CUDA 코어

암페어 아키텍쳐의 CUDA 코어는 향상된 단정밀도 부동 소수점(FP32) 연산 및 전력 효율성으로 복잡한 3D CAD 및 CAE와 같은 그래픽 및 시뮬레이션 워크플로우의 성능을 크게 향상시킵니다.

3세대 Tensor 코어

새로운 Tensor Float 32(TF32) 정밀도는 이전 세대에 비해 5배의 트레이닝 처리량을 제공하여 코드를 변경하지 않아도 AI 및 데이터 사이언스 모델 트레이닝을 가속화합니다. 구조적 희소성에 대한 하드웨어 지원은 추론을 위한 처리량을 두 배로 높입니다.

3세대 NVIDIA NVLink

GPU 간 인터커넥트 대역폭이 증가되어 그래픽 및 컴퓨팅 워크로드를 가속화하고 보다 규모가 큰 데이터 세트를 처리하는 하나의 확장 가능 메모리를 제공합니다.

가속화된 VDI를 위해 설계

사용자 밀도에 최적화된 GPU 보드 설계로 제공되면 NVIDIA vPC
소프트웨어와 결합되어 어디서든 그래픽이 풍부한 PC를 이용할 수
있습니다.

탁월한 사용자 환경

CPU 전용 VD에 비해 프레임률이 높아지고 최종 사용자 지연 시간이 낮아져 기본 PC와 구별할 수 있는 애플리케이션 응답성과 사용자 환경을 제공합니다.

사용자 밀도와 인코딩 처리량 2배 향상

듀얼 슬롯 폼 팩터에서 보드당 최대 64명의 동시 사용자를 지원하여 그래픽이 풍부한 VDI용으로 특별히 제작합니다. 인코딩 처리량은 이젠 세대의 M10에 비해 두 배 이상 증가하여 비디오 및 멀티미디어 스트리밍에 필요한 성능을 제공합니다.

데이터센터 플랫폼을 통한
워크로드 가속화

트레이닝

가상 협업 및 사실적인 실시간 시뮬레이션을 위해 구축된 개방형 플랫폼을 통해 사용자와 팀이 가상의 세계에서 협업과 반복 작업을 위해 디자인 도구, 자산 및 프로젝트를 연결하면서 크리에이터, 디자이너 및 엔지니어의 복잡한 시각적 워크플로우가 혁신됩니다.

추론

추론은 트레이닝을 마친 신경망이 실질적으로 역할을 수행하는 영역입니다. 이미지, 음성, 비주얼 및 동영상 검색과 같은 새로운 데이터 요소가 등장함에 따라 추론은 수많은 AI 서비스의 중심에서 그에 대한 대답과 추천을 제공합니다.

엔터프라이즈급 성능과
최적화된 소프트웨어 환경

NVIDIA® CUDA® 병렬 컴퓨팅 플랫폼

C/C++ 및 Fortran과 같은 표준 프로그래밍 언어와 OpenCL, Open ACC, Direct Compute와 같은 API를 기본적으로 실행하여 레이 트레이싱, 비디오 및 이미지 처리, 유체 역학 계산 등의 기술을 가속화할 수 있습니다.

AI에 최적화 된 소프트웨어

Caffe2, MXNet, CNTK, 텐서플로우 등과 같은 딥러닝 프레임워크는 훨씬 더 빠른 교육 시간과 더 높은 멀티노드 교육 성능을 제공합니다. GPU 가속 라이브러리(예: CuDNN, cuBLAS, Tensor)RT는 딥러닝 추론과 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션 모두에서 더 높은 성능을 제공합니다.