AI 인프라 시리즈의 세 번째 기사에서는 AI 인프라 컴퓨팅, 스토리지, 관찰 가능성, 성능, 최적화 (심층 분석), 그리고 보안에 대해 배우게 됩니다. 이 기사는 제 3부로 구성된 AI 인프라 시리즈의 마지막 부분입니다. DZone에 게시된 이전 두 기사를 읽어보시는 것을 권장합니다: - 에이전트 및 LLM을 위한 AI 인프라: 옵션, 도구 및 최적화 - AI 인프라 가이드: 도구, 프레임워크 및 아키텍처 흐름 컴퓨팅 레이어 아키텍처 컴퓨팅 레이어는 AI 워크로드에 필요한 원시 처리 능력을 제공하며, GPU 관리, 리소스 할당 및 워크로드 스케줄링에 대한 특별한 고려 사항이 필요합니다. 이 레이어는 AI 워크로드의 고유한 특성, 즉 높은 메모리 요구 사항, 장기간 실행되는 프로세스, 그리고 동적인 리소스 요구 사항을 처리해야 합니다.