센터 모두에서 칩 수준까지 냉각이 가능한 유연한 액체-칩(liquid-to-chip) 냉각 방식을 제공한다. 이를 통해 하나의 시설 내에서 액체 냉각 방식의 가속기와 공랭 방식의 네트워크 및 스토리지 인프라를 함께 운영할 수 있다. 이러한 유연한 냉각 설계를 통해 AWS는 낮은 비용으로 높은 성능과 효율을 제공할 수 있다. AWS는 “아마존 세이지메이커 하이퍼팟(Amazon SageMaker HyperPod), 아마존 EKS(Amazon EKS), AWS에 탑재된 엔비디아 DGX 클라우드 등 여러 배포 경로를 통해 P6e-GB200 울트라서버와 P6-B200 인스턴스를 간편하게 시작할 수 있도록 했으며, 조직에 가장 적합한 운영 모델을 유지하면서 블랙웰 GPU 사용을 신속하게 시작할 수 있다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-07-15
오라클, AWS 클라우드에서 자율운영 DB 실행하는 ‘데이터베이스앳AWS’ 출시
오라클과 아마존웹서비스(AWS)가 오라클 데이터베이스앳AWS(Oracle Database@AWS)의 공식 출시(GA)를 발표했다. 이제 AWS 클라우드 환경에서 OCI(오라클 클라우드 인프라스트럭처) 전용 인프라의 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service) 및 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)를 실행할 수 있다. 오라클 데이터베이스앳AWS는 AWS의 미국 동부 및 서부 리전에서 이용 가능하며, 대한민국 서울을 포함한 전 세계 20여 개 AWS 리전에서 추가로 출시될 예정이다. 기업 고객은 오라클 데이터베이스 워크로드를 AWS 환경에서 OCI 상에서 실행되는 오라클 데이터베이스앳AWS로 손쉽게 마이그레이션할 수 있으며, 오라클 리얼 애플리케이션 클러스터(RAC) 및 AI 벡터 기능이 내장된 최신 오라클 데이터베이스 23ai의 이점도 누릴 수 있다. 오라클 데이터베이스앳AWS에는 제로 ETL(추출, 변환 및 로드) 기능이 포함되어 있어 엔터프라이즈 오라클 데이터베이스 서비스와 AWS 애널리틱스(AWS Analytics) 서비스 간 데이터 통합이 간편해지고, 이로써 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리할 필요가 없어진다. 이는 오라클 데이터베이스 서비스와 AWS 서비스 간 데이터 흐름을 원활하게 하며, 기업은 자사의 데이터를 AWS 분석, 머신러닝 및 생성형 AI 서비스와 결합해 애플리케이션을 추가로 개선할 수 있다. 이번 출시로 클라우드 내 데이터베이스 실행에 있어 기업 고객들의 선택지는 더욱 넓어졌으며, 기존의 AWS 내 오라클 데이터베이스 실행 옵션이 보완됐다. AWS의 G2 크리슈나무티(G2 Krishnamoorthy) 데이터베이스 서비스 부사장은 “기업은 애플리케이션 재설계 없이도 자사의 오라클 데이터베이스 워크로드를 오라클 데이터베이스앳AWS로 원활히 마이그레이션할 수 있다. 동시에 AWS의 글로벌 인프라가 제공하는 보안성과 복원 탄력성, 확장성도 누릴 수 있다”면서, “보안에 가장 민감한 세계 최대 규모 기업 조직의 상당수가 이미 AWS에서 오라클 워크로드를 실행하고 있다. 오라클 데이터베이스앳AWS는 기업이 AWS의 첨단 분석 및 생성형 AI 기능을 바탕으로 보다 손쉽게 데이터로부터 더 큰 가치를 창출하도록 돕는다”고 말했다. 카란 바타 OCI 수석 부사장은 “기업들은 지난 수십 년간 자사의 가장 가치 있는 데이터를 오라클 데이터베이스에 저장해 왔다”면서, “오라클 데이터베이스앳AWS는 AWS 환경의 OCI에서 오라클 데이터베이스 워크로드를 실행할 수 있게 해 준다. 