NSTC, AI 연구 및 개발을 지원하기 위한 클라우드 컴퓨팅의 연방 사용에서 배운 교훈에 대한 보고서 발표

인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 지난 XNUMX년 동안 엄청난 발전을 이루었습니다. 이러한 진전의 상당 부분은 액세스 가능한 데이터 세트와 컴퓨팅 리소스가 대량으로 제공되었기 때문일 수 있습니다. 최근 많은 연방 기관이 AI/ML 연구 및 개발(R&D)을 발전시키기 위해 상용 클라우드 컴퓨팅 리소스를 활용하는 데 투자하기 시작했습니다. 백악관 국가과학기술위원회(NSTC) 및 AI 소위원회는 방금 보고서를 발표했습니다. AI 연구 및 개발을 지원하기 위한 클라우드 컴퓨팅의 연방 사용에서 배운 교훈 추가 AI R&D를 위한 클라우드 컴퓨팅 사용에 대해 연방 기관에서 배운 교훈을 요약합니다.

이 보고서는 또 다른 연방 정부의 AI 선택 위원회 보고서에서 나온 것입니다. 연방 자금 지원을 받는 인공 지능 연구 및 개발을 위한 클라우드 컴퓨팅 리소스 활용을 위한 권장 사항 AI 혁신을 지원하기 위해 클라우드 컴퓨팅 사용을 발전시키기 위한 연방 정부의 권장 사항을 자세히 설명합니다. 이러한 권장 사항에 따라 MLAI 소위원회는 기관 대표와 상용 클라우드 컴퓨팅 제공업체 간의 일련의 대화를 촉진하여 클라우드 컴퓨팅 및 R&D의 과제와 모범 사례를 식별하는 데 도움을 주었습니다. “Lessoned Learned”에 대한 최신 보고서는 이러한 대화를 통해 얻은 주요 결과를 투자의 이점, 모범 사례, 공통 과제 및 기대되는 기회로 요약했습니다. 대화에서 전체 보고서를 찾을 수 있습니다 여기를 클릭해 문의해주세요.

투자의 이점 

• 연구원들에게 최첨단 기능에 대한 지속적이고 주문형 액세스를 제공하고 실험을 가속화하고 새로운 영역에서 AI 사용을 가속화합니다.
• 연구 활동 및 그 결과의 재현성 및 확장성 구현
• 연구원들이 전문 AI 하드웨어에 빠르게 액세스할 수 있도록 지원
• 기관에 최신의 최신 컴퓨팅 기능에 대한 액세스를 제공합니다.

모범 사례 

• 전담 관리 팀. 이 기능을 구축하면 기관에 클라우드 컴퓨팅 리소스, 서비스 및 플랫폼에 대한 액세스를 관리하고 감독하는 데 필요한 전문 지식과 권한이 제공됩니다. 이러한 팀은 또한 사용자 커뮤니티에 교육을 제공하고 특정 연구 목표를 달성하기 위해 요청된 리소스의 적절성을 조사했습니다.
• 사용자 인증. 대부분의 프로그램은 알려진, 자격 및 자격이 있는 사용자에 대한 액세스를 제한했습니다. 또한 많은 기업이 보안 조치의 구성 요소로 XNUMX단계 인증을 요구합니다. 이러한 조치는 함께 기본 수준의 보안과 사용자 기반 액세스 제어를 생성하는 기능을 제공합니다.
• 훈련 및 교육. 교육 지원 및 교육 기회는 기존 기술 격차를 해결하고, 공평한 접근 기회를 증진하며, 사용자 기반의 전문성을 구축하는 데 매우 중요했습니다. 이러한 리소스를 사용할 수 있게 함으로써 지원받는 연구원이 다양한 클라우드 컴퓨팅 리소스 제품을 탐색하고 특정 연구 및 요구 사항을 올바른 컴퓨팅 아키텍처 및 소프트웨어 도구와 일치시키는 데 도움이 되었습니다.
• 사전 계산된 리소스 및 워크플로. 특히 내부 또는 임무 중심의 연구 노력을 지원할 때 사전 계산된 워크플로는 중복 작업을 줄이고 분석을 위한 공통 시작점에 대한 접근 가능한 기준 접근 방식을 만들었습니다.

