ScaleOps의 새로운 AI 인프라 제품은 초기 광고를 위해 자체 호스팅 엔터프라이즈 LLM의 GPU 비용을 50% 절감 완벽가이드
ScaleOps의 새로운 AI 인프라 제품은 초기 광고를 위해 자체 호스팅 엔터프라이즈 LLM의 GPU 비용을 50% 절감
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ScaleOps는 자체 호스팅 LLM(대형 언어 모델) 및 GPU 기반 AI 애플리케이션을 운영하는 기업을 겨냥한 신제품으로 클라우드 리소스 관리 플랫폼을 확장했습니다. 오늘 발표된 AI 인프라 제품은 회사의 기존 자동화 기능을 확장하여 대규모 AI 배포에서 효율적인 GPU 활용, 예측 가능한 성능 및 운영 부담 감소에 대한 증가하는 요구를 해결합니다. 회사에 따르면 이 시스템은 이미 기업 생산 환경에서 실행되고 있으며 얼리 어답터에게 큰 효율성 향상을 제공하여 GPU 비용을 50%~70% 절감한다고 밝혔습니다. 회사는 이 솔루션에
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ScaleOps는 자체 호스팅 LLM(대형 언어 모델) 및 GPU 기반 AI 애플리케이션을 운영하는 기업을 겨냥한 신제품으로 클라우드 리소스 관리 플랫폼을 확장했습니다. 오늘 발표된 AI 인프라 제품은 회사의 기존 자동화 기능을 확장하여 대규모 AI 배포에서 효율적인 GPU 활용, 예측 가능한 성능 및 운영 부담 감소에 대한 증가하는 요구를 해결합니다. 회사에 따르면 이 시스템은 이미 기업 생산 환경에서 실행되고 있으며 얼리 어답터에게 큰 효율성 향상을 제공하여 GPU 비용을 50%~70% 절감한다고 밝혔습니다. 회사는 이 솔루션에 대한 기업 가격을 공개적으로 표시하지 않고 대신 관심 있는 고객이 작업 규모와 요구 사항에 따라 맞춤형 견적을 받을 수 있도록 초대합니다. ScaleOps의 CEO이자 공동 창립자인 Yodar Shafrir는 과도한 부하에서 시스템이 어떻게 작동하는지 설명하면서 VentureBeat에 보낸 이메일에서 플랫폼이 “성능에 영향을 주지 않고 갑작스러운 급증을 처리하기 위해 사전 대응적 및 사후적 메커니즘을 사용한다”고 밝혔으며, 워크로드 적정화 정책은 “자원을 계속 사용할 수 있도록 용량을 자동으로 관리”한다고 언급했습니다
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. 그는 GPU 콜드 스타트 지연을 최소화하는 것이 최우선 과제라고 덧붙였으며, 특히 모델 로드 시간이 상당한 AI 워크로드의 경우 시스템이 “트래픽이 급증할 때 즉각적인 응답을 보장”한다는 점을 강조했습니다. AI 인프라로 리소스 자동화 확장자체 호스팅 AI 모델을 배포하는 기업은 성능 가변성, 긴 로드 시간, 지속적인 GPU 리소스 활용도 저하에 직면해 있습니다. ScaleOps는 이러한 문제에 대한 직접적인 대응으로 새로운 AI 인프라 제품을 포지셔닝했습니다. 플랫폼은 GPU 리소스를 실시간으로 할당 및 확장하고 기존 모델 배포 파이프라인이나 애플리케이션 코드를 변경할 필요 없이 트래픽 수요 변화에 적응합니다.
정리
ScaleOps에 따르면 이 시스템은 Wiz, DocuSign, Rubrik, Coupa, Alkami, Vantor, Grubhub, Island, Chewy 및 여러 Fortune 500대 기업을 포함한 조직의 생산 환경을 관리합니다. AI Infra 제품은 수요 급증 중에 성능을 유지하기 위해 용량을 사전 및 사후적으로 조정하는 워크로드 인식 확장 정책을 도입합니다. 회사는 이러한 정책이 대규모 AI 모델 로드와 관련된 콜드 스타트 지연을 줄여 트래픽이 증가할 때 응답성을 향상시킨다고 밝혔습니다. 기술 통합 및 플랫폼 호환성이 제품은 일반적인 엔터프라이즈 인프라 패턴과 호환되도록 설계되었습니다. 모든 Kubernetes 배포판, 주요 클라우드 플랫폼에서 작동합니다.
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