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.
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 ...
리더스시스템즈는 지난 1일부터 사흘간 서울 코엑스에서 개최된 AI EXPO 2024에 참가해 인공지능 시대를 여는 솔루션을 선보였다. 본 전시회는 한국 최대 인공지능 산업 전문 전시회로, 258개 사가 참가하고 39,000여 명이 참관하는 규모로 진행되었다. 해당 기간 리더스시스템즈는 NVIDIA의 핵심 기술을 중심으로 다양한 AI 기술을 선보이며 고객들...
리더스시스템즈(대표: 이부석)는 지난 4월 25일 JW MARRIOT 호텔 3층 SALON ROOM에서 열린 ‘Bridging Human Creativity with Digital Innovation for Drug Discovery: 디지털 혁신으로 가속화되는 신약개발’ 세미나를 마무리했다고 7일 밝혔다. 디지털 혁신으로 가속화되는 신약개발 세미나는 신...
엔비디아 엘리트 파트너인 리더스시스템즈(대표: 이부석)는 오는 5월 1일(수)부터 3일(금)까지 사흘 동안 서울 삼성동 코엑스(COEX)에서 아시아 최대이자 세계 5대 인공지능(AI) 전시회로 자리매김한 '제7회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2024)'에 참가해 Pro-Visualization & AI Full stack provider...
지난 2월 26일, 리더스시스템즈는 코엑스 컨퍼런스룸에서 ‘ML 개발자를 위한 Weights & Biasese 기술 세미나’를 개최하였습니다. Weights & Biasese는 현재 업계를 선도하는 MLOps 및 LLMOps 솔루션을 기반으로 NVIDIA, OpenAI 그리고 Microsoft로부터 더 나은 머신러닝 모델을 더 빠르게 구축할...
지난 1월 24일~25일, NVIDIA education partner인 리더스시스템즈에서는 빅데이터 혁신 공유 대학(건국대학교, 서울대학교, 서울시립대학교, 숙명여자대학교 등) 을 대상으로 NVIDIA DLI (Deep Learning Institute) Workshop을 2차례 진행하였습니다. 첫째 날 진행된 딥 러닝의 기초 (Fundamentals...
NVIDIA education partner인 리더스시스템즈는 NVIDIA DLI(Deep Learning Institute) Workshop을 10월 25-26일 총 2일 동안 진행하였습니다. Enterprise 대상으로는 삼성전자, 삼성메디슨, LG전자, LG에너지솔루션, LG유플러스, LG CNS, LG AI연구원, SKTelecom의 develope...
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