일반적인 과제

• 효율적인 사용자 권한 부여. 사용자를 인증하면 ID 확인 및 로그온 기능 프로비저닝과 관련된 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 관리 조직의 자금 부족 또는 인력 부족으로 인해 계정 활성화가 지연되고 모든 액세스 수준에서 발생하는 문제가 해결될 수 있습니다. 또한 다양한 데이터 개인 정보 보호 및 액세스 고려 사항을 포함하여 승인된 서비스에 대한 권위 있는 기관 및 정부 차원의 지침이 부족하여 채택이 느려지고 기관 정책 및 절차 전반에 걸쳐 편차가 발생합니다.
• 소송 비용. 데이터 저장 및 액세스 비용으로 인해 여러 팀이 공유 데이터에 액세스하는 기능이 복잡해집니다. 또한 프로젝트당 클라우드 컴퓨팅 비용의 변동성과 연구자가 잘못된 설정을 사용하여 실수로 크레딧을 소진할 수 있기 때문에 청구 및 예산이 더욱 복잡해집니다. 또한 변동 요금은 연방 조달 프로세스에 복잡성을 가중시키며, 어떤 지출 범주를 어떤 컴퓨팅 기능을 구매하는 데 사용할 수 있는지에 대한 불확실성도 마찬가지입니다.
• 조직. 주어진 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 사용자가 자신의 작업 및 관심사와 관련된 데이터, 실험 및 결과를 찾고 인식할 수 있도록 합니다.
• 개인 정보 보호 및 보안. 예산 고려 사항, 변화하는 연구 우선 순위 및 진화하는 사용자 커뮤니티에 따라 적절한 개인 정보 및 보안 보호 장치를 사용하여 올바른 종류의 데이터에 대한 액세스를 호스팅하고 촉진하는 방법을 결정합니다.
• 클라우드 서비스와 비클라우드 리소스의 통합. 연구자가 기관 자원의 전체 범위에 효과적으로 액세스할 수 있도록 하는 측면에서 과제를 제시합니다.
• 인력 개발. 많은 연방 직원이 클라우드 컴퓨팅 기술에 대해 제한된 지식을 갖고 있으며 클라우드 컴퓨팅 시스템에 대한 업계 인증을 받은 사람은 거의 없습니다. 이러한 한계는 내부 연구 노력과 외부 연구자에게 지침과 자원을 제공하는 능력 모두에 도전입니다.

앞으로의 기회

재정 모델을 다루기 위해 연방 정부는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 상업용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 대한 통합된 연방 투자에 반영된 구매력을 더 잘 활용하십시오. 이 조치는 클라우드의 가장 고급 기능에 대한 액세스를 용이하게 하고 연방 자금 지원을 받는 AI 연구 커뮤니티의 기대와 요구에 대해 공통의 목소리로 말할 수 있는 수단을 제공합니다.
• 특히 교육 매개변수 및 프로세스와 관련된 결정 측면에서 클라우드 컴퓨팅과 관련된 비용 역학을 연구원 및 프로그램 관리자에게 설명할 수 있는 해당 비용으로 설명 가능한 모델을 생성하여 예산 불확실성을 더 잘 관리합니다.
• 초과 지출을 관리하기 위한 계약 및 전략에 관한 에이전시 클라우드 프로그램의 모범 사례를 캡처하고 공유합니다.

계획된 원활한 멀티 클라우드 환경으로 이동하기 위해 기관은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 멀티 클라우드 배포(예: 컨테이너화 및 자동화)를 위한 워크로드 구축 및 실행의 표준 방법을 지원할 수 있는 오픈 소스 기술을 활용하고 육성합니다.
• 정부 내외부의 연구 커뮤니티를 하나로 묶는 연합 시스템을 통해 ID 및 액세스 관리를 촉진하고 자동화합니다.
• 데이터 이동 및 복제를 줄이기 위해 연합 데이터 메시를 개발하는 가능성을 평가하기 위한 평가를 수행합니다.

기관은 다음을 통해 상용 클라우드 컴퓨팅 리소스를 채택하는 데 추가 지원을 받을 수 있습니다.

• 조직의 필요에 따라 다양한 수준에서 포털을 구현하기 위해 표준 템플릿을 설명하고 모범 사례를 제시하는 포털 키트 생성.
• 클라우드 대 고성능 컴퓨팅 및 상용 제품 대 온프레미스 머신의 선택과 같이 기관이 다양한 유형의 리소스가 가장 적합한 상황을 결정하는 데 도움이 되는 리소스 선택 가이드 제공.
• 위에 설명된 구매력을 활용하여 실행 가능한 범위 내에서 상업용 클라우드 제품과 관련하여 승인된 정책, 절차, 리소스 및 서비스에 대한 가이드를 제공합니다.

마지막으로 인력 개발 요구 사항을 해결하려면 다음이 필요합니다.

• 기술 수준, 요구 사항 및 관심 분야에 따라 차별화된 전체 범위의 최종 사용자, 연구원 및 기술 직원에게 서비스를 제공할 수 있는 교육 리소스에 대한 투자.

• 클라우드 설계자, 연구 컴퓨팅 및 데이터 전문가, 연구 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자와 같이 클라우드 컴퓨팅을 지원하는 수요가 높은 기술 세트를 포함하는 채용 및 유지 전략.

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