AI와 데이터 분석에서 고성능 컴퓨팅(HPC)과 렌더링까지 데이터센터는 가장 중요한 일부 문제를 해결하는 열쇠입니다. 하드웨어와 소프트웨어에 걸쳐 통합된 엔드 투 엔드 NVIDIA 가속 컴퓨팅 플랫폼은 기업에게 모든 최신 워크로드 전체에서 개발에서 배포까지의 구현을 지원하는 강력한 보안 인프라라는 청사진을 제공합니다.
From AI and data analytics to high-performance computing (HPC) to rendering, data centers are key to solving some of the most important challenges. The end-to-end NVIDIA accelerated computing platform, integrated across hardware and software, gives enterprises the blueprint to a robust, secure infrastructure that supports develop-to-deploy implementations across all modern workloads.
NVIDIA Omniverse는 개발자가 산업 디지털화 워크플로우를 위한 생성적 AI 지원 도구, 애플리케이션 및 서비스를 구축할 수 있도록 지원하는 API, 서비스 및 소프트웨어 개발 키트(SDK) 플랫폼입니다. Omniverse 핵심 기술을 기반으로 구축된 애플리케이션은 복잡한 3D 워크플로우를 근본적으로 변화시켜 개인과 팀이 통합 도구 및 데이터 파이프라인을 구축하고 산업 및 과학 사용 사례를 위해 물리적으로 정확한 대규모 가상 세계를 시뮬레이션할 수 있도록 합니다.
가속 컴퓨팅은 연구원들이 과학적 혁신을 더 빠르게 달성하도록 지원하고 있습니다. 그러나 연구원들은 과학적 시뮬레이션과 동등한 수준의 높은 정확도를 가진 결과를 훨씬 더 빨리 생성하는 데 AI가 도움이 될 수 있다는 사실을 빠르게 인지하고 있습니다. 이로 인해 고성능 컴퓨팅(HPC)에 AI의 도입이 가속화되었습니다.
데이터 사이언스는 AI의 주요 동력 중 하나이며 AI는 모든 산업을 혁신할 수 있습니다. 그러나 이러한 성능을 활용하는 것은 복잡한 문제입니다. AI 기반 애플리케이션을 개발하는 데는 데이터 처리, 기능 엔지니어링, 머신 러닝, 확인 및 배포 등 여러 단계가 필요하고 각 단계마다 대용량 데이터 처리와 방대한 컴퓨팅 작업이 포함됩니다. 이에는 가속화 컴퓨팅이 필요하고 바로 이 부분이 CUDA-X AI가 혁신을 주도하는 분야입니다.
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 절감할 수 있습니다.
딥 러닝 전문가 주도 교육을 통해 4차 산업혁명의 핵심 기술인 딥 러닝, 가속화 컴퓨팅, 데이터 사이언스 분야에 대한 이론 학습 및 실습을 진행할 수 있습니다. 교육은 NVIDIA의 공인 인증을 받은 해당 분야의 전문 강사가 진행합니다. 또한 모든 코스를 성공적으로 이수한 경우, 학습 역량을 입증할 수 있는 NVIDIA DLI 공인 인증서를 발급받을 수 있습니다.
Through deep learning expert-led training, participants can engage in both theoretical learning and hands-on practice in the core technologies of the Fourth Industrial Revolution, including deep learning, accelerated computing, and data science. The training is conducted by certified instructors in the field, officially accredited by NVIDIA. Upon successful completion of all courses, participants will receive an official NVIDIA DLI certificate, demonstrating their acquired competencies.
고객의 궁금증을 빠르게 해결해 드립니다.
고주파음이란 그래픽카드의 코일부에 전류가 흐르며 발생하는 코일 떨림음을 칭합니다.
따라서, 모든 그래픽카드는 고주파음이 발생하며, 고사양, 고전력 그래픽카드는 더 강하게 발생합니다.
NVIDIA 서비스 규정상 기능적 불량 외의 사용 만족도에 대한 부분을 불량으로 규정하고 있지는 않아, 고주파음은 불량판정 사유가 되지 않습니다.
다만, 일반적인 제품보다 증상이 아주 심하며, 다른 사용환경에서도 강한 고주파가 발생하는 경우에는 입고 점검을 권장드리고 있습니다.
