전용 노드
안정적인 자원 경계, 명확한 소프트웨어 환경, 지속적인 사용이 필요한 프로젝트에 적합합니다.
AI COMPUTE · INFRASTRUCTURE
AI를 위한 컴퓨팅 인프라.
컴퓨팅 자원부터 네트워크, 스토리지, 구축 협업까지 실제 AI 워크로드에 맞는 인프라 방향을 함께 설계합니다.
COMPUTE01
NETWORK02
STORAGE03
컴퓨팅 인프라 · 구조도
COMPUTE, SHAPED TO WORKLOAD
재고표가 아니라, 워크로드에서 시작하는 판단.
학습, 파인튜닝, 추론은 메모리와 연결, 데이터 경로에 서로 다른 조건을 요구합니다. 노드나 클러스터를 논하기 전에 워크로드를 먼저 이해합니다.
멀티 노드 클러스터
GPU 수만 늘리지 않고 병렬화, 노드 간 통신, 공유 데이터 경로를 함께 검토합니다.
구축 협업
이미지, 의존성, 데이터 접근, 검수 기준과 후속 지원을 하나의 논의로 연결합니다.
BEYOND THE GPU
컴퓨팅은 시스템의 한 부분입니다.
사용 가능한 AI 환경은 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지와 운영 관리가 같은 워크로드를 중심으로 맞물릴 때 완성됩니다.
01
컴퓨팅
모델 규모, 정밀도, 병렬화와 메모리 요구가 노드 구성을 결정합니다.
아키텍처 예시요구사항 논의를 위한 예시이며 실제 운영 토폴로지나 구축 완료를 뜻하지 않습니다.
WORKLOADS
자원 선택을 구체적인 작업으로 되돌립니다.
모든 프로젝트에 맞는 단일 구조는 없습니다. 비즈니스 목표, 모델 동작과 납품 범위부터 시작합니다.
01
학습 및 파인튜닝
모델 규모, 정밀도, 데이터 처리량, 병렬화, 체크포인트와 지속 실행 시간.
02
추론 배포
지연·처리량 목표, 동시성, 모델 로딩, 여유 용량과 서비스 접속 방식.
03
기업 전용 환경
자원 격리, 네트워크 경계, 데이터 이동, 소프트웨어 기준과 운영 책임.
Libra by AROXEON
개발 중 · 첫 버전은 VS Code 확장 프로그램LIBRA BY AROXEON
다양한 AI 모델을 하나의 개발 흐름으로.
Libra는 개발 중인 멀티 모델 AI 코딩 도구입니다. 첫 버전은 VS Code 확장 프로그램으로 기존 환경에 들어가 하나의 계정에서 모델, 플랫폼 크레딧과 사용량을 관리할 계획입니다.
- 작업에 맞춰 모델 직접 선택
- 지원 모델에서 사고 깊이 선택
- 코드 컨텍스트, 대화와 Diff 흐름
- 플랫폼 크레딧과 사용량 통합 확인
Libra 자세히 보기제품 웹사이트 공개 예정
FROM NEED TO DELIVERY
불확실성은 설계 단계에서 해결합니다.
아래는 예정된 프로젝트 협업 흐름입니다. 실제 범위, 일정과 검수 방식은 프로젝트별로 확인합니다.
요구사항 정리
워크로드, 기간, 환경과 비즈니스 목표를 확인합니다.
구성 검토
컴퓨팅, 네트워크, 스토리지와 구축 조건을 함께 봅니다.
상업 조건 확인
구성 기준, 납품 범위와 협업 조건을 합의합니다.
구축 및 검수 협업
합의된 기준에 맞춰 환경을 준비하고 함께 검증합니다.
후속 지원
확정된 범위 안에서 운영 문제를 지속적으로 논의합니다.
AROXEON
인프라에서 개발자 도구까지.
合肥艾洛思信息科技有限公司는 AI 컴퓨팅과 인프라에 집중하며 독립 제품 브랜드 Libra를 개발하고 있습니다. 두 영역 모두 AI가 자원에서 실제 업무로 이어지는 과정을 다룹니다.
AROXEON은 프로젝트별 AI 워크로드 기획과 구축 협업을 지원하기 위해 한국에 자체 컴퓨팅 센터를 구축하고 있습니다.
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