덕분에 오라클 데이터베이스 23ai의 이점을 온전히 활용하여 애플리케이션 개발을 간소화하고, AI 및 네이티브 벡터 임베딩을 바탕으로 미션 크리티컬 워크로드를 실행할 수 있다. AWS의 고급 생성형 AI 및 분석 서비스와 결합된 오라클 데이터베이스앳AWS는 진정 주목할 만한 설루션”이라고 설명했다. 오라클 데이터베이스앳AWS는 OCI와 AWS 전반에 걸쳐 일관된 사용자 경험을 제공하며, 양사의 통합된 지원으로 데이터베이스 관리와 구매, 배포를 간소화할 수 있다. 이는 기업 고객이 신뢰하는 기업용 애플리케이션에 최적화된 참조 아키텍처 및 랜딩 존을 기반으로 설계되었다.  이 서비스를 활용하면 오라클 제로 다운타임 마이그레이션(Oracle Zero Downtime Migration)을 비롯한 마이그레이션 도구와의 호환성을 바탕으로 기존 오라클 데이터베이스의 클라우드 마이그레이션을 간소화 및 가속화할 수 있다. 그리고 오라클 RAC를 통한 워크로드의 고도의 복원력 및 확장성 상승, 여러 AWS 가용 영역(AWS Availability Zones)과 아마존 S3(Amazon S3)을 통한 백업 및 재해 복구가 가능하다. 또한, AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)를 활용한 간소화된 구매 경험을 누릴 수 있다. 기존 AWS 약정 및 BYOL(Bring Your Own License) 등 오라클 라이선스 혜택과 오라클 서포트 리워드(OSR) 등 할인 프로그램을 오라클 데이터베이스앳AWS와 함께 사용할 수 있다. 아마존 EC2(Amazon EC2), 아마존EKS(Amazon EKS), 아마존 ECS(Amazon ECS)와 AI 벡터 검색(AI Vector Search) 등 오라클 데이터베이스 기능을 결합하면 확장 가능한 새로운 마이크로서비스 기반 애플리케이션을 구축할 수 있고, 이를 통해 애플리케이션 인텔리전스를 개선하면서 신기능을 신속하게 시장에 출시할 수 있다. 오라클 데이터베이스앳AWS는 내장형 오라클 AI 벡터 검색을 지원하는 오라클 데이터베이스 23ai를 제공한다. 사용자는 특정 단어와 픽셀, 데이터 값이 아닌 개념적 콘텐츠를 기반으로 문서, 이미지, 관계형 데이터를 손쉽게 검색할 수 있다. AWS 관리 콘솔(AWS Management Console), AWS 명령줄 인터페이스(AWS Command Line Interface), API 등 익숙한 도구 및 손쉬운 워크로드 관리를 위한 모니터링 기능이 제공되며, 고급 분석, 머신러닝, 생성형 AI 서비스를 활용한 데이터 준비가 가능하다. 이외에도 AWS IAM(AWS Identity and Access Management), AWS 클라우드 포메이션(AWS CloudFormation), 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch), 아마존 VPC 라티스(Amazon VPC Lattice), 아마존 이벤트브리지(Amazon EventBridge) 등 AWS 서비스와의 통합이 제공된다. 한편으로 오라클 E-비즈니스 스위트(Oracle E-Business Suite), 피플소프트(PeopleSoft), JD 에드워즈 엔터프라이즈원(JD Edwards EnterpriseOne), 오라클 EPM(Oracle Enterprise Performance Management), 오라클 리테일 애플리케이션(Oracle Retail Applications) 등 오라클 애플리케이션도 지원된다. 오라클 데이터베이스앳AWS는 현재 AWS 미국 동부(버지니아주 북부) 및 서부(오리건주) 리전에서 이용 가능하며, AWS의 클라우드 인프라를 활용하고 있다. 오라클 데이터베이스앳AWS 설루션은 대한민국의 서울을 포함해 캐나다(중부), 프랑크푸르트, 하이데라바드, 아일랜드, 런던, 멜버른, 밀라노, 뭄바이, 오사카, 파리, 상파울루, 싱가포르, 스페인, 스톡홀름, 시드니, 도쿄, 미국 동부(오하이오주), 미국 서부(캘리포니아주), 취리히를 포함해 20여 곳의 추가 AWS 리전에서도 출시를 앞두고 있다.