고주파 증상에 대한 보다 자세한 안내사항 및 서비스 규정은 게시판 상단의 고주파음 관련 공지사항 참조 부탁드립니다.
고속으로 회전하며 발생하는 풍절음 일부 회전속도에서 발생하는 회전음은 불량이 아닙니다.
쿨러 불량 의심 증상은 아래와 같습니다.
- 케이스를 닫고 실사용 환경의 거리에서 주간 업무 소음이 있는 환경에서 뚜렷하게 들리는 회전음
- 회전 시 방열판에 맞닿으며 발생하는 긁힘소리
- 축불량 혹은 베어링 불량으로 인해 발생하는 긁힘소리
위와 같은 증상 발생 시 입고 점검을 권장합니다.
LED가 장착된 그래픽카드는 메인보드의 LED 제어 기능 혹은 별도의 LED 컨트롤 앱을 통해 LED 패턴 제어가 가능합니다.
메인보드, 쿨러 혹은 게이밍 키보드, 마우스 제조사에서 제공하는 RGB 관리 앱을 통해 LED 설정을 조정해보시기를 권장합니다.
메모리 정션 온도는 메모리 중 가장 높은 부분의 온도를 보여줍니다.
고사양 그래픽카드는 평균 110도 이하의 온도로 작동하며, 오버클럭 및 암호화폐 채굴이 아닌 일반적인 사용 환경에서 정상 작동을 보장합니다.
화면이 나오지 않을 경우 먼저 그래픽카드 인식 여부 확인이 필요합니다.
- 그래픽카드의 보조전원이 정상적으로 연결되었는지 확인
- 컨버터 혹은 변환케이블이 아닌 양쪽 규격이 동일한 직결 케이블을 사용하여 연결
- 라이저 킷 사용 시 라이저 없이 메인보드에 그래픽카드 직결
- 다른 모니터 케이블을 사용하여 연결
자가 점검이 가능한 항목에 대해 점검을 권장하며, 문제 해결이 되지 않을 경우 고객지원실로 입고 점검을 권장합니다.
메인보드 로고화면 및 BIOS 까지는 진입되나, 윈도우 진입이 되지 않는 경우 아래 사항을 확인합니다.
- 사용하는 윈도우 버전 확인: 정품 Windows 10 이상의 64bit에서 안정적으로 작동합니다.
- 메인보드의 Above 4G, Resizable Bar 기능 Disable, CSM 기능 Enable 후 부팅여부 확인
- 메인보드를 최신 BIOS로 업데이트 후 정상부팅 확인
- 가능한 경우 윈도우 재설치 후 정상 진입이 되는지 확인
3D Mark와 같은 벤치마크 툴은 GPU 뿐만 아니라 CPU 및 메모리, SSD 및 HDD, 케이스 쿨링 성능등 다양한 부분에서 영향을 받습니다.
동급 사양의 환경이더라도 OS, 드라이버, 설치된 기타 SW 등 사용자 환경에 따라 점수 편차가 크게 발생하기도 하므로 불량 판정의 기준이 되지 않습니다.
불량 여부는 연산테스트, GPU 메모리 테스트, 3D 렌더링 테스트 등을 통하여, 에러 발생여부 및 출력 문제가 있는지를 기준으로 판정하며,
소비자 동의 시 12시간 이상의 장시간 테스트 또한 진행이 가능합니다.
일부 메인보드 제품은 부팅시 연결된 장치를 확인하는 과정에서 여러차례 비프음이 발생하는 경우가 있습니다.
기능상 영향을 끼치는 부분은 아니오니, 참고 바랍니다.
참고사항
일부 메인보드에서 메인보드의 PCIe 장치 인식 오류로 특정 그래픽카드 장착 시 비프음 발생 및 부팅 도중 재부팅 후 OS 진입이 되는 경우가 있습니다.
메인보드 BIOS 업데이트 혹은 메인보드 제조사 기술지원 센터를 통해 지원을 받아보시기를 권장합니다.
견적 문의는 접수 후 담당 영업사원이 남겨주신 연락처로 연락을 드리고 있습니다.
이후 업체 미팅이나 이메일을 통해 견적이 진행됩니다.
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