출처 : https://jp.techcrunch.com/2018/03/22/2018-03-21-paperspace-goes-serverless-to-simplify-ai-deployment-in-the-cloud/
GPU 기반의 인프라를 서비스로 제공하는 것은 시작에있어 쉬운 일이 아니지만, 기계 학습 및 VFX를 다용하는 현대적인 소프트웨어의 개발 및 전개를 목표로 클라우드 인프라 서비스 Paperspace 굳이 그것에 도전하고있다 . 그리고 회사는 오늘 (미국 시간 3/21) 더 다음 단계로 AI와 기계 학습 프로젝트에서 서버의 배치를 필요로하는 서비스 플랫폼 Gradient를 발표했다.
어떤 서버리스 아키텍처에서도 서버가 없어지는 것은 아니지만, 사용자 (개발자)가 직접 그들을 배치 할 필요가 없게된다. Gradient 코드를 배포하는 방법을 제공하고, 할당 및 관리는 모든 Paperspace가 귀찮은 본다. 이에 따라 기계 학습 모델 구축에 따른 복잡성의 큰 덩어리 (덩어리)을 제거한다.
이 회사의 공동 설립자이자 CEO 인 Dillon Erb에 따르면, 몇 년 전에 회사를 시작했을 때는 GPU는 오늘날의 클라우드 서비스처럼 일반화하지 않았다. 처음에는 가상 머신의 GPU 인스턴스를 시작할 방식이 주류로, 지금도 그렇지만, 문제는 도구의 미비했다.
Erb의 설명에서는 대기업 도구 세트를 내 제작하는 경우가 많다. 그러나 사실은 그만큼의 자원이없는 기업이 대부분이다. "GPU 등에서 충분한 연산 능력이 있어도 그것만으로는 안되고 소프트웨어 스택이 필요한거야"라고 말합니다.
이 회사가 지난해 1 년 지출 만든 Gradient는 개발자에 따라서 구조를 제공하고 그로 인하여 그들은 오로지 모델과 코드의 구축과 프로젝트를 축으로하는 협업에 집중할 수있게된다. 그리고 관리는 Paperspace에 맡긴다. DevOps 팀이 팀과 코드와 그 아래의 인프라 간의 상호 작용을 관리 할 필요도 없어진다.
"코드와 Docker 컨테이너 만하시면 VM 스케줄링 등은 우리가하겠습니다. 직접 컴퓨터를 시작할 필요가 없습니다"라고 Erb는 말한다.
Paperspace는 Y Combinator의 2015 년 동계 클래스를 졸업 한 이후 클라우드에 GPU를 배치하는 어려운 과제에 임해왔다. 2014 년 출범 이래 지금까지 1100 만 달러 남짓을 조달하여 왔으나, 시드 라운드 400 만 달러 가 겨우 2016 년이었다.