작성일 : 2025-07-10
[포커스] AWS 서밋 서울 2025, “생성형 AI와 클라우드 혁신으로 산업 디지털 전환 가속화”
아마존웹서비스(AWS)가 5월 14일~15일 서울 코엑스에서 ‘AWS 서밋 서울 2025’를 진행했다. 4만여 명이 사전 등록한 이번 서밋에는 생성형 AI를 중심으로 다양한 산업 분야와 기술 주제에 대해 130개 이상의 강연이 진행됐고, 60개 이상의 고객사가 AWS 도입 경험과 성공 사례를 소개했다. 또한 현실에 적용 가능한 도구로서 생성형 AI 활용 사례를 체험할 수 있는 엑스포 등 다양한 프로그램이 진행됐다. ■ 정수진 편집장   생성형 AI와 클라우드 전환 중심의 시장 전략 AWS 코리아의 함기호 대표이사는 생성형 AI가 일상을 빠르게 변화시키고 있다고 짚었다. 연구 결과에 따르면 한국 기업의 54%가 2025년 IT 예산에서 생성형 AI를 최우선 투자 항목으로 꼽았다. 그리고 63%의 조직이 최고 AI 책임자(CAIO)를 임명하는 등, AI는 기업의 조직 구조에도 변화를 가져왔다. 생성형 AI의 도입 속도는 매우 빨라서 94%의 기업이 이미 도입했고, 85%는 활발한 실험을 진행 중이다. 하지만 이러한 실험이 실제 활용으로 이어지는 비율은 아직 절반 이하에 머물고 있는 것으로 나타났다.   ▲ AWS코리아 함기호 대표   AWS는 고객들이 클라우드 전환을 지속적인 혁신의 여정으로 인식하고 있다는 점에 주목하고 있다. 과거에는 클라우드가 단순히 비용 절감 수단 또는 일회성 프로젝트로 여겨졌지만, 이제는 비즈니스 민첩성과 경쟁력 확보를 위해 클라우드 네이티브 환경으로의 전환을 더욱 중요하게 생각하고 있다는 것이다. 함기호 대표이사는 “AWS는 이러한 변화와 함께 고객의 디지털 전환을 지속적으로 지원하고 있다”면서, 작년에 이어 올해도 생성형 AI와 IT 현대화를 주요 사업 전략으로 진행하고 있다고 소개했다. 그는 또한 한국 시장에 대한 지원과 성과에 대해서도 소개했다. 올해에는 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)가 한국에 정식으로 출시되었다. 지난 3월에는 한국인터넷진흥원의 클라우드 보안 인증(CSAP) 3등급을 획득하여, 공공기관에 클라우드 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 개발자를 위한 생성형 AI 서비스인 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)가 4월부터 한국어 지원을 시작했다. 이외에도 AWS는 한국 기업이 파운데이션 모델(FM)을 개발하고 해외로 빠르게 진출할 수 있도록 지원을 이어갈 예정이다.   컴퓨팅/스토리지/보안 등 주요 클라우드 기술 요소 소개 AWS는 이번 서밋이 기술 중심에서 기술 경험 중심으로 초점을 옮겨, 생성형 AI를 포함한 자사의 기술이 실제 문제 해결에 어떻게 기여하는지 보여주는 데 초점을 맞추었다고 설명했다. 서밋의 첫째 날인 5월 14일 기조연설에서 AWS의 야세르 알사이에드(Yasser Alsaied) IoT 부문 부사장은 “AWS가 불가능해 보이는 것을 상상하고 만들 수 있도록 돕는 기술을 제공한다”고 소개했다. 그가 소개한 주요 기술은 보안, 확장성, 컴퓨팅, 스토리지 등이다. AWS는 칩부터 클라우드까지 모든 수준에서 보안을 구축하고 고객 데이터에 접근할 수 없도록 했다. 또한, 전 세계의 인프라 리전(region)과 가용 영역(availability zone)을 연결하는 600만 킬로미터 이상의 광케이블을 보유하고 있으며, 2024년에는 네트워크 백본 용량을 80% 늘렸다. AWS는 클라우드 기반으로 필요한 만큼 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있도록 지원하며 가상 서버, 컨테이너 등 다양한 옵션을 제공한다. 