[디지털데일리 이상일기자] HPE(휴렛팩커드 엔터프라이즈)가 인공지능(AI) 기반 데이터 관리를 위한 새로운 통합 데이터 레이어를 공개하고, 엔비디아(NVIDIA)와의 협력을 한층 강화한다고 발표했다. 또한, 엔터프라이즈 데이터 스토리지 포트폴리오의 주요 개선 사항을 발표하며, 기업들이 AI 활용을 보다 효율적으로 할 수 있도록 지원할 계획이다.

이번에 공개된 HPE의 통합 데이터 레이어는 정형 및 비정형 데이터를 통합해 HPE의 고성능 데이터 패브릭과 인공지능(AI)에 최적화된 엔터프라이즈 스토리지를 결합했다. 이를 통해 AI 데이터 수명 주기를 획기적으로 가속화할 수 있도록 설계되었다. 특히, 새롭게 출시된 엔비디아 AI 데이터 플랫폼(NVIDIA AI Data Platform) 과 함께 사용할 경우, 기업들은 AI 애플리케이션, 모델, 그리고 AI 기반 에이전트에 최적화된 데이터를 보다 지능적으로 제공할 수 있다.

HPE의 하이브리드 클라우드 부문 사장 겸 최고기술책임자(CTO)인 피델마 루소(Fidelma Russo) 는 AI 혁신을 위해서는 데이터 관리 방식이 근본적으로 변화해야 한다고 강조했다. 그는 "HPE의 통합 데이터 레이어, 인텔리전트 스토리지, 그리고 HPE 프라이빗 클라우드 AI를 통해 기업들은 데이터 위치에 관계없이 AI를 대규모로 실행할 수 있다” 라며, "엔비디아와 협력하여 분산된 하이브리드 데이터 환경에서도 AI 가치를 극대화할 수 있도록 지원할 것” 이라고 밝혔다.

엔비디아 엔터프라이즈 소프트웨어 부문 부사장 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 역시 "엔비디아와 HPE는 AI 에이전트가 보다 효율적으로 비즈니스 데이터에 연결될 수 있도록 협력하고 있다” 며, "양사의 협력을 통해 AI 기반 데이터 플랫폼이 기업의 인사이트 도출과 실행을 한층 더 강화할 것” 이라고 말했다.

HPE와 엔비디아는 통합 데이터 레이어와 새로운 엔비디아 AI 데이터 플랫폼을 통해 AI 데이터 파이프라인을 최적화할 계획 이다.

엔비디아는 AI 워크플로우 최적화에 대한 전문성을 바탕으로, NVIDIA 가속 컴퓨팅, 네트워킹, AI 소프트웨어를 엔터프라이즈 스토리지와 결합해 AI 데이터 활용을 극대화하는 새로운 레퍼런스 디자인을 제안 했다.

이를 바탕으로 HPE는 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI), HPE 알레트라 스토리지 MP B10000(HPE Alletra Storage MP B10000), HPE 알레트라 스토리지 MP X10000(HPE Alletra Storage MP X10000), 그리고 HPE 그린레이크 포 파일 스토리지(HPE GreenLake for File Storage) 를 통해 엔비디아 AI 데이터 플랫폼을 지원할 예정이다.

특히 NVIDIA AI 엔터프라이즈 소프트웨어(NVIDIA AI Enterprise Software) 를 활용해 AI 추론 워크로드를 가속화 할 수 있으며, AI 모델과 애플리케이션 개발을 지원하는 NVIDIA AI-Q 블루프린트(NVIDIA AI-Q Blueprints), NVIDIA NIM 마이크로서비스(NVIDIA NIM Microservice), 그리고 새로운 엔비디아 라마 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 추론 모델 을 적용할 수 있다.

또한, HPE는 HPE 알레트라 스토리지 MP의 AI 데이터 액세스 속도를 높이기 위해 엔비디아 네트워킹(NVIDIA Networking) 지원을 확대 하여, AI 모델이 데이터를 더욱 빠르게 활용할 수 있도록 돕는다.

HPE는 HPE 그린레이크 포 파일 스토리지(HPE GreenLake for File Storage) 를 통해 엔비디아 인증 스토리지 프로그램(NVIDIA-Certified Storage Program) 의 검증을 받았다. 이 프로그램은 엔터프라이즈 AI 팩토리를 위한 데이터 솔루션을 보장하는 것으로, 기업들이 AI를 대규모로 활용할 수 있도록 안정성을 제공한다.

HPE는 멀티벤더 및 멀티클라우드 환경에서도 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 HPE 그린레이크 클라우드(HPE GreenLake Cloud)와 통합 데이터 레이어를 최적화 했다. 이를 통해 기업들은 엣지-투-클라우드 데이터 접근성을 높이고, AI 모델을 위한 고품질 데이터를 보다 빠르게 확보할 수 있다.