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.
Turing Architecture CUDA Cores 640 GPU Memory 4 GB GDDR6 Memory Interface 128-bit Memory Bandwidth 160 GB/s Max Power Consumption 40W System Interface PCI Express 3.0 x16 Display Connectors 4x mDP Low...
Turing Architecture CUDA Cores 384 GPU Memory 2GB GDDR6 Memory Interface 64-bit Memory Bandwidth 80 GB/s Max Power Consumption 30 W System Interface PCI Express 3.0 x16 Display Connectors 3 x mDP Low-...
Volta 아키텍처 / Memory 12288 MB HBM2 (3072-bit / 652.8GB/sec) 쿠다 코어 5120 / HDMI x1 / Display Port x3
Pascal 아키텍처 / Memory 12GB GDDR5X (384-bit / 547.7GB/sec) 쿠다 코어 3840 / HDMI 2.0b x1/ Display Port 1.4 x3 Single Precision 12 TeraFlops / INT 8 = 44 TOPS
Pascal 아키텍처 / Memory 12GB GDDR5X (384-bit / 480GB/sec) 쿠다 코어 3584 / DVI-I DL / HDMI 2.0b x1/ Display Port 1.4 x3 Single Precision 11 TeraFlops / INT 8 = 44 TOPS
Quadro M6000 Maxwell 아키텍처 / 24GB GDDR5, 384-bit, 317GB/sec 쿠다 코어 3072 / DVI-I DL / Display Port 1.2 (4) CUDA / DirectCompute / OpenCL™
Quadro M2000 Maxwell 아키텍처 / 4GB GDDR5, 128-bit, 106GB/sec 쿠다 코어 768 / Display Port 1.2 (4) CUDA / DirectCompute / OpenCL™
Quadro M5000 Maxwell 아키텍처 / 8GB GDDR5, 256-bit, 211GB/sec 쿠다 코어 2048 / DVI-I DL / Display Port 1.2 (4) CUDA / DirectCompute / OpenCL™
Quadro M4000 Maxwell 아키텍처 / 8GB GDDR5, 256-bit, 192GB/sec 쿠다 코어 1664 / Display Port 1.2 (4) CUDA / DirectCompute / OpenCL™
Quadro M6000 Maxwell 아키텍처 / 12GB GDDR5, 384-bit, 317GB/sec 쿠다 코어 3072 / DVI-I DL / Display Port 1.2 (4) CUDA / DirectCompute / OpenCL™
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