Multi-Display 솔루션
Machine learning
머신 러닝은 기업이 고객을 이해하고 더 나은 제품과 서비스를 구축하고 운영을 개선하는 데 도움을 줍니다.
가속화된 데이터 사이언스를 통해 비즈니스에서 그 어느 때보다 빠르게 솔루션을 반복하고 프로덕션화하면서
대규모 데이터세트를 활용하여 모델의 정확도를 높일 수 있습니다.
기업은 머신러닝을 사용하여 제품, 서비스 및 운영을 개선합니다. 기업은 대량의 과거 데이터를 활용하여 고객 행동을 예측하고 내부 프로세스를 개선하는 모델을 구축할 수 있습니다. 기계 학습은 기업에 놀라운 가치를 제공하지만, 현재의 CPU 기반 방법은 복잡성과 오버헤드를 추가하여 기업의 투자 수익을 감소시킬 수 있습니다.
최적화된 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 데이터 사이언스 가속화 플랫폼을 통해 기존 머신러닝의 복잡성과 비효율성은 사라집니다. 이제 데이터 과학자는 신속한 기능 반복을 수행하고, 매우 정확한 예측을 위해대규모 데이터세트를 사용하며, 가치 창출 솔루션을 프로덕션에 쉽게 제공할 수 있습니다. 데이터 과학자는 가장 널리 사용되는 Python 또는 Java 기반 API를 통해 GPU 가속에 쉽게 액세스할 수 있으므로 클라우드에서든 온프레미스에서든 쉽고 빠르게 시작할 수 있습니다.
기업은 가속화된 머신러닝의 힘을 활용하여 데이터 과학자가 데이터를 최대한 활용하는 데 필요한 도구를 제공할 수 있습니다.
머신 러닝의 과제
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모델 반복으로 인한 오버헤드 추가
반복은 결과가 나오기를 기다리며 컴퓨팅 성능을 더 많이 사용하는 것을 의미합니다. 반복이 더 나은 결과로 이어지기도 하지만 데이터 사이언스 팀은 종종 더 빠르게 솔루션을 제공하기 위해 반복 횟수에 제한을 두기도 합니다.
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다운샘플링으로 모델의 정확도 감소
데이터 사이언스 팀에서 컴퓨팅 성능의 제한 때문에 데이터세트를 다운샘플링하여 결과의 정확도가 감소되고 차선의 비즈니스 의사 결정을 하게 되는 경우가 자주 있습니다.
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모델 프로덕션화의 난제
모델을 프로덕션으로 전달하는 작업은 많은 시간이 걸리며 번거로운 데다 종종 상당한 양의 코드 리팩터링이 수반되어 사이클 시간이 늘어나고 가치 창출이 지연됩니다.
가속 머신 러닝의 이점
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대기 시간 감소CPU 기반 업계 표준보다 19배 빠른 솔루션으로 프로세스가 끝날 때까지 기다리는 시간은 줄이고 솔루션 반복과 테스트에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
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더 나은 결과고성능 처리 기능을 통해 테라바이트 단위의 데이터세트를 분석하여 더 정확한 결과를 도출하고 더 빠르게 보고할 수 있습니다.
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리팩터링 없음코드는 최소한만 변경하고 새로운 도구를 배우지 않고도 기존 데이터 사이언스 도구 체인을 가속화하고 확장할 수 있습니다.
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비용 절감CPU 기반 업계 표준보다 7배 비용 효율적인 솔루션을 갖춘 GPU 가속화로 예산을 최대한 활용할 수 있습니다.
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더 나은 의사 결정모든 데이터를 활용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리고, 조직의 성과를 개선하고, 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다.
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원활한 확장일관되고 직관적인 아키텍처로 데스크톱에서 멀티 노드, 멀티 GPU 클러스터로 손쉽게 확장할 수 있습니다.
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모든 워크로드 가속화자세히 알아보기 >NVIDIA 데이터 센터 플랫폼은 데이터 센터나 엣지에서 딥 러닝과 AI, HPC, 그래픽, 가상화 분야의 비즈니스 문제를 해결하려는 경우 NVIDIA GPU는 이상적인 솔루션을 제공합니다.
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엔터프라이즈 AI를 위한 입증된 표준자세히 알아보기 >엔터프라이즈 AI용으로 구축된 NVIDIA DGX™ 플랫폼은 최고의 NVIDIA 소프트웨어, 인프라 및 전문 지식을 클라우드 또는 온프레미스에서 사용할 수 있는 현대적인 통합 AI 개발 솔루션에 결합합니다.
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대규모 AI 데이터센터 솔루션자세히 알아보기 >NVIDIA DGX SuperPOD™는 IT가 모든 사용자와 워크로드에 대해 성능 저하 없이 성능을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 데이터 센터 인프라입니다.