특히 생성형 AI와 같은 복잡한 워크로드를 위해서는 엔비디아와 협력하여 GPU 인스턴스를 출시했다. 알사이에드 부사장은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 개발하기 위한 프로젝트 세이바(Project Ceiba) 및 고수요의 GPU 컴퓨팅에 즉시 예측 가능하게 액세스할 수 있는 아마존 EC2 캐퍼시티 블록을 소개했으며, “자체 개발한 프로세서인 AWS 그래비톤4(AWS Graviton4)는 이전 세대 대비 45% 빠르고 에너지 소비를 60% 줄였다. AWS는 지난 2년간 데이터센터 CPU의 50% 이상을 그래비톤으로 교체했다”고 설명했다.   ▲ AWS 야세르 알사이에드 IoT 부문 부사장   스토리지 서비스인 아마존 S3(Amazon S3)에는 현재 400조 개 이상의 오브젝트가 저장되어 있다. 한편, AWS는 대규모 분석 데이터셋을 위한 툴인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)를 오픈소스로 공개했고, 오브젝트 크기, 스토리지 클래스, 통계 등의 시스템 메타데이터를 자동으로 생성해 대규모 데이터셋 관리의 오버헤드를 줄이는 S3 메타데이터 등 스토리지 관련 서비스를 제공한다. 알사이에드 부사장은 이러한 스토리지 기술이 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 있어 중요하며, 이를 통해 혁신적인 설루션을 구축할 수 있다고 강조했다.   앱 현대화 및 비즈니스 혁신을 위한 AI 기술 알사이에드 부사장은 비즈니스 혁신을 돕는 AWS의 생성형 AI 및 관련 서비스에 대해서도 소개했다. 아마존 베드락(Amazon Bedrock)은 고객에게 폭넓은 파운데이션 모델(FM) 선택권을 제공해, 아마존 및 다양한 회사의 모델 가운데 개발하는 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 돕는다. 베드락은 검색 증강 생성(RAG)을 지원해 더욱 관련성 높고 정확한 응답을 제공하며, 가드레일 포 아마존 베드락(Guardrails for Amazon Bedrock)을 통해 유해한 콘텐츠를 차단할 수 있다. 알사이에드 부사장은 AI 응답의 불확실성을 줄이는 데에 도움을 주는 자동화 추론 및 프롬프트에 적합한 모델을 선택할 수 있는 지능형 프롬프트 라우팅 등의 기능도 소개했다. 또한 알사이에드 부사장은 AI 및 에이전트 기술을 활용한 애플리케이션의 현대화 사례를 소개하면서, “AWS는 고객들이 마이그레이션 과제를 극복하도록 꾸준히 지원해왔으며, 마이그레이션을 자동화하는 서비스를 제공한다”고 전했다. “닷넷 코드 변환 서비스는 애플리케이션의 현대화 시간 및 윈도우 라이선스 비용을 줄일 수 있게 돕고, VM웨어 워크로드 변환 서비스는 네트워크 설정 변환 속도를 80배 높일 수 있다. 복잡한 메인프레임 애플리케이션의 변환도 에이전트의 도움으로 몇 달 만에 완료할 수 있다”는 것이 알사이에드 부사장의 설명이다.   ▲ AWS는 생성형 AI가 제조 산업의 복잡한 업무에 도움을 줄 수 있다고 소개했다.   제조 산업 디지털 전환을 위한 데이터 통합 및 AI 활용 이번 서밋은 이틀에 걸쳐 ‘인더스트리 데이(5월 14일)’와 ‘코어 서비스 데이(5월 15일)’로 진행됐다. 5월 14일에는 현대카드와 트웰브랩스가 기조연설에서 생성형 AI 관련 인사이트를 소개했고 기술 트렌드, 생성형 AI, 산업별 트랙 등 다양한 주제의 강연이 진행되었다. 