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.
NVIDIA GTC가 3월 17일부터 21일, 산호세에서 개최됩니다.2025 NVIDIA GTC에 참여하여, 수천 명의 개발자, 혁신가, 비즈니스 리더와 함께AI와 가속 컴퓨팅이 인류의 복잡한 문제를 해결하는 데 어떻게 기여하는지 직접 살펴보세요.NVIDIA GTC 인터넷 엑세스는 지금 무료로 등록 가능합니다.아래 링크를 통해 NVIDIA GTC를 집이나 ...
리더스시스템즈는 지난 11월 7일 판교 경기창조경제혁신센터에서 NVIDIA, 경기도, 경기도경제과학진흥원과 ‘NVIDIA X 경기 테크 데이’를 개최했다. 이번 행사는 AI와 Omniverse, 그리고 혁신적인 기술의 미래를 탐구하기 위해 마련되었으며, AI 기업 재직자와 개발자, 대학생 등의 인재들이 최신 기술과 사례를 배우며 역량을 강화할 수 있는 ...
지난 11월 4일과 5일, 리더스시스템즈는 SK AI SUMMIT 2024에 참여하였습니다. SK그룹 주최하에 서울 코엑스에서 진행된 해당 행사는 AI기술의 최신 동향과 미래 모습을 엿볼수 있는 시간이었습니다.이번 행사에서 리더스시스템즈는 글로벌 빅테크 기업인 엔비디아의 엘리트 파트너로서 이틀간 함께 전시를 운영하였습니다. NVIDIA 및 Leaders...
리더스시스템즈는 지난 9월 25일부터 27일까지 수원컨벤션센터에서 진행된 2024 경기 스타트업 서밋에 참여하였습니다. 이번 전시회에서 리더스시스템즈는 NVIDIA NIM에 대한 소개와 Llama3 Audio2Face를 활용한 실시간 의사소통 서비스를 선보였습니다. NVIDIA Startup Pavilion 섹션에서는 6곳의 스타트업(래블업, 파일러, ...
리더스시스템즈는 지난 9월 27일 수원컨벤션센터 101~102호에서 'NVIDIA와 함께하는 AI 스타트업 Meetup Day'를 주제로 세미나를 개최했다.이번 세미나는 NVIDIA의 스타트업 지원 프로그램인 Inception Program과 최신 GPU 기술 및 주요 기술 트렌드에 관해 내용을 공유하는 목적으로 진행되었다.NVIDIA 서완석 상무의 환영사...
리더스시스템즈는 지난 9월 25일-26일 The-K Hotel(서울 양재동)에서 열린 ‘KSC 2024’ 전시 부스 프로그램에 참가했다. 한국 슈퍼컴퓨팅 콘퍼런스(KSC)는 HPC, 계산과학공학 관련 산·학·연·관 전문가 및 학생들이 한 자리에 모이는 학술행사 겸 전시회로서, 인공지능/딥 러닝, 빅데이터, 차세대 HPC, 계산과학공학, 클라우드 부문...
지난 6월 24일, 2024년 글로벌 기업 협업 프로그램인 Alumni Homecoming Day 행사를 진행하였습니다.행사는 COEX에 위치한 스타트업 브랜치에서 진행되었습니다.이번 Alumni Homecoming Day에는 마중/엔업/Open AI 참여사 70개사를 비롯한 졸업기업 100여명이 참석하여 함께 하였습니다. 행사는 1) 졸업기업 우수사례...
지난 6월 27일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 국화룸에서 “NVIDIA 차세대 Blackwell DGX 오프라인 세미나”가 개최되었다. 이번 세미나는 DGX에 대해 도입 가능성이 있는 모든 고객사를 중심으로 NVIDIA 차세대 학습용 GPU Blackwell & DGX H200 및 DGX Software Stack의 가치에 대해 공유하는 목적...
리더스시스템즈는 27일 정부세종컨벤션센터에서 열린 ‘2024 ICT 미래전략 인사이트’ 전시 부스 프로그램에 참가했다. ICT 산업의 미래비전을 제시하고 신제품·신기술·솔루션을 전시할 목적으로 개최된 이날 행사에는 정부·공공·지자체 정보담당 및 ICT 산업계 관계자 1,000여 명이 참관했다. 리더스시스템즈는 NVIDIA 엘리트 파트너 그리고 IB...
지난 6월 26일 위워크 선릉 3호점에서 Weights & Biases의 서울 밋업 세미나가 성황리에 개최되었다. 이번 밋업은 AI 개발 실무자들이 대거 참여해 최신 AI 개발 기법 및 사례를 통해 배우고 활용 전략을 모색하기 위해 마련되었다. 첫 번째 발표에서는 Weights & Biases의 공동 창립자이자 CISO인 Chris Van ...
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