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START REVIEW

01THE FIELD, IN MOTION

AI가 움직이는 순간, 인프라는 이미 준비되어 있어야 합니다.

Litte는 GPU 서버, 고속 네트워크, 소프트웨어 정의 스토리지·AI 데이터 플랫폼과 운영 자동화를 목표 워크로드에 맞춰 하나의 실행 가능한 인프라로 연결합니다.

아키텍처 검토 요청워크로드 경로 선택
  1. 01워크로드 입력
  2. 02병목 탐색
  3. 03경로 설계
  4. 04검증
  5. 05운영 이관

REFERENCE WORKLOAD / 선택 전 예시

워크로드 조건을 설계·검증·운영 이관 질문으로 연결합니다.

아래 흐름은 선택한 워크로드에 맞춘 검토 순서입니다. 실제 요청 처리, 작업 실행, 진단 결과, 고객 텔레메트리 또는 완료 상태가 아닙니다. 직접 선택한 워크로드만 문의 정보에 전달됩니다.

  1. STEP 01 / 05REQUEST요구 입력

    모델 규모·정밀도·병렬화

    PREVIEW
  2. STEP 02 / 05COMPUTE컴퓨트 경로

    GPU 노드·패브릭·전력·냉각

    QUEUED
  3. STEP 03 / 05DATA데이터 경로

    데이터 공급·체크포인트·복구

    QUEUED
  4. STEP 04 / 05VALIDATE검증 기준

    대표 학습 작업·확장·복원 조건

    QUEUED
  5. STEP 05 / 05HANDOFF운영 이관

    스케줄링·재시작·관측 런북

    QUEUED
REFERENCE WORKLOAD / 선택 전 예시 · TRACE / DISTRIBUTED TRAININGREFERENCE PATH STEP 01 / 05

REQUEST / 요구 입력 — 모델 규모·정밀도·병렬화

NOT CUSTOMER DATA · NOT EXECUTION STATUS현재 REQUEST 섹션 보기

WORKLOAD FIELD

워크로드마다 먼저 볼 경로가 다릅니다.

학습·추론·RAG·연구·HPC 중 현재 검토에 가까운 경로를 선택하세요.

전체 워크로드 비교
대규모 AI 모델 학습을 위한 GPU 컴퓨팅 환경

REFERENCE PATH / 참고 경로

계산과 데이터 공급의 균형

모델 규모와 학습 데이터, 병렬화, 체크포인트와 작업 스케줄을 함께 봅니다.

REVIEW INPUTS
노드 확장 · 데이터 처리량 · 작업 격리
MODEL TRAINING 경로 선택해 보기

이 선택은 검토 경로를 정리하기 위한 탐색입니다. 권장 구성, 성능 결과 또는 제공 범위를 의미하지 않습니다.

03INPUT / READ THE WORKLOAD

장비를 고르기 전에, 워크로드를 읽습니다.

모델과 데이터의 움직임을 먼저 읽으면 필요한 GPU 수량뿐 아니라 네트워크, 스토리지, 운영 경계까지 함께 결정할 수 있습니다.

진단 범위 확인

모델 규모와 처리 목표

학습·추론 방식, 정밀도, 동시 작업과 확장 계획을 기준으로 GPU 서버와 계산 구조를 산정합니다.

GPU 컴퓨팅 구성

04COMPUTE FABRIC

GPU 서버, 데이터, 네트워크와 운영 조건을 하나의 아키텍처 경로로 검토합니다.

각 레이어의 역할, 인터페이스와 의존 조건을 워크로드 기준 경로에 맞춰 연결합니다.

전체 아키텍처 입력 확인
REFERENCE WORKLOADCOMMON AI INFRASTRUCTUREREFERENCE LAYER / 기준 레이어
REFERENCE ARCHITECTUREPARALLEL LAYERS / NOT PERFORMANCE DATA
REFERENCE PATH / GPU COMPUTE → AI DATA

REFERENCE LAYER / 기준 레이어

GPU SERVER & COMPUTE / GPU 서버·컴퓨팅

모델·작업 특성에 맞춰 GPU 서버, 노드 구성과 자원 할당 기준을 정합니다.
INTERFACE / 연결 인터페이스
AI 데이터 공급 · 노드 간 통신 · 스케줄러·관측
DEPENDENCY / 선행 조건
모델 규모·정밀도 · 동시성 · 데이터 처리량 · 전력·냉각
REVIEW INPUT / 초기 검토 입력
GPU 수량·메모리 · 병렬화 · 노드 구성 · 확장 조건
OUTPUT / 설계 산출물
구성안 · 용량 산정 · 확장 조건 · 검수 항목
NEXT PATH / 다음 검토 경로
GPU SERVER & COMPUTE → STORAGE & AI DATA
레이어 상세 보기GPU 용량·노드 구성 검토
표시된 레이어와 경로는 초기 설계 검토 정보입니다. 실제 시스템 연결, 물리 토폴로지, 워크로드 실행, 텔레메트리, 자동 진단, 성능 예측 또는 구축 범위 확정을 의미하지 않습니다. 실제 인터페이스와 의존 조건은 현재 환경과 검증 기준을 확인한 뒤 정합니다.

DECISION CHECKAI TRENDS / INFRASTRUCTURE SIGNALS

AI 기술 신호를 인프라 검토 입력으로 연결합니다.

GPU 서버·컴퓨팅, 스토리지·AI 데이터, 네트워크, MLOps·운영이 사업의 기준입니다. 공개 기술 신호를 선택해 각 영역에서 다시 확인할 설계 입력을 비교합니다.

AI 트렌드와 인프라 관점 전체 보기

SIGNAL INPUT

REFERENCE VIEWINFERENCE CAPACITY
01 / 07

SIGNAL

추론 용량과 서비스 밀도

피크 동시성, 목표 지연과 GPU 공유 방식이 서버 용량·배치·관측 기준에 미치는 영향을 검토합니다.