15일에는 아마존의 워너 보겔스(Werner Vogels) CTO와 디팍 싱(Deepak Singh) 데이터베이스 및 AI 부사장, 삼성전자 서치영 상무, 티맵모빌리티 김재순 CTO가 기조연설을 진행했으며, 9개 트랙에서 50여 개의 세부 강연을 통해 생성형 AI, 머신러닝, 데이터 분석, 클라우드, 데이터베이스, 보안 및 거버넌스 등 서비스별 업데이트와 활용 사례가 소개되었다. 이 가운데 14일 진행된 제조 및 하이테크 트랙에서는 디지털 전환과 인공지능을 통한 제조산업의 혁신 전략을 짚고, 국내 기업들의 사례가 소개됐다. AWS 코리아의 박천구 솔루션즈 아키텍트 매니저는 변화하는 시장 환경에서 제조 기업이 직면한 문제로 “엔지니어링 디자인, 제조, 공급망, 운영 등 각 부서의 시스템이 사일로화되어 필요한 데이터를 제때 얻기 어렵다”는 점을 꼽았다. 그러면서 “이런 문제를 해결하기 위한 디지털 전환은 전통적인 제조에서 첨단 제조로 완전히 전환하는 것을 뜻하며, 긴 여정을 통해 비즈니스 가치를 실현할 수 있어야 한다”고 전했다. 특히 제조산업 디지털 전환의 핵심 요소로 AWS가 주목한 것은 데이터의 통합이다. 박천구 매니저는 “공장에는 많은 데이터가 있고 산업 데이터는 2년마다 두 배씩 늘어나는데, 특히 OT 데이터가 대다수를 차지한다. 디지털 전환의 성공은 OT에 중점을 두고 OT-IT 데이터를 효과적으로 통합하는 데에 달려 있다”면서, “이렇게 통합된 데이터를 잘 관리하고 빅데이터・AI 등과 결합해 활용할 수 있는 구조를 갖춤으로써 각 제조 단위 및 전체 공정의 최적화가 가능하다. 특히 올해는 생성형 AI를 통한 비즈니스 전환에 대한 고민이 본격화될 것으로 보이는데, 탄탄한 데이터 기반을 구축하는 것은 생성형 AI의 효과를 실현하는 필수 조건”이라고 짚었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-06-04
AWS, AI 기반 마이그레이션 서비스 ‘AWS 트랜스폼’ 출시
아마존웹서비스(AWS)가 기업의 마이그레이션 및 현대화 프로젝트를 가속화하기 위한 AI 기반 서비스인 AWS 트랜스폼(AWS Transform)을 출시했다. AWS 트랜스폼은 지난 AWS 리인벤트 2024에서 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)의 변환 기능 중 하나로 선공개된 AI 기반 설루션이다. 이 설루션은 기업의 VM웨어, 메인프레임, 닷넷 워크로드와 관련된 현대화 작업을 자동화하고 복잡한 마이그레이션 작업을 간소화하여, 기존 방식 대비 최대 4배 빠르게 프로젝트를 완료할 수 있도록 지원한다. 또한, 기반 모델, 대규모 언어 모델(LLM), 머신러닝, 그래프 신경망, 자동화 추론 등 AWS의 AI 기술 인프라를 활용하여 기존 인프라, 애플리케이션, 코드 현대화 과정에서의 복잡성과 부담을 줄여준다. 또한 전문적인 트랜스포메이션 어시스턴트 역할을 하는 채팅 기반의 경험을 제공하여 목표 설정, 프로젝트 컨텍스트 공유, 비즈니스 계획 및 비용 절감 평가, 트랜스포메이션 계획 검토 및 조정, 코드 및 인프라 제안 검토 및 승인 등을 지원한다. 뿐만 아니라 통합 웹 환경에서 여러 부서의 팀들이 함께 작업을 검토하고, 진행 상황을 추적하며, 프로젝트 전반에 걸쳐 협업할 수 있게 함으로써 가장 복잡한 레거시 애플리케이션에 대한 트랜스포메이션 계획을 제어할 수 있도록 지원한다. AWS는 닷넷을 위한 AWS 트랜스폼 에이전트가 윈도우에서 리눅스로 닷넷 프레임워크(.NET Framework) 애플리케이션 포팅(porting)을 가속화하여 운영 비용을 최대 40%까지 절감한다고 소개했다. 이러한 비용 절감은 윈도우 서버 라이선싱 비용, 버전 업그레이드, 유지보수 및 지원 종료 문제를 줄이는 동시에 분석, 계획 및 리팩토링 전반에 걸친 트랜스포메이션 비용을 절감함으로써 이루어진다. 