NVIDIA 고성능 데이터 분석 솔루션
고성능 데이터 분석
데이터 분석 워크플로우는 전통적으로 데이터 준비, 트레이닝 및 배포를 위해 CPU 컴퓨팅에 의존하는 느리고 번거로운 과정이었습니다. 가속화된 데이터 사이언스는 비용을 낮추면서 가치 생성을 가속화해 엔드 투 엔드 분석 워크플로의 성과를 대폭 향상시킬 수 있습니다.
- 데이터 사이언티스트의 시간 대부분을 소비하는 복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다.
- 반복에는 상당한 시간이 소요되어 분석의 견고성이 저하될 수 있습니다.
- 데이터세트 다운샘플링으로 인하여 차선의 결과가 도출될 수 있습니다.
기업들은 분석을 활용하여 그들의 데이터를 이해하고 비즈니스 결정을 내립니다. 데이터 분석을 통해 방대한 잠재력을 얻을 수 있기는 하지만 기존의 CPU 기반 데이터 처리 및 분석은 비즈니스 운영의 간접 비용을 높이고 복잡성을 증가시켜 투자 수익을 낮추는 결과를 가져왔습니다.
가속화된 데이터 사이언스는 조직과 실무자가 데이터와 인프라를 최대한 활용할 수 있도록 지원해 데이터 분석의 새로운 시대가 도래하게 합니다. 가속화된 데이터 사이언스는 엔터프라이즈 소비를 위해 데이터를 변환하든 특정 문제 영역을 이해하기 위해 테라바이트 규모의 데이터를 시각화하든 상관없이 엔드 투 엔드 데이터 분석 워크플로 전반을 향상합니다.
실무자는 선호하는 툴셋을 이용해 손쉽게 NVIDIA GPU를 활용하여 최소한의 학습 곡선으로 조직에 고성능 컴퓨팅의 힘을 제공할 수 있습니다. 고성능 데이터 분석의 힘을 활용하여 기업들은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 제품 개발 속도를 높이고 엔터프라이즈 전반의 혁신을 이끌 수 있습니다.
빅데이터에서 빛처럼 빠른 성능
결과에 따르면 GPU는 소규모 및 대규모 빅데이터 분석 문제의 비용 및 시간을 매우 크게 절감해 줍니다. RAPIDS는 Pandas 및 Dask 등의 익숙한 API를 사용하여, 10테라바이트 규모에서 최고 CPU 기준선 보다 GPU에서 최대 20배 더 빠른 성능을 제공합니다. CPU 기반 서버 350대의 성능을 달성하는 데 단 16대의 NVIDIA DGX A100을 사용하는 NVIDIA의 솔루션은 HPC 수준의 성능을 제공하는 동시에 7배 더 비용 효율적입니다.
DGX Systems 자세히 알아보기가속화된 분석의 이점
-
대기 시간 감소프로세스 완료를 기다리는 시간이 단축되며 당면한 비즈니스 문제에 대한 해결책을 찾아내기 위해 솔루션을 반복 및 테스트하는 데 더 많은 시간을 투입할 수 있습니다.
-
더 나은 결과고성능 처리 기능을 통해 테라바이트 단위의 데이터세트를 분석하여 더 정확한 결과를 도출하고 더 빠르게 보고할 수 있습니다.
-
리팩터링 없음코드는 최소한만 변경하고 새로운 도구를 배우지 않고도 기존 데이터 사이언스 도구 체인을 가속화하고 확장할 수 있습니다.
-
더 빠른 처리대규모 데이터 변환을 통해 이탈을 유도하고 고품질의 데이터세트를 더 빠르게 제공해 조직 전반의 실무자와 운영을 지원합니다.
-
방대한 상호 운용성수많은 인기 있는 분석 라이브러리 전반에서 손쉽게 장치 메모리를 공유하여 비용과 시간이 많이 소요되는 데이터 복사 작업을 방지합니다.
-
리팩토링 없음파일을 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 데 수많은 시간을 소요하지 않고 조직 내에서 가장 효과적으로 사용할 수 있는 데이터 형식을 활용합니다.
-
비용 절감더 많은 CPU를 구매, 배포 및 관리하는 비용을 발생시키기 보다는 GPU 가속화로 예산을 가장 효율적으로 활용합니다.
-
더 나은 의사 결정모든 데이터를 활용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리고, 조직의 성과를 개선하고, 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다.
-
원활한 확장일관되고 직관적인 아키텍처로 데스크톱에서 멀티 노드, 멀티 GPU 클러스터로 손쉽게 확장할 수 있습니다.
NVIDIA를 통해 가속화된 엔드 투 엔드 분석
NVIDIA는 조직이 ETL 파이프라인 처리 시간을 단축해야 하든 대규모 머신 러닝 워크플로를 가속화해야 하든 상관없이 엔드 투 엔드 분석 워크플로 전체를 가속화하는 솔루션을 제공합니다. NVIDIA는 기업이 데이터를 손쉽게 최대한 활용할 수 있도록 고성능 데이터 분석에 최적화된 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하는 솔루션을 제공합니다. RAPIDS와 NVIDIA CUDA를 통해 데이터 실무자는 NVIDIA GPU의 분석 파이프라인을 가속화하여 데이터 로딩, 처리, 트레이닝과 같은 데이터 분석 작업 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다. 익숙한 Python이나 Java 기반 언어를 통해 CUDA의 성능을 활용하여 가속화된 분석을 손쉽게 시작할 수 있습니다.
머신 러닝에서 딥 러닝까지 모두 GPU에서 구현
-
데이터 준비 + ETL
RAPIDS + Spark 3.0 또는 Dask를 사용하여 NVIDIA GPU에서 테라바이트 규모의 ETL 파이프라인을 통해 실무자들에게 고품질 데이터 세트를 제공합니다.
-
시각화
RAPIDS + Plotly Dash를 이용한 방대한 규모의 시각화를 통해 데이터에 대한 심층적 이해도를 높입니다.
-
추론
RAPIDS FIL로 운영 및 의사결정을 강화할 수 있도록 비즈니스 통찰력을 신속하게 제공합니다.
-
훈련
RAPIDS cuML 및 Dask로 운영을 지원할 수 있도록 비즈니스 지원 모델을 개발, 반복 및 개선합니다.
-
모든 워크로드 가속화NVIDIA 데이터 센터 플랫폼은 데이터 센터나 엣지에서 딥 러닝과 AI, HPC, 그래픽, 가상화 분야의 비즈니스 문제를 해결하려는 경우 NVIDIA GPU는 이상적인 솔루션을 제공합니다.
자세히 알아보기 > -
엔터프라이즈 AI를 위한 입증된 표준엔터프라이즈 AI용으로 구축된 NVIDIA DGX™ 플랫폼은 최고의 NVIDIA 소프트웨어, 인프라 및 전문 지식을 클라우드 또는 온프레미스에서 사용할 수 있는 현대적인 통합 AI 개발 솔루션에 결합합니다.
자세히 알아보기 > -
대규모 AI 데이터센터 솔루션NVIDIA DGX SuperPOD™는 IT가 모든 사용자와 워크로드에 대해 성능 저하 없이 성능을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 데이터 센터 인프라입니다.
자세히 알아보기 >