NVIDIA는 조직이 ETL 파이프 라인의 처리 시간을 줄여야하거나 대규모 기계 학습 워크 플로우로 가속화해야하는 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 있도록합니다. RAPIDS 와 함께오픈 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 러닝에서 딥 러닝까지, 모두 GPU에서

머신 러닝 에코시스템의 발전

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 교육 프로젝트에 적합한 솔루션을 찾아보세요

• 데이터 센터

  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

  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.

• 워크 스테이션

  가상 데스크톱, 애플리케이션 및 워크 스테이션에서 클라우드의 최적화 된 컨테이너에 이르기까지 원하는 곳에서 딥 러닝에 필요한 모든 것을 찾을 수 있습니다.

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  최첨단 모델

  NVIDIA DGX™ 시스템에서 100,000시간 이상의 트레이닝을 거친 NGC™의 대화형 AI 모델을 활용하세요.

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  맞춤형 멀티모달 기술

  음성, 언어 및 영상을 하나의 파이프라인에 쉽게 결합하여 인간과 유사한 인터랙티브 기술을 구축하세요.

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  빠른 배포

  클라우드, 데이터센터 및 엣지에서 하나의 명령으로 최적화된 모델을 배포하세요.

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  엔드 투 엔드 가속화

  지연 시간 제한 300밀리초(ms)보다 훨씬 빠르게 파이프라인 규모에서 가속화하고 모델 추론을 실행하세요.

몇 분의 1초만에 전체 파이프라인의 추론이 가능한 진정한 엔드 투 엔드 가속화

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.

데이터 과학을 위한 NVIDIA 풀 스택 솔루션