데이터 분석 워크플로우는 전통적으로 데이터 준비, 교육 및 배포를 위해 CPU 컴퓨팅에 의존하여 느리고 번거롭습니다. 가속화 된 데이터
과학은 엔드-투-엔드 분석 워크 플로우의 성능을 획기적으로 향상시켜 가치 창출을 가속화하는 동시에 비용을 절감 할 수 있습니다.
NVIDIA는 조직이 ETL 파이프 라인의 처리 시간을 줄여야하거나 대규모 기계 학습 워크 플로우로 가속화 해야하는 경우에 상관없이 전체 엔드-투-엔드 분석 워크 플로우를 가속화하는 솔루션을 제공합니다. NVIDIA와 그 파트너는 노트북에서 클라우드로, 그리고 NVIDIA 인증 시스템을 통해 온 프레미스에서 데이터 과학 워크 플로우를 실행하는 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션은 고성능 데이터 분석에 최적화 된 하드웨어와 소프트웨어를 결합하여 기업이 데이터를 쉽게 최대한 활용할 수 있도록 합니다. RAPIDS와 함께 오픈 소스 소프트웨어 제품군과 NVIDIA CUDA, 데이터 실무자는 NVIDIA GPU에서 분석 파이프 라인을 가속화하여 데이터로드, 처리 및 교육과 같은 데이터 분석 작업을 며칠에서 몇 분으로 줄일 수 있습니다. CUDA의 기능은 익숙한 Java 기반 언어의 Python을 통해 활용할 수 있으므로 가속화 된 분석을 시작하기가 쉽습니다.
머신 러닝은 비즈니스가 고객을 이해하고 더 나은 제품과 서비스를 구축하고 운영을 개선하는 데 도움을 줍니다. 가속화된 데이터 사이언스를 통해
비즈니스에서 그 어느 때보다 빠르게 솔루션을 반복하고 프로덕션화 하면서 대규모 데이터세트를 활용하여 모델의 정확도를 개선할 수 있습니다.
비즈니스는 머신 러닝을 사용하여 제품, 서비스 및 운영을 개선합니다. 비즈니스는 대량의 과거 데이터를 활용하여 고객 행동을 예측하고 내부 프로세스를 개선하기 위한 모델을 구축할 수 있습니다. 머신 러닝은 엔터프라이즈에 놀라운 가치를 제공하지만 오늘날의 CPU 기반 방식은 복잡성과 오버헤드를 가중시켜 비즈니스의 투자 수익을 감소시킬 수 있습니다. 최적화 된 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 데이터 사이언스 가속화 플랫폼을 통해 기존에 존재하던 머신 러닝의 복잡성과 비효율성이 사라집니다.
이제 데이터 과학자는 신속하게 기능을 반복하고, 대규모 데이터세트를 사용하여 고도로 정확한 예측을 도출하고, 프로덕션에 가치 창출 솔루션을 손쉽게 제공할 수 있습니다. 데이터 과학자는 가장 널리 사용되는 Python 또는 Java 기반 API를 통해 GPU 가속화에 손쉽게 접근할 수 있기 때문에 클라우드든 온프레미스든 상관없이 빠르게 시작할 수 있습니다. 비즈니스에서 가속 머신 러닝의 성능을 활용함으로써 데이터를 최대한 활용하는데 필요한 도구를 제공하여 데이터 과학자의 역량을 강화할 수 있습니다.
NVIDIA는 처음부터 새로운 모델을 구축하는 경우든, 중요한 비즈니스 지원 프로세스의 성능을 미세하게 조정하는 경우든 상관없이 머신 러닝 운영을 가속화할 수 있는 솔루션을 제공합니다. NVIDIA는 데이터로부터 뛰어난 인사이트를 쉽게 얻을 수 있도록 고성능 머신 러닝에 최적화된 하드웨어와 소프트웨어를 결합하는 솔루션을 선사합니다.
RAPIDS와 NVIDIA CUDA를 통해 데이터 사이언티스트는 NVIDIA GPU의 머신 러닝 파이프라인을 가속화하여 데이터 로딩, 프로세싱, 트레이닝과 같은 머신 러닝 작업 시간을 몇일에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다. 익숙한 Python이나 Java 기반 언어를 통해 CUDA의 성능을 활용하여 손쉽게 가속 머신 러닝을 시작할 수 있습니다.
딥 러닝 신경망이 더욱 복잡 해짐에 따라 훈련 시간이 크게 증가하여 생산성이 낮아지고 비용이 높아졌습니다.
NVIDIA의 딥 러닝 기술과 완전한 솔루션 스택은 AI 교육을 크게 가속화하여 더 짧은 시간에 더 깊은 통찰력을
얻고 상당한 비용을 절감하며 ROI 달성 시간을 단축합니다.
GPU 가속 데이터센터는 더 적은 수의 서버로 획기적인 성능과 더 빠른 통찰력을 제공하고 비용 절감이 가능하며 운영 보안을 유지하면서 데이터를 저장, 처리 및 분석합니다.