닷넷 에이전트(.NET Agent)를 통해 자연어로 채팅하여 트랜스포메이션 목표와 프로젝트 컨텍스트를 공유할 수 있으며, AWS 트랜스폼이 종속성을 분석하고, 과거 현대화 여정의 영역별 전문 지식을 적용하여 맞춤형 현대화 계획을 개발할 수 있다. 또한 자율적으로 코드를 변환하고, 단위 테스트를 실행하고, 트랜스포메이션 요약을 생성하며, 리눅스 환경에서 실행 가능한 상태로의 준비 여부를 검증할 수 있다. AWS 트랜스폼은 닷넷 프레임워크 애플리케이션 코드를 리눅스 환경에서 실행 가능한 상태로 준비된 크로스 플랫폼 닷넷으로 변환하고, 사설 패키지를 포팅하고, 단위 테스트 실행을 자동화한다. 또한 설명 가능한 변환 결정을 제공함으로써 애플리케이션의 성능과 확장성을 향상시킨다. 이 새로운 에이전트는 통합된 웹 경험을 통해 일관된 결과로 수백 개의 애플리케이션을 병렬로 변환시켜 팀 간의 협업을 간소화하고 대규모 현대화 프로젝트를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원한다. AWS에 따르면, 메인프레임을 위한 AWS 트랜스폼 에이전트를 통해 전체 현대화 프로세스를 간소화하여 위험과 복잡성을 줄이면서 일정을 최대 50%까지 단축할 수 있다. 채팅 인터페이스를 통해 높은 수준의 현대화 목표를 정의하고 작업 계획을 협의할 수 있다. 준비가 되면 AWS 트랜스폼은 코볼(COBOL)과 JCL(Job Control Language)로 작성된 메인프레임 애플리케이션과 CICS(Customer Information Control System) 트랜잭션 관리자, BMS(Basic Mapping Support) 화면, DB2 데이터베이스, VSAM(Virtual Storage Access Method) 데이터 파일에 의존하는 애플리케이션을 처리한다. 종속성과 누락된 파일을 신속하게 식별하는 고급 코드 분석의 이점을 통해 하위 프로젝트 지연을 줄일 수 있다. 그래프 신경망을 사용하여 모놀리식(monolithic) 애플리케이션을 관리 가능한 모듈로 분해함으로써 중요한 비즈니스 로직을 보존하면서 타기팅된 현대화 접근 방식을 가능하게 한다. 프로젝트 전반에 걸쳐 AWS 트랜스폼은 AI 어시스턴트 역할을 하며, 진행 상황에서 학습하고 생성된 기술 문서를 기반으로 프로그램에 대한 질문에 답변한다. 애플리케이션을 리팩토링(refactoring)할 때, 향상된 정확도를 위해 상태 머신(state machines)과 상태 전이 그래프(state transition graphs)를 활용하여 코볼, JCL 및 DB2를 자바(Java)와 포스트그레(Postgres)로 변환할 수 있다. 애플리케이션을 재구상할 때는 수백만 줄의 코드에서 추출된 포괄적인 기술 문서, 비즈니스 규칙, 논리적 흐름을 얻을 수 있다. AI 에이전트의 지능형 오케스트레이션을 통해 상세한 문서로 기관 지식을 보존하면서 클라우드에서 메인프레임 애플리케이션을 더 빠르고, 단순하고, 안전하게 현대화할 수 있다. VM웨어를 위한 AWS 트랜스폼 에이전트는 인프라를 최적화하고 운영 오버헤드를 줄이면서 증가하는 VM웨어 라이선스 비용을 피할 수 있다. 채팅 인터페이스는 온프레미스 VM웨어 환경에 커넥터를 추가하거나 타사 도구에서 자산 인벤토리를 업로드하도록 안내한다. 목표를 지정한 후, 에이전트는 애플리케이션 검색, 종속성 매핑, 마이그레이션 계획, 네트워크 변환, 서버 마이그레이션 및 EC2 인스턴스 최적화와 같은 작업을 자동화한다. 사용자는 휴먼인더루프(human-in-the-loop) 메커니즘을 통해 아티팩트를 검토, 승인 및 편집할 수 있다. 