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 DGX B300과 함께 산업 전반의 Physical AI 구현 사례 선보여 리더스시스템즈(Leaders Systems) 가 지난 11월 3일 (월)요일부터 11월 4일 (화)요일까지 이틀간 진행된 ‘SK AI SUMMIT 2025’에 참가하였습니다.자사는 NVIDIA의 Elite Partner로서 작년에 이어 올해에도 NVIDIA...
AI 산업의 미래를 이끌 인재와의 만남의 장 마련 AI‧Deep Learning 전문 기업 리더스시스템즈(Leaders Systems) 가 지난 10월 21일 화요일코엑스 마곡 컨벤션센터에서 열리는 함께 성장하는 내일의 내:일, GROWING TOGETHER JOB FAIR - 상생협력 채용박람회에 참가하였습니다.이번 상생협력 채용박람회는 기업과 ...
NVIDIA Omniverse는 개발자가 산업 디지털화 워크플로우를 위한 생성적 AI 지원 도구, 애플리케이션 및 서비스를 구축할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다.
AI/Deep Learning을 주도하는 리더스시스템즈는 NVIDIA, Dell, Vertiv 등 글로벌 파트너사들의 검증된 기술과 전문 기술팀의 노하우를 바탕으로, 고객에게 최적화된 솔루션을 지원합니다.
The Tesla K10 GPU accelerator has two GK104 GPUs Number of processor cores / 1536 per GPU Processor core clock 745 MHz / Memory size 4GB
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™
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™
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™
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...
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
NVIDIA Maxwell™ GPU with 256 NVIDIA® CUDA® Cores Quad-core ARM® Cortex®-A57 MPCore Processor 4 GB LPDDR4 Memory / 16 GB eMMC 5.1 Flash Storage
USB 3.0 Type A / USB 2.0 Micro AB / HDMI / M.2 Key E Gigabit Ethernet / Full-Size SD / SATA Data and Power PCI-E x4 / GPIOs, I2C, I2S, SPI / TTL UART with Flow Control
2x Tegra “Parker” / 16nm FinFET / Pascal GPU 12 CPU Cores (4x NVIDIA Denver2 + 8x ARM Cortex-A57) FP32 : 8 TFLOPS / FP16 : 16 TFLOPS / DLTOPs : 20 DLTOPs
40GbE / 12 QSFP+ ports 1U Open Ethernet Switch with MLNX-OS 2 Power Supplies (AC) / PPC460 / short depth / P2C airflow / RoHS6
제품과 관련하여 궁금하신 사항을 문의하기를 통해 해결하세요.
A/S 서비스 및 기술지원 관련하여 궁금하신 사항을 문의하기를 통해 해결하세요.
딥러닝 교육 및 트레이닝 관련하여 궁금하신 사항을 문의하기를 통해 해결하세요.
