AI 모델은 사전학습(pretraining), 사후학습(post-training), 테스트-타임 스케일링(test-time scaling)이라는 

세 가지 스케일링 법칙 덕분에 점점 더 강력해지고 있습니다.

이 가운데 사전학습과 사후학습은 여전히 AI 지능의 핵심적인 기반으로,
추론 모델을 더욱 정교하고 유용하게 만드는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

대규모 모델을 처음부터 학습하기 위해서는 수만~수십만 개의 GPU가 함께 동작해야 하며, 

이를 위해서는 가속기, 네트워킹, 소프트웨어 스택 전반이 유기적으로 설계된 목적 지향적 인프라 플랫폼이 필요합니다.

NVIDIA 플랫폼은 이러한 환경 위에서 텍스트를 넘어
음성, 이미지, 영상, 생물학, 로보틱스 등 다양한 모달리티의 AI 모델 학습을 지원하고 있습니다.

본 글에서는 NVIDIA Blackwell 플랫폼이 이러한 학습 워크로드를 어떻게 지원하고 있는지를 정리합니다.

자세한 내용은 블로그에서 확인하세요.

보러가기: https://blog.naver.com/leaderssystem/224165504021| 출처: NVIDIA BLOG