그래프 신경망을 사용하여 네트워크 트래픽과 통신 패턴을 분석하여 종속성을 식별하고 최적의 마이그레이션 이행 계획(migration wave planning)을 자동으로 생성할 수 있다. VPC, 서브넷, 보안 그룹 및 트랜짓 게이트웨이를 포함한 복잡한 네트워크 구성을 AWS 클라우드 환경에 상응하는 구성요소로 변환할 수 있다. 또한 격리된 VPC 및 유연한 허브앤스포크(Hub-and-Spoke) 구성과 같은 향상된 기능을 통해 네트워크 마이그레이션 문제를 해결할 수 있다. 이를 통해 일반적으로 2주가 소요되던 전통적인 네트워크 구성 작업을, VM웨어를 위한 AWS 트랜스폼을 사용하면 1시간 안에 완료할 수 있으며, 일반적으로 몇 주의 분석이 필요한 마이그레이션 이행 계획을 15분 안에 완료할 수 있게 되었다.
작성일 : 2025-05-20
한국후지필름BI, 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스’ 신제품 4종 출시
한국후지필름비즈니스이노베이션(한국후지필름BI)이 특수 토너를 탑재해 더욱 풍부한 컬러 표현이 가능한 고품질 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스(Revoria Press)’ 신제품 4종을 출시했다. 한국후지필름BI는 2021년 7월 디지털 인쇄 브랜드 ‘레보리아’를 출범하고, 상업 인쇄의 디지털 전환을 가속화하기 위해 다양한 제품을 선보여 왔다. 고해상도 인쇄 품질과 인공지능(AI) 기반 이미지 최적화 기술을 적용한 레보리아 시리즈는 일반 복사부터 디자인·상업 인쇄 등 다양한 분야에서 활용되는데, 이번 신제품은 상업 인쇄에 특화된 ‘레보리아 프레스 EC2100S·EC2100’과 오피스 환경에서도 활용할 수 있는 ‘레보리아 프레스 SC285S·SC285’ 등 총 4종으로 구성됐다. 레보리아 프레스 EC2100S와 레보리아 프레스 SC285S는 CMYK 기본 컬러 외에도 클리어, 핑크 등 특수 토너를 추가해 색상 표현의 폭을 넓혔다. 향후에는 골드, 실버, 화이트 컬러를 추가하여 더욱 다채로운 색감 구현에 나설 예정이다. 또한, 하이엔드 모델에서 사용되는 ‘수퍼 EA-에코 토너(Super EA-Eco)’와 고화질 LED 프린트 헤드를 적용해 최대 2400dpi의 고해상도 출력을 지원하며, 정밀한 이미지 표현이 요구되는 상업 및 디자인 인쇄 환경에 최적화되었다.     이번 신제품은 전사 기능을 향상시키고 토너 상태를 안정화하여 엠보 용지나 거친 용지, 봉투에도 얼룩과 주름 없이 선명한 출력이 가능하다. 용지 수용성도 향상되어 90mm 너비의 봉투부터 330×1300mm 크기의 포스터와 세로형 달력까지 다양한 인쇄물의 고품질 출력이 가능하다. 레보리아 프레스 EC2100S·EC2100은 A4 기준 분당 100매, SC285S·SC285는 분당 85매를 최대 400gsm까지 용지 두께에 상관없이 최대 속도를 유지하며 출력할 수 있어, 상업 및 사내 인쇄 환경에서 더욱 효율적으로 활용할 수 있다. 새롭게 추가된 ‘스마트 모니터링 게이트(Smart Monitoring Gate D1)’ 기능은 인쇄 중 색상 변화와 앞뒤 정렬 상태를 실시간으로 감지하고 자동 보정해, 높은 인쇄 품질을 유지하면서도 생산성을 극대화한다. 더불어 AI를 기반으로 구축된 프린트 서버 ‘레보리아 플로우(Revoria Flow)’가 각 장면을 분석해 최적의 이미지 보정을 적용하며, 정전기 제거 장치와 말림 보정 기능 등 향상된 후가공 옵션을 통해 더욱 정밀한 출력 결과를 제공한다. 한국후지필름BI의 하토가이 준 대표는 “이번 신제품은 생동감 넘치는 컬러와 빠른 출력 속도로 상위 모델급 성능을 제공하며, 공간 효율적인 설계를 적용해 사내 인쇄부터 상업 인쇄까지 폭넓게 활용할 수 있다”면서, “앞으로도 고객의 다양한 요구에 부응하는 혁신적인설솔루션을 지속적으로 선보이며 디지털 인쇄 시장을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2025-02-19
