AI(인공 지능)는 의료 보건에서 금융에 이르기까지 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행할 정도로 빠르게 발전했습니다. AI 성공의 핵심은 신뢰할 수 있는 결과를 생성하는 방식으로 대규모 데이터 세트를 처리하는 능력입니다.
성공하는 기업은 AI를 사용을 고려하고 있거나 이미 사용하고 있다는 것은 당연한 일입니다. 그러나 기업은 단순히 AI 구현에만 초점을 맞추는 것이 아니라 신뢰할 수 있는 AI 모델, 프로세스 및 결과를 원합니다. 신뢰할 수 있는 AI가 필요한 것입니다.
AI 모델 개발을 가능하게 하는 중요한 프로세스 중 하나는 체크포인트입니다. 이 입문서에서는 체크포인트가 무엇인지, AI 작업 부하에 어떻게 적합한지, 신뢰할 수 있는 AI, 즉 신뢰할 수 있는 입력을 사용하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성하는 AI 데이터 작업 흐름을 구축하는 데 왜 필수적인지 설명합니다.
체크포인트란 무엇입니까?
체크포인트는 학습하는 동안 특정한 짧은 간격으로 AI 모델의 상태를 저장하는 프로세스입니다. AI 모델은 몇 분에서 몇 달까지 걸릴 수 있는 반복 프로세스를 통해 대규모 데이터 세트를 학습합니다. 모델의 학습 기간은 모델의 복잡성, 데이터 세트의 크기 및 사용 가능한 계산 능력에 따라 달라집니다. 이 기간 동안 모델에 데이터가 제공되고 매개변수가 조정되며 시스템은 처리하는 정보를 기반으로 결과를 예측하는 방법을 배웁니다.
체크포인트는 학습 중 여러 지점에서 모델의 현재 상태(데이터, 매개변수 및 설정)의 스냅샷과 같은 역할을 합니다. 1분에서 몇 분 간격으로 스토리지 장치에 저장되는 스냅샷을 통해 개발자는 모델의 진행 상황에 대한 기록을 유지하고 예기치 않은 중단으로 인해 귀중한 작업이 유실되는 일을 예방할 수 있습니다.
체크포인트의 주요 이점
- 전력 보호. 체크포인트의 가장 즉각적이고 실용적인 이점 중 하나는 시스템 장애, 정전 또는 충돌로부터 학습 작업을 보호할 수 있다는 것입니다. AI 모델을 며칠 동안 실행하다가 시스템에 장애가 발생하는 경우, 처음부터 다시 시작하는 것은 엄청난 시간과 리소스 낭비입니다. 체크포인트를 사용하면 모델을 마지막으로 저장된 상태에서 다시 시작할 수 있어 처음부터 다시 학습하지 않아도 됩니다. 학습을 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달씩 걸릴 수 있는 AI 모델에 특히 유용합니다.
- 모델 개선 및 최적화. 체크포인트는 장애로부터 보호할 뿐만 아니라 미세 조정 및 최적화도 가능하게 합니다. AI 개발자는 모델의 정확도와 효율성을 개선하기 위해 다양한 매개변수, 데이터 세트 및 구성을 실험하는 경우가 많습니다. 개발자는 학습 과정 전반에 걸쳐 체크포인트를 저장하여 과거 상태를 분석하고 모델의 진행 상황을 추적하며 매개변수를 조정하여 학습을 다른 방향으로 진행할 수 있습니다. 개발자는 GPU(그래픽 처리 장치) 설정을 조정하거나, 데이터 입력을 변경하거나, 모델 아키텍처를 변경할 수 있습니다. 체크포인트를 사용하면 여러 실행을 비교하고 변경 사항으로 인해 성능이 향상되거나 저하되는 부분을 식별할 수 있습니다. 결과적으로 개발자는 AI 학습을 최적화하고 강력한 모델을 만들 수 있습니다.
- 법률 준수 및 지적 재산 보호. AI 규정이 전 세계적으로 발전함에 따라 조직에서는 법적 프레임워크를 준수하고 지적재산권(IP)을 보호하기 위해 AI 모델의 학습 방법에 대한 기록을 유지해야 할 필요성이 점점 커지고 있습니다. 체크포인트를 통해 기업은 모델을 학습시키는 데 사용된 데이터 및 방법론에 대한 투명한 기록을 제공하여 규정 준수를 입증할 수 있습니다. 이를 통해 법적 문제로부터 데이터를 보호하고 필요한 경우 학습 프로세스를 감사할 수 있습니다. 또한 체크포인트 데이터를 저장하면 독점 데이터 세트 또는 알고리즘과 같은 모델 학습과 관련된 지적재산권을 보호할 수 있습니다.
