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Datacenter Solutions for HPC & AI

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 DGX Platform
  • NVIDIA Grace Systems
  • NVIDIA HGX Platform
  • NVIDIA MGX Platform
  • NVIDIA IGX Platform

산업 디지털화를 위한
NVIDIA Omniverse Enterprise

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.

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GPU 가속 HPC 및 AI로 정확도 향상

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.

  • High-Performance Computing
  • Simulation & Modeling
  • Scientific Visualization
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데이터 사이언스와 AI를 위한
NVIDIA GPU 가속화 라이브러리

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.

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데이터 분석 워크플로우

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.

  • Data Analytics
  • Deep Learning Training
  • Deep Learning Inference
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Deep Learning Institute

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.

  • Accelerated Computing
  • Deep Learning
  • Generative AI and Large Language Models(LLMs)
  • Data Science
NVIDIA | DEEP LEARNING INSTITUTE

산업 디지털화를 위한
NVIDIA Omniverse Enterprise

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.

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GPU 가속 HPC 및 AI로 정확도 향상

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.

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데이터 사이언스와 AI를 위한
NVIDIA GPU 가속화 라이브러리

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.

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데이터 분석 워크플로우

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.

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리더스시스템즈, ‘내 책상 위 AI 슈퍼컴퓨터’ NVIDIA DGX Spark 영상 공개
리더스시스템즈, ‘내 책상 위 AI 슈퍼컴퓨터’ NVIDIA DGX Spark 영상 공개

-데스크톱 환경에서 구현되는 AI 슈퍼컴퓨팅 성능과 활용성 소개 NVIDIA Elite Partner, 리더스시스템즈가 데스크톱 크기에서 AI 슈퍼컴퓨터급 성능을 제공하는 ‘NVIDIA DGX Spark’ 영상을 제작하여 공개하였습니다. NVIDIA DGX Spark는 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩을 기반으로 설계된 ...

리더스시스템즈, 맞춤형 AI 인프라 솔루션 ‘DGX™ B300’ 영상 공개
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-  AI 가속화를 위한 엔터프라이즈 표준 제시 NVIDIA Elite Partner, 리더스시스템즈는 NVIDIA의 차세대 AI 서버 ‘NVIDIA DGX B300’의 실물 영상을 공개하고,엔터프라이즈 AI 인프라 환경을 위한 새로운 기준을 제시한다고 밝혔습니다.DGX B300은 NVIDIA의 최신 Blackwell Ultra GPU ...

산업 디지털화를 위한
NVIDIA Omniverse Enterprise

NVIDIA Omniverse는 개발자가 산업 디지털화 워크플로우를 위한 생성적 AI 지원 도구, 애플리케이션 및 서비스를 구축할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다.

