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.
6월 20일 리더스시스템즈와 NVIDIA와 함께 코엑스 컨퍼런스룸에서 [NVIDIA와 함께 하는 AI 스타트업 Meet up Day]를 개최하였습니다.스타트업이 NVIDIA 기술을 사용하여 성장을 가속화하고 AI, 딥러닝, 데이터 사이언스, HPC, 네트워킹, 그래픽, AR/VR 및 게임 분야의 고급 솔루션을 재구상하는데, 더 빠르게 성장할 수 있도록 지원...
리더스시스템즈는 지난 5월10일~12일 코엑스 홀에서 개최된 AI EXPO KOREA 2023 국제인공지능대전에 전시 부스를 마련하여 AUTOPEDIA, ZERONTECH, dabeeo, SSUROMIND, Promedius, METSAKUUR 업체들과 함께 참가 하였습니다.리더스시스템즈에서는 Omniverse Isaac Platform을 사용한 다양한 A...
4월25일 리더스시스템즈는 코엑스 컨퍼런스룸에서 NVIDIA OMNIVERSE SEMINAR(M&E)를 개최하였습니다.건축, 엔지니어링, 건설, 제품 개발, 엔터테인먼트, 인터렉티브 미디어, 비디오 게임, 시뮬레이션, 과학 및 연구 등의 고객들을 위해 Omniverse의 다양한 사례를 소개하는 자리를 마련하였습니다. 리더스시스템즈의 차용호 부사장님의...
12월12일 리더스시스템즈는 코엑스 컨퍼런스룸에서 NVIDIA Omnivsere seminar를 개최하였습니다.12월6일부터 9일가지 대구 EXCO에서 개최된 시그라프 아시아(SIGGRAPH ASIA) 2022’에 참석하지 못하신 분들을 위하여 NVIDIA의 전문가 및 의학 및 AR 등의 각 분야 전문가들과 함께 AI, 메타버스 등 관련 다양한 세션 자리를...
12월7일~9일 리더스시스템즈는 대구 EXCO에서 개채된 SIGGRAPH ASIA 2022 DAEGU 부스에 참가하였습니다.시그래프 아시아는 컴퓨터 그래픽과 최신 기술에 대한 글로벌 개척자들과 소통할 수 있는 더 나은 플랫폼을 제공하고 전세계 컴퓨터그래픽스 연구자, 개발자, 예술가들이 참여하여 CG분야의 광범위한 최신 주제들을 다루었습니다. 논문 발표, ...
11월 5일 리더스시스템즈는 인천 파라다이스시티 호텔에서 열린 대한의용생체공학회 부스에 참가하였습니다.의공학 분야의 다양한 연구 결과뿐만 아니라 국내외 기업들의 새로운 제품에 대한 소개, 그리고 다양한 의료기기 관련 제도에 대한 최신 지견이 소개되어 참석자들 간의 활발한 토론의 장이 펼쳐졌고, 의공학 분야의 교육 및 연구자, 제조자, 임상의사, 정책수립 및...
9월 15일부터 9월 17일까지 서울 삼성동 코엑스에서 대한민국 4차 산업혁명 페스티벌 행사가 있었습니다. 지디넷코리아가 주최하고 한국소프트웨어산업협회, 한국정보방송통신대연합, SaaS 추진협의회, 디지털헬스케어연합포럼이 주관한 이번 행사는 250여 기업과 연사 및 패널 80여명이 참가했습니다. 2019년부터 시작해 올해 4회째를 맞는 4차산업혁명 페스티벌...
8월 24일부터 8월 26일 서울 삼성동 코엑스에서 PREVIEW IN SEOUL 2022 행사가 진행되었습니다. 한국섬유산업연합회(회장 이상운)가 주최한 프리뷰 인 서울 (Preview in SEOUL)은 위드 코로나 전환으로 새로운 기준과 가치를 만드는 다음 세계를 열자라는 ‘Next Gate’이라는 컨셉으로 구성되었으며, 국내 250여 개사, 해외 ...
애자일한 딥러닝 개발을 위한 인스퍼 GPU서버와 AI개발 플랫폼2022년 3월 11일(금) 오전 10시 - 오전 11시Inspur는 세계 3대 서버 공급업체에 속하는 선도적인 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 솔루션 공급업체로 고객과 협력하여 다양한 워크로드를 처리하고 실제 과제를 해결하며 비즈니스를 확장할 수 있는 성능 최적화 솔루션을 개발합니다. 이번 웨...
빅데이터 처리를 가속화하는 NVIDIA DGX SuperPOD 솔루션2021-10-22(금) 오후 2시 - 오후 3시NVIDIA DGX SuperPOD는 20개 이상의 NVIDIA DGX A100 시스템과 NVIDIA InfiniBand HDR 네트워킹을 특징으로 하는 멀티 테넌트 AI 슈퍼 컴퓨터로 신속한 데이터 처리, 빠른 성능, 손쉬운 확장, 간소화된...
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