클라우드 컴퓨팅은 비즈니스 운영 방식을 혁신적으로 변화시킵니다. 전 세계의 모든 주요 클라우드 서비스 제공업체에서 사용할 수 있는 NVIDIA GPU를 사용하여 클라우드에 저장된 데이터에서 통찰력을 얻으십시오.
가상 데스크톱, 애플리케이션 및 워크 스테이션에서 클라우드의 최적화 된 컨테이너에 이르기까지 원하는 곳에서 딥 러닝에 필요한 모든 것을 찾을 수 있습니다.
이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 시각적 검색 및 개인화된 추천과 같은 정교한 AI 지원 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 동시에 데이터 세트가 증가하고 네트워크가 더욱 복잡해지며 사용자 기대치를 충족하기 위해 대기 시간 요구사항이 엄격해지고 있습니다. NVIDIA의 추론 플랫폼은 클라우드, 데이터 센터, 네트워크 에지 및 자율 기계에서 차세대 AI 제품 및 서비스를 구동하는 데 중요한 성능, 효율성 및 응답성을 제공합니다.
음성, 시각 및 언어 분야의 AI 기반 서비스는 개인화 된 자연스러운 대화를 위한 혁신적인 경로를 제시하지만 실시간 상호 작용을 위한 엄격한 정확성 및 대기 시간 요구 사항에 직면해 있습니다. NVIDIA의 대화 형 AI 플랫폼을 통해 개발자는 최첨단 AI 서비스를 신속하게 구축하고 배포하여 단일 통합 아키텍처에서 애플리케이션을 구동할 수 있으며, 초기 투자가 거의없이 매우 정확하고 지연 시간이 짧은 시스템을 제공할 수 있습니다.
NVIDIA DGX™ 시스템에서 100,000시간 이상의 트레이닝을 거친 NGC™의 대화형 AI 모델을 활용하세요.
음성, 언어 및 영상을 하나의 파이프라인에 쉽게 결합하여 인간과 유사한 인터랙티브 기술을 구축하세요.
클라우드, 데이터센터 및 엣지에서 하나의 명령으로 최적화된 모델을 배포하세요.
지연 시간 제한 300밀리초(ms)보다 훨씬 빠르게 파이프라인 규모에서 가속화하고 모델 추론을 실행하세요.
오디오 전사를 위한 자동 음성 인식(ASR), 자연어 이해(NLU) 및 텍스트-음성 변환(TTS)으로 이루어진 대화형 AI 파이프라인 전체를 실시간 상호 작용을 위해 300ms의 지연 시간 제한보다 빠르게 실행하여 사용자 경험을 저하시키지 않고 증가하는 파이프라인 복잡성을 수용할 수 있습니다. NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU는 WikiText에서 BERT에 대해 가속기당 6.53시간, 대규모로는 0.83분으로 클러킹하여 MLPerf 트레이닝 v0.7 벤치마크에서 기록적인 성능을 제공했습니다.
Prediction과 Forecasting은 기업이 미래 추세를 모델링하는데 도움이 되는 강력한 도구로 NVIDIA는 데이터 과학을 가속화,
기업은 연료 데이터 기반 의사 결정에 엄청난 규모의 데이터 세트 및 공예 매우 정확한 통찰력을 취할 수 있습니다.
NVIDIA는 새로운 모델을 처음부터 구축하든 중요한 비즈니스 지원 프로세스를 미세 조정하든 상관없이 기업에서 예측을 가속화하는 솔루션을 제공합니다. 소프트웨어와 하드웨어를 전체적으로 개발함으로써 NVIDIA는 기업이 인사이트를 쉽게 생성하고 모델을 배포하여 운영을 개선하거나 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다.
RAPIDS™ 및 CUDA® 를 통해 데이터 과학자는 NVIDIA GPU에서 예측 및 예측 파이프 라인을 가속화하여 데이터로드, 처리 및 교육과 같은 작업을 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다. NVIDIA 가속 계산은 익숙한 Python 또는 Java 기반 언어를 통해 활용할 수 있으므로 가속 데이터 과학을 쉽게 시작할 수 있습니다.
이 새로운 기반은 상호 운용성을 통해 진입 장벽을 대폭 낮춥니다. Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost 및 Numba와 같은 선도적인 데이터 과학 프레임 워크와 PyTorch, TensorFlow 및 Apache MxNet과 같은 수많은 딥 러닝 프레임 워크와의 통합은 채택을 확대하고 데이터 과학 생태계 전반에 걸친 추가 통합을 장려합니다. GPU 가속화를 통해 RAPIDS 하이퍼 파라미터 최적화 (HPO) 및 RAPIDS FIL (Forest Inferencing Library) 과 같은 기계 학습 에코 시스템 혁신은 시간이 많이 걸리는 작업을 몇 초로 단축하고 있습니다.