학습 센터 엔터프라이즈 AI 제공 및 보안

AI 인프라 학습 리소스

AI 워크로드에서 확장성과 효율성에 대한 요구가 증가함에 따라, 기업에서는 대규모 AI 데이터 세트를 처리하기 위한 데이터 처리를 가속화하고 보안을 강화하는 최적화된 데이터 센터 솔루션이 필요합니다. 노련한 전문가이든, 이제 막 시작하는 초보자이든, 우리가 선보이는 다양한 학습 자료는 GPU의 힘을 활용해 AI 애플리케이션을 확장하는 방법에 대한 귀중한 통찰력과 실질적인 지식을 제공합니다.

AI에 대해 알아보기

AI 보안 ›

AI 거버넌스 및 관리 ›

AI 추론

클라우드와 온프레미스 데이터 센터에서 딥 러닝 훈련과 추론을 활용합니다. 실시간 의사 결정과 효율적인 성과를 위한 AI 모델 배포에 대한 리소스를 살펴보세요.

엣지 AI

엣지 AI는 인공지능 구축에 있어 획기적인 변화를 의미하며, 알고리즘이 중앙 집중식 데이터 센터에 의존하는 대신, 지연 시간을 줄여 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다. GPU나 엣지 최적화 모델을 활용하면 AI 작업을 가속화할 수 있으며, 이를 통해 Edge AI는 스마트 시티, 의료, 산업용 IoT, 통신을 포함한 다양한 생태계에서 실시간 자동화에 적합합니다. 그러나 엣지에 AI 워크로드를 배포하면 데이터 보안 보장, 전력 및 냉각의 효율적 관리, 확장성 유지 등의 과제도 해결해야 합니다. 엣지에 AI 워크로드를 배포하는 데 따른 다면적인 이점과 과제를 살펴보세요.

AI 및 ML 워크로드 확장

증가하는 데이터와 컴퓨팅 수요를 처리하기 위해 생성적 AI 및 머신 러닝 워크로드를 효율적으로 확장하고 자동화할 수 있는 전략과 도구를 찾아보세요. 훈련 데이터 처리량을 최적화하는 방법을 알아보세요.

AI 공장

기업이 애플리케이션 생태계의 모든 측면에 AI 모델을 통합함에 따라 AI 팩토리는 고성능 학습 및 추론을 위한 필요한 스토리지, 네트워킹 및 컴퓨팅 인프라를 제공합니다. AI 팩토리의 개념과 이를 통해 기업에서 AI 모델의 생산과 배포가 어떻게 간소화되는지 알아보세요.

AI 데이터 관리

AI 모델 개발을 위해 데이터를 효과적으로 관리, 저장, 준비하고 상황에 맞는 AI 모델 추론을 위해 데이터를 통합하는 방법론과 기술을 심층적으로 살펴봅니다.

AI 산업 동향

AI 인프라 환경은 인공지능의 발전과 이를 모든 앱과 생태계에 통합하는 방식에 따라 빠르게 변화하고 있습니다. 다음은 기업에 영향을 미치는 최신 AI 동향과 혁신에 대한 F5의 몇 가지 관점입니다.