- 신뢰 구축 및 투명성 보장. AI 시스템에서 투명성의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 특히 지금처럼 AI가 의료 보건, 금융, 자율 주행 자동차와 같은 산업의 의사 결정 프로세스에 계속 통합되고 있는 상황에는 더욱 그렇습니다. 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위한 핵심 중 하나는 모델의 의사 결정을 설명하고 특정 데이터 입력 및 처리 단계로 역추적할 수 있도록 만드는 것입니다. 체크포인트는 각 학습 단계에서 모델의 상태를 기록하여 이러한 투명성에 기여합니다. 이렇게 저장된 상태를 통해 개발자와 이해관계자는 모델의 진행 상황을 추적하고, 출력이 학습된 데이터와 일치하는지 확인하고, 의사 결정 방식에 대한 책임을 보장할 수 있습니다.
AI 애플리케이션이 기존 데이터 센터를 넘어 확장됨에 따라 대용량과 고성능을 모두 요구하는 사례가 증가하고 있습니다. 클라우드에서든 온프레미스에서든 AI 작업 흐름은 대용량과 고성능을 모두 제공하는 스토리지 솔루션에 의존하는데, 이 두 가지 모두 체크포인트 지원에 매우 중요합니다.
AI 데이터 센터에서는 GPU, CPU(중앙 처리 장치) 및 TPU(텐서 처리 장치)와 같은 프로세서가 고성능 메모리 및 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)와 긴밀하게 결합되어 강력한 컴퓨팅 엔진을 형성합니다. 이러한 구성은 학습과 관련된 과중한 데이터 부하를 관리하고 모델이 학습함에 따라 실시간으로 체크포인트를 저장하는 데 필요한 빠른 액세스를 제공합니다.
데이터가 이러한 시스템을 통과할 때 체크포인트 및 기타 중요한 정보는 네트워크로 연결된 스토리지 클러스터 또는 객체 저장소에 보관됩니다. 이 클러스터는 주로 대용량 하드 드라이브를 기반으로 구축되며, 체크포인트를 장기간 보존할 수 있어 확장성 성과 규정 준수에 대한 요구 사항을 모두 지원합니다. 이 계층형 스토리지 인프라스트럭처를 통해 체크포인트를 효율적으로 작동하여 빠른 액세스와 장기 데이터 보존의 균형을 맞출 수 있습니다.
체크포인트가 실제로 작동하는 방식.
체크포인트는 일반적으로 학습 작업의 복잡성과 요구 사항에 따라 1분에서 몇 분까지 일정한 간격으로 수행됩니다.
보통은 1분 정도의 간격으로 SSD에 체크포인트를 작성합니다. SSD는 고속 쓰기 성능을 제공하여 학습 진행 중에 빠른 데이터 액세스를 지원합니다. SSD는 장기 대용량 스토리지에 비용 효율이 좋지 않기 때문에 공간을 관리하기 위해 새로운 체크포인트로 이전 체크포인트를 덮어씁니다.
AI 학습 작업은 장기간에 걸쳐 대량의 데이터를 생성하는 경우가 많으므로 대용량 스토리지가 필수적입니다. 예를 들어 AI 개발자는 약 5분마다 체크포인트를 하드 드라이브에 저장하는데, 이는 대량의 체크포인트 데이터를 시간이 지나도 보존하는 데 중요한 역할을 합니다. SSD에 비해 TB당 비용 비율이 평균 6:1이 넘는 하드 드라이브는 가장 확장성이 뛰어나고 경제적인 솔루션을 제공하며 AI의 신뢰성을 보장하는 데 필요한 대규모 데이터 보존을 위한 유일한 실용적인 옵션입니다.
또한 쓰기 주기가 빈번하면 플래시 메모리 셀의 마모로 인해 성능이 저하되는 SSD와 달리 하드 드라이브는 연속 사용에도 무결성을 잃지 않고 견딜 수 있는 자기 스토리지를 사용합니다. 이러한 내구성 덕분에 하드 드라이브는 장기적으로 데이터 신뢰성을 유지할 수 있으므로 조직은 체크포인트를 무기한 보관하고 모델이 배포된 후에도 오랫동안 과거 학습 실행을 재검토 및 분석하여 강력한 AI 개발 및 규정 준수 요구 사항을 지원할 수 있습니다.
무한 AI 데이터 루프와 AI 작업 흐름에서의 역할.
AI 개발은 AI 무한 루프라고도 하는 순환적 프로세스로 이해할 수 있습니다. 이 표현은 데이터 소싱, 모델 학습, 콘텐츠 생성, 콘텐츠 저장, 데이터 보존 및 재사용이라는 다양한 단계 간의 지속적인 상호 작용을 강조하는 것입니다. 이 주기를 통해 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 반복적으로 개선됩니다. 무한 루프에서 데이터는 AI 모델의 연료가 되고, 한 단계의 출력은 다음 단계의 입력이 되어 모델의 지속적이고 반복적인 개선으로 이어집니다.