AWS, 딥시크-R1 모델 제공 시작… “생성형 AI 활용 확장 지원”
아마존웹서비스(AWS)는 딥시크-R1(DeepSeek-R1) 모델을 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 아마존 세이지메이커 AI(Amazon SageMaker AI)에서 제공한다고 발표했다. AWS는 이를 통해 기업이 최신 생성형 AI 모델을 보다 효과적으로 활용할 수 있으며, 비용 절감과 성능 향상을 동시에 누릴 수 있다고 밝혔다. 딥시크(DeepSeek)는 2023년에 중국 항저우에서 설립된 인공지능(AI) 스타트업으로, AI 모델 개발 비용을 기존보다 크게 낮춘 것으로 평가되면서 최근 주목을 받고 있다. 이 회사는 2024년 12월 6710억 개의 파라미터를 가진 딥시크-V3를 출시한 이후, 2025년 1월 20일 딥시크-R1, 딥시크-R1-제로, 딥시크-R1-디스틸 모델을 공개했다. 또한, 1월 27일에는 비전 기반 야누스-프로 7B(Janus-Pro 7B) 모델을 추가했다. 딥시크에 따르면, 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높인 이들 모델은 기존 AI 모델 대비 90~95%의 비용을 절감해 비용 효율을 제공하며, 강화 학습 기법을 적용해 높은 추론 능력을 갖췄다. AWS는 고객들이 딥시크-R1 모델을 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 아마존 베드록에서는 API를 통해 사전 학습된 모델을 쉽게 통합할 수 있으며, 아마존 세이지메이커 AI를 통해 맞춤형 학습과 배포가 가능하다. 또한, AWS 트레이니움(AWS Trainium)과 AWS 인퍼런시아(AWS Inferentia)를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 더욱 경제적으로 운영할 수 있다. AWS는 보안성과 확장성을 강화하기 위해 아마존 베드록 가드레일(Amazon Bedrock Guardrails)을 활용할 것을 권장하며, 이를 통해 생성형 AI 애플리케이션의 입력 및 출력 데이터를 모니터링하고 유해 콘텐츠를 필터링할 수 있다. 딥시크-R1 모델은 현재 AWS에서 네 가지 방식으로 배포할 수 있다. 아마존 베드록 마켓플레이스(Amazon Bedrock Marketplace)에서는 모델 카탈로그에서 딥시크-R1을 검색하여 손쉽게 배포할 수 있으며, 아마존 세이지메이커 점프스타트(Amazon SageMaker JumpStart)를 통해 머신러닝 허브에서 클릭 한 번으로 배포 및 활용이 가능하다. 또한, 아마존 베드록 커스텀 모델 임포트를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 맞춤형 모델로 가져와 활용할 수 있으며, AWS EC2 Trn1 인스턴스(AWS EC2 Trn1 Instance)를 사용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 AWS 트레이니움 및 AWS 인퍼런시아 기반 인프라에서 최적의 성능과 비용 효율성을 제공하며 실행할 수 있다. AWS는 “딥시크-R1 모델을 통해 고객들이 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용하고, 안전하고 책임감 있는 AI 환경을 조성할 수 있도록 적극 지원할 예정”이라고 전했다.
작성일 : 2025-02-03