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 교육’을 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 진행하며, 모든 코스를 성공적으로 수강하면 학습 주제 역량을 입증할 수 있는 DLI 공인 인증서를 발급받을 수 있습니다.
The Instructors-led Workshops of NVIDIA Deep Learning Institute provides hands-on training in AI, accelerated computing and accelerated date science. Workshops are taught by DLI-certified instructors who are experts in their fields. Upon successful completion of the assessment, participants will receive an NVIDIA DLI certificate to recognize their subject matter competency and support professional career growth.
Data Rate: HDR/200GbEPorts: 1 or 2PCIe: PCIe 4.0x8 or 16제품 자세히보기 >
Turing ArchitectureCUDA Cores 896Peak FP32 Performance 2.50 TFLOPSGPU Memory 8GB GDDR6Memory Interface 128-bitMemory Bandwidth 160GB/sMax Power Consumption 50 WSystem Interface PCI Express 3.0 x 16Dis...
Turing ArchitectureCUDA Cores 896Peak FP32 Performance 2.50 TFLOPSGPU Memory 4GB GDDR6Memory Interface 128-bitMemory Bandwidth 160GB/sMax Power Consumption 50 WSystem Interface PCI Express 3.0 x 16Dis...
Turing ArchitectureCUDA Cores 384GPU Memory 4GB GDDR6Memory Interface 64-bitMemory Bandwidth 80GB/sPeak FP32 Performance 1.094 TFLOPSMax Power Consumption 30 WSystem Interface PCI Express 3.0 x 16Disp...
Hopper Architecture8x NVIDIA H100 Tensor Core GPUsPerformance : 32 petaFLOPS FP8GPU Memory 640GB TotalSystem Memory 2 TBCPU : Dual x86OS: 2x 1.9TB NVMe M.2Internal storage: 8x 3.84TB NVMe U.2NVIDIA® N...
Ampere ArchitectureMemory size 80GB HBM2e with ECCMemory bandwidth 2TB/sFP64 26 TFLOPSFP64 Tensor Core 51 TFLOPSFP32 51 TFLOPSTF32 Tensor Core 756 TFLOPS*BFLOAT16 Tensor Core 1,513 TFLOPS*FP16 Tensor ...
Ampere ArchitectureCUDA Cores - 10752RT Cores - Gen 2 84Tensor Cores - Gen 3 336GPU Memory 48 GB GDDR6 ECCMemory Interface 384-bitMemory Bandwidth 696 GB/sNVLink 2-Way, 2-Slot, 112.5 GB/s Bidirectiona...
Ampere ArchitecturePeak FP64 - 5.2TFPeak FP64 Tensor Core - 10.3 TFPeak FP32 - 10.3 TFTF32 Tensor Core - 82 TF | 165 TFBFLOAT16 Tensor Core - 165 TF | 330 TFPeak FP16 Tensor Core - 165 TF | 330 TFPeak...
Ampere ArchitectureMemory size 80GB HBM2e with ECCMemory bandwidth 1,935GB/sFP64 Tensor Core - 19.5 TFLOPSFP64 - 9.7 TFLOPS / FP32 - 19.5 TFLOPSTensor Float 32 (TF32) - 156 TFLOPS | 312 TFLOPSBFLOAT16...
Ampere Architecture8x NVIDIA A100 80 GB GPUGPU Memory 640 GB TotalSystem Memory 2 TBCPU : Dual AMD Rome 7742, 128 cores total,2.25 GHz (base), 3.4 GHz (max boost)OS: OS: 2x 1.92 TB M.2 NVME drivesInte...
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