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리더스시스템즈 SDX-4185 [2xE5-2650v4, 256GB, 8xM6000 24GB]
2x 인텔® 제온® E5-2650 v4 프로세서 / QPI up to 9.6 GT/s
256GB Memory Up to DDR4 2400MHz / 10x SATA3(6Gbps) ports
8x NVIDIA Tesla M6000 24GB / SP 65.6 Tflops
리더스시스템즈 SDX-4185 [2xE5-2650v4, 256GB, 8xM40 24GB]
2x 인텔® 제온® E5-2650 v4 프로세서 / QPI up to 9.6 GT/s
256GB Memory Up to DDR4 2400MHz / 10x SATA3(6Gbps) ports
8x NVIDIA Tesla M40 24GB / SP 65.6 Tflops
리더스시스템즈 SDX-4145 [2xE5-2620v4, 64GB, 4xM6000 24GB]
2x 인텔® 제온® E5-2620 v4 프로세서 / QPI up to 8 GT/s
64GB Memory Up to DDR4 2400MHz / 10x SATA3(6Gbps) ports
4x NVIDIA Quadro M6000 24GB / 28 Tflops SP
리더스시스템즈 SDX-4145 [2xE5-2620v4, 64GB, 4xM40 24GB]
2x 인텔® 제온® E5-2620 v4 프로세서 / QPI up to 8 GT/s
64GB Memory Up to DDR4 2400MHz / 10x SATA3(6 Gbps) ports
4x NVIDIA Tesla M40 24GB / 28 Tflops SP
NVIDIA Tesla P100 16GB Passive
Pascal Architecture / CUDA cores 3584 / 메모리 크기 16GB CoWoS HBM2
메모리 대역폭 720GB/sec / 메모리 버스 4096-bit HBM2 / Passive Cooling
반정밀도(FP16) 18.7 Tflops / 단정밀도(FP32) 9.3 Tflops / 배정밀도(FP64) 4.7 Tflops
NVIDIA Tesla P100 12GB Passive
Pascal Architecture / CUDA cores 3584 / 메모리 크기 12GB CoWoS HBM2
메모리 대역폭 540GB/sec / 메모리 버스 3072-bit HBM2 / Passive Cooling
반정밀도(FP16) 18.7 Tflops / 단정밀도(FP32) 9.3 Tflops / 배정밀도(FP64) 4.7 Tflops
NVIDIA Tesla M40 24GB Passive
Maxwell GM200 / CUDA cores 3072 / 메모리 크기 24GB GDDR5
메모리 대역폭 288GB/sec / 메모리 버스 384-bit / Passive Cooling
최고 단정밀도 부동 소수점 성능 7 Tflops / 최고 배정밀도 부동 소수점 성능 0.2 Tflops
NVIDIA Tesla M40 12GB Passive
Maxwell GM200 / CUDA cores 3072 / 메모리 크기 12GB GDDR5
메모리 대역폭 288GB/sec / 메모리 버스 384-bit / Passive Cooling
최고 단정밀도 부동 소수점 성능 7 Tflops / 최고 배정밀도 부동 소수점 성능 0.2 Tflops
NVIDIA Tesla M60 Passive
2x Maxwell GM204 / CUDA cores 4096(GPU당 2048개) / 메모리 크기 16GB(GPU당 8GB)
메모리 대역폭 320GB/sec(GPU당 160GB/sec) / 메모리 버스 512bit(GPU당 256bit)
최고 단정밀도 부동 소수점 성능 9.65 Tflops / Passive Cooling
NVIDIA Tesla M60 Active
2x Maxwell GM204 / CUDA cores 4096(GPU당 2048개) / 메모리 크기 16GB(GPU당 8GB)
메모리 대역폭 320GB/sec(GPU당 160GB/sec) / 메모리 버스 512bit(GPU당 256bit)
최고 단정밀도 부동 소수점 성능 9.65 Tflops / Active Cooling
NVIDIA Tesla K80
2x Kepler GK210 / CUDA cores 4992(GPU당 2496개) / 메모리 크기 24GB(GPU당 12GB)
최고 배정밀도 부동 소수점 성능 2.91 Tflops(GPU 부스트 클럭) 1.87 Tflops(기본 클럭)
최고 단정밀도 부동 소수점 성능 8.74 Tflops(GPU 부스트 클럭) 5.6 Tflops(기본 클럭)
NVIDIA Tesla K40
CUDA Cores 2880 / 12GB GDDR5 ECC / Memory Interface 384-bit
Memory Bandwidth 288GB/s ECC Off / 최고 전력 소비 235 W / Active and Passive
최고 배정밀도 부동 소수점 성능 1.43 Tflops , 최고의 단정밀도 부동 소수점 성능 4.29 TFlops
NVIDIA Tesla K20
CUDA Cores 2496 / 5GB DDR5 ECC / Memory Interface 320-bit
Memory Bandwidth 208GB/s ECC Off / 최고 전력 소비 225 W / Active Fansink
최고 배정밀도 부동 소수점 성능 1.17 Tflops
최고 단정밀도 부동 소수점 성능 3.52 Tflops
NVIDIA Tesla K8
CUDA Cores 1536 / 8GB GDDR5 / Memory Interface 256-bit
최고 배정도 부동 소수점 성능 1.03 Tflops(GPU 부스트 클럭) 800 Gflops(기본 클럭)
최고의 단정도 부동 소수점 성능 2.49Tflops(GPU 부스트 클럭) 2.12 Tflops(기본 클럭)
NVIDIA Tesla K10
The Tesla K10 GPU accelerator has two GK104 GPUs
Number of processor cores / 1536 per GPU
Processor core clock 745 MHz / Memory size 4GB
NVIDIA Tesla C2075
6GB GDDR5 / Memory Interface 384-bit / 최대 전력소비 225W /
듀얼링크 DVI-I x1 CUDA Cores 448 , 주파수 1.15GHz / 메모리 속도 1.5 GHz
Memory Bandwidth 144GB/sec / Visual Studio를 위한 NVIDIA 병렬 Nsignt™
NVIDIA Tesla C2070
6GB GDDR5 / Memory Interface 384-bit / 메모리 속도 1.5 GHz
CUDA Cores 448 , 주파수 1.15GHz / 듀얼링크 DVI-I x1 / 최대 전력소비 225W
Memory Bandwidth 144GB/sec / Visual Studio를 위한 NVIDIA 병렬 Nsignt™
NVIDIA Tesla C2050
3GB / GDDR5 Memory Interface 384-bit / 메모리 속도 1.5 GHz / Active Fansink
CUDA Cores 448 , 주파수 1.15GHz / 듀얼링크 DVI-I x1 / 최대전력소비 238W
Memory Bandwidth 144GB/sec / Visual Studio를 위한 NVIDIA 병렬 Nsignt™
NVIDIA Tesla C1060
CUDA Cores 240 / 4GB / Memory Interface 512-bit GDDR3 / 엑티브 팬 싱크
Memory Bandwidth 102GB/sec , 최대전력소비 225W / Form Factor 10.5" x 4.376" 듀얼 슬롯
C(CUDA) 프로그래밍 환경 / 메모리 속도 800MHz / 메모리 대역폭 102 GB/sec
NVIDIA Tesla S1070
16GB / Memory Interface 512-bit GDDR3 / Memory Bandwidth 408 GB/sec
최대전력소비 700W / 컴퓨팅 코어 수 960 / CPU - GPU Power Performance
CUDA 프로그래밍 환경 / 프로세서 코어 주파수 1.44 GHz / PCIe x16 또는 x8
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본사 : 경기도 하남시 미사강변한강로 155 미사강변 SK V1센터 504~513호

대전사무소 : 대전광역시 서구 둔산대로 117번길 66(만년동) 세종캠퍼스 12F

부산사무소 : 부산 남구 신선로 428 동명대학교 제2산학협력관 208호

Quadro CS Center : 경기도 하남시 미사강변한강로 155 미사강변 SK V1센터 529호

Professional Service & DLI Education Center : 경기도 하남시 미사강변한강로 155 미사강변 SK V1센터 505-507호

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