이 프로세스는 원시 데이터 세트를 수집하고 학습을 위해 준비하는 데이터 소싱으로 시작합니다. 데이터 소싱이 끝나면 소싱된 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는데, 여기서 체크포인트가 필요합니다. 앞서 설명한 대로 체크포인트는 모델 학습 중에 안전장치 역할을 하여 AI 개발자가 진행 상황을 저장하고 중단으로 인한 작업 손실을 방지하며 모델 개발을 최적화할 수 있도록 합니다. 모델이 학습된 후에는 이미지 생성이나 텍스트 분석과 같은 추론 작업을 수행하는 등 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 출력은 향후 사용, 규정 준수 및 품질 보증을 위해 저장되며, 이후 데이터는 보존되고 재사용되어 AI 모델의 다음 반복의 연료로 사용됩니다.
이 무한 루프에서는 체크포인트가 필수적인 요소이며, 특히 모델 학습 단계에서 중요합니다. 모델 상태를 저장하고 루프 전체에서 데이터를 보존함으로써 AI 시스템은 주기마다 더 안정적이고 투명하며 신뢰할 수 있게 됩니다.
AI 체크포인트에 하드 드라이브가 필수적인 이유.
AI 시스템의 스토리지 수요는 엄청나며, 모델이 크고 복잡해짐에 따라 확장 가능하고 비용 효율적인 스토리지에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 특히 데이터 센터 아키텍처에서 하드 드라이브는 다음과 같은 몇 가지 이유로 AI 체크포인트 스토리지의 중추 역할을 합니다.
- 확장성. AI 모델은 페타바이트 규모의 데이터를 생성할 수 있으며, 하드 드라이브의 획기적인 영역 밀도 향상은 이러한 대규모 학습 작업의 체크포인트를 장기적으로 저장하는 데 필요한 용량을 제공합니다.
- 비용 효율성. SSD에 비해 하드 드라이브는 테라바이트당 비용이 훨씬 저렴하므로(6:1 비율) 막대한 비용을 들이지 않고도 대규모 데이터 세트와 체크포인트를 저장하기 위한 더 실용적인 솔루션입니다.
- 전력 효율성 및 지속가능성. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 4배 적은 작동 전력을 소모하여 상당한 에너지 절감 효과가 있습니다. 또한 테라바이트당 내재 탄소량이 10배 더 낮으므로 데이터 센터의 대규모 AI 체크포인트 스토리지를 위한 더 지속 가능한 선택입니다.
- 긴 수명. 하드 드라이브는 장기 데이터 보존을 위해 설계되었으므로 필요한 기간 동안 체크포인트 데이터에 액세스할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 AI 모델을 재검토, 검증 및 개선할 수 있어야 하므로 이는 매우 중요합니다.
앞서 언급했듯이 일부 AI 작업 부하에서는 체크포인트가 1분마다 SSD에 기록되지만 하드 드라이브로 옮겨져 장기 보존되는 체크포인트는 5분의 1에 불과합니다. 이 하이브리드 방식은 속도와 스토리지 효율성을 모두 최적화합니다. SSD는 즉각적인 성능 요구를 처리하고, 하드 드라이브는 규정 준수, 투명성 및 장기 분석에 필요한 데이터를 보존합니다.
신뢰할 수 있는 AI에서 체크포인트의 역할.
AI 개발의 더 광범위한 맥락에서 체크포인트의 역할은 AI 출력이 합법적인지 확인하는 데 있어 핵심적입니다. "신뢰할 수 있는 AI"란 정확하고 효율적일 뿐만 아니라 투명하고 책임감 있으며 설명 가능한 시스템을 구축하는 능력을 말합니다. AI 모델은 신뢰할 수 있어야 하며 출력을 정당화할 수 있어야 합니다.
궁극적으로 체크포인트는 AI 개발자가 "작업을 보여 줄 수 있는" 메커니즘을 제공합니다. 체크포인트는 학습 프로세스 전반에 걸쳐 여러 지점에서 모델의 상태를 저장함으로써 의사 결정이 어떻게 이루어졌는지 추적하고, 모델 데이터와 매개변수의 무결성을 검증하며, 수정이 필요한 잠재적인 문제나 비효율성을 식별합니다.
또한 체크포인트는 AI 시스템을 감사할 수 있도록 보장하여 신뢰를 구축하는 데 기여합니다. 현재와 미래의 규제 프레임워크는 AI 시스템이 설명 가능하고 의사 결정 프로세스가 추적 가능해야 한다고 요구합니다. 체크포인트는 조직의 모델 학습 프로세스, 데이터 출처, 개발 경로에 대한 자세한 기록을 보존하여 이러한 요구 사항을 충족할 수 있도록 해 줍니다.
체크포인트는 AI 작업 부하에서 필수적인 도구로, 학습 작업을 보호하고 모델을 최적화하며 투명성과 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. AI가 지속적으로 발전하고 산업 전반의 의사 결정에 영향을 미치면서 확장 가능하고 비용 효율적인 스토리지 솔루션에 대한 필요성이 그 어느 때보다 커졌습니다. 하드 드라이브는 조직이 AI 모델 학습 중에 생성된 방대한 양의 데이터를 저장, 액세스 및 분석할 수 있도록 지원하는 체크포인트 프로세스의 핵심입니다.
AI 개발자는 체크포인트를 활용하여 효율적일 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다.