INFRASTRUCTURE IMPACT
피크 동시성·지연·GPU 공유 조건을 GPU 서버 용량, 배치·확장 조건과 MLOps 관측 항목으로 정리합니다.
PRIMARY LAYER
GPU COMPUTE
REVIEW INPUTS
피크 동시성 · 목표 지연 · GPU 공유 · 관측 기준

REFERENCE MODE / 기술 신호를 선택하면 GPU·서버·스토리지·네트워크·운영 영향과 다음 검토 경로가 바뀝니다.

05DATA IN MOTION

GPU 활용은 데이터 공급 경로에서 결정됩니다.

수집부터 저장, 전처리와 계산까지의 데이터 경로와 관측 기준을 함께 검토합니다.

AI 데이터 경로 검토
고속 데이터 경로와 냉각 시스템이 연결된 AI 인프라 랙
REFERENCE PREVIEW / COMMON AI DATA PATH

REFERENCE PREVIEW / 공통 구조 참고

01 / INGEST
REFERENCE WORKLOADCOMMON AI DATA PATH
VIEWED STAGE수집·유입
RELATIONSOURCE → NETWORK FABRIC → STORAGE & AI DATA소스와 AI 데이터 플랫폼 사이의 유입 경계
REVIEW INPUTS
  • 소스 위치·데이터 형식
  • 유입량·갱신 주기
  • 전송 방식·접근 권한

BUSINESS BASE / GPU SERVER · STORAGE & AI DATA · NETWORK FABRIC · MLOPS

수집·유입 경로로 아키텍처 검토 열기공통 AI 데이터 경로의 구조 예시이며 문의 정보에는 자동 반영되지 않습니다. 현재 환경의 진단 결과나 고객 텔레메트리를 표시하지 않습니다.

06VALIDATION

확장 전에 검증 기준과 증거 형식을 정합니다.

대상 워크로드, 시험 환경, 측정 방법, 판정, 예외와 다음 이관 항목을 하나의 검증 흐름으로 연결합니다.

밝은 검증실에서 AI 인프라 상태를 확인하는 엔지니어

REFERENCE VALIDATION VIEW / 기준 검증 보기

CRITERIA / 검증 기준선 정의

대상 워크로드와 현재 환경을 기준으로 측정·판정 조건을 시험 전에 정합니다.
INPUT / 검토 입력
목표 워크로드 · 대상 구성 · 기능·성능·인수 요구
METHOD / 검증 방법
측정 항목·환경·도구·반복 횟수·판정 주체 정의
EVIDENCE / 기록할 증거
검증 기준서 · 시험 항목 · 판정·예외 기준
NEXT HANDOFF / 다음 이관
SYSTEM TEST / 승인된 기준을 시험 계획으로 이관
검증 기준·판정 조건 검토 요청
표시된 기준 단계는 선택한 워크로드에서 먼저 확인할 항목을 정리한 참고 정보입니다. 자동 진단, 시험 수행, 목표 수치 달성, 인수 승인 또는 성능 보장을 의미하지 않습니다. 시험 범위와 판정 기준은 대상 환경과 계약 범위를 확인한 뒤 확정합니다.

07OPERABLE HANDOFF

운영 이관 전에 기준·기록·책임을 구분합니다.

GPU 서버, AI 스토리지, 네트워크와 MLOps의 운영 기준, 이관 기록, 담당 주체와 다음 검토 항목을 정리합니다.

운영 이관·책임 범위 확인
FROM VALIDATIONREFERENCE VALIDATION / 검증 기준
DOMAINGPU SERVER & COMPUTE
HANDOFF PACKETREFERENCE / 책임·기록 검토

REFERENCE HANDOFF PACKET / 기준 이관 보기

GPU SERVER & COMPUTE / GPU 서버·컴퓨팅

FROM VALIDATION / 검증 출처
공통 검증 기준·기록 형식
WORKLOAD REFERENCE / 워크로드 참고
공통 AI 인프라 운영 이관 항목
OPERATING BASIS / 운영 기준
GPU 노드 구성 · 패브릭 · 자원 할당 · 확장 조건
HANDOFF RECORD / 이관 기록
구성 기준선 · 검증 기록 · 드라이버·펌웨어 변경 이력
OWNER DECISION / 운영 주체 결정
자원 할당 · 변경 승인 · 장애 1차 확인 주체
수행 체계 확인GPU 운영 기준·담당 체계 검토
표시된 항목은 운영 이관을 위한 초기 확인 기준입니다. 운영 준비 완료, 지원 제공, 장애 대응 시간, 복구 목표, SLA 또는 책임 배분 확정을 의미하지 않습니다. 담당 주체, 문서, 지원 범위와 적용 시점은 대상 환경과 계약 범위를 확인한 뒤 정합니다.

08ARCHITECTURE REVIEW INTAKE

확인된 조건부터 검토 범위를 정리합니다.

목표 워크로드, 현재 환경과 도입 시점 중 확인된 내용만 선택해 주세요. 선택은 진단 결과, 권장 구성, 제공 범위 또는 일정 확정을 의미하지 않습니다.

REFERENCE WORKLOADMODEL TRAINING대규모 모델 학습 · PATH PREVIEW AVAILABLE
REVIEW STAGE / OPTIONALAWAITING SELECTION단계를 선택하면 다음 문의 화면의 검토 정보에 반영합니다.
가장 가까운 검토 상황을 선택해 주세요 (선택 사항)

예시 경로는 문의 조건에 포함되지 않습니다. 워크로드나 검토 단계를 직접 선택한 경우에만 문의 정보로 전달합니다.