Rapt AI AMD 협업은 워크로드 자동화를 AMD Instinct GPU와 통합하여 AI 인프라 효율성을 높이고 TCO를 절감합니다.
Rapt AI는 AMD Instinct GPU를 사용하여 AI 인프라의 관리 및 성능을 혁신하기 위해 AMD와 전략적 협력을 발표했습니다. 이 파트너십은 AI 도입이 가속화됨에 따라 리소스 할당을 관리하고, 성능 병목 현상을 극복하고, 고급 GPU 구성을 처리할 때 조직의 복잡성이 증가하는 문제를 해결합니다.
이 협업은 Rapt AI의 고급 지능형 워크로드 자동화 플랫폼을 AMD의 Instinct GPU와 통합합니다. MI300X 그리고 MI325X 모델과 곧 출시될 MI350 시리즈. 목표는 현대 컴퓨팅 요구에 맞춰 강력하고 확장성이 뛰어나며 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 것입니다.
이러한 공동 노력을 통해 조직은 온프레미스 데이터 센터 및 멀티 클라우드 인프라를 포함한 다양한 환경에서 운영을 간소화하고, 컴퓨팅 효율성을 개선하고, 복잡한 워크로드를 관리할 수 있습니다. 이 솔루션을 활용함으로써 기업은 생산성을 크게 향상시키고, 운영 비용을 절감하고, 인공 지능 기술에 대한 투자 수익을 극대화할 수 있으므로 오늘날의 경쟁 환경에서 필수적인 자산이 됩니다.
이 파트너십의 주요 이점은 최적의 GPU 활용을 통해 달성한 비용 절감에 있습니다. 선도적인 메모리 용량과 계산 능력으로 유명한 AMD Instinct GPU는 Rapt의 지능형 리소스 최적화 기술과 결합되었습니다. 이러한 시너지 효과를 통해 GPU가 지속적으로 최고의 효율성으로 작동하여 까다로운 AI 워크로드를 배포하는 조직의 총 소유 비용(TCO)을 줄일 수 있습니다.
또 다른 주목할 만한 장점은 다양한 환경에서 원활하게 배포할 수 있다는 것입니다. Rapt AI의 자동화는 GPU 관리를 간소화하여 일반적으로 데이터 과학자에게 부담을 주는 시간 소모적인 시행착오적 인프라 구성을 제거합니다. 이 솔루션은 리소스 할당을 자동으로 최적화하여 기술 팀이 일상적인 인프라 관리보다는 혁신에 집중할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 AMD 및 기타 브랜드를 포함한 여러 GPU 환경을 지원하여 통합 인터페이스에서 클라우드 및 온프레미스 배포에 대한 유연성을 제공합니다.
또한 고객은 AMD Instinct GPU에서 작업 밀도와 리소스 분배를 지능적으로 최적화하여 향상된 추론 성능과 더 큰 확장성을 기대할 수 있습니다. Rapt AI의 자동 확장 기능은 수요에 따라 리소스를 동적으로 관리하여 대기 시간을 줄이고 응답성을 향상시키며 프로덕션 AI 배포 비용을 최적화합니다.
이 협업은 AMD Instinct GPU와의 즉각적인 호환성을 보장하여 즉각적인 성능 향상을 용이하게 합니다. 또한 Rapt와 AMD 간의 지속적인 협력 노력은 GPU 스케줄링 및 메모리 활용과 같은 중요한 AI 인프라 요소를 발전시킬 예정입니다.
AMD의 데이터 센터 GPU 사업부 사업 개발 부문 부사장인 네긴 올리버는 이 협력의 중요성을 강조하며, AMD는 확장 가능하고 고성능 AI 솔루션 제공에 계속 집중하고 있다고 말했습니다. AMD Instinct GPU와 Rapt의 지능형 워크로드 자동화를 결합하면 이 사명에 완벽하게 부합하여 인프라 효율성, 유연성 및 비용 효율성을 개선할 수 있습니다.
Rapt AI의 CEO인 찰리 리밍은 이 파트너십에 대한 열정을 표현하며, AMD Instinct GPU에 대한 최적화가 플랫폼의 기능을 크게 향상시킬 것이라고 강조했습니다. 리밍에 따르면, 이 공동 노력은 AI 인프라 관리를 크게 강화하여 산업 전반의 고객에게 혁신을 가속화하고 투자 수익을 더 빠르게 제공할 것입니다.
Rapt AI의 CTO인 아닐 라빈드라나트는 AI 배포에서 인프라 효율성의 중요한 역할을 강조하면서, Rapt의 AI 기반 플랫폼과 AMD의 강력한 GPU의 긴밀한 통합이 전례 없는 GPU 활용과 간소화된 배포를 제공하는 방식을 강조했습니다. 라빈드라나트는 조직이 향상된 성능, 감소된 대기 시간, 간소화되고 확장 가능한 AI 리소스 관리를 기대할 수 있다고 언급했습니다.
이 전략적 제휴를 통해 Rapt AI와 AMD는 현대 기업의 변화하는 요구에 부응하기 위해 AI 인프라 관리의 혁신을 주도하고, 성능과 운영 효율성을 향상시키겠다는 의지를 재확인합니다.
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