NVIDIA 가속화 데이터 사이언스를 통한 예측
Prediction and Forecasting
예측은 엔터프라이즈가 향후 트렌드를 모델링하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 기업들은 NVIDIA 가속 데이터 사이언스를 통해 대규모 데이터세트를 가지고 매우 정확한 인사이트를 만들어내 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
비즈니스는 머신 러닝을 사용하여 제품, 서비스 및 운영을 개선합니다. 비즈니스는 대량의 과거 데이터를 활용하여 고객 행동을 예측하고 내부 프로세스를 개선하기 위한 모델을 구축할 수 있습니다. 머신 러닝은 엔터프라이즈에 놀라운 가치를 제공하지만 오늘날의 CPU 기반 방식은 복잡성과 오버헤드를 가중시켜 비즈니스의 투자 수익을 감소시킬 수 있습니다.
최적화된 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 데이터 사이언스 가속화 플랫폼을 통해 기존에 존재하던 머신 러닝의 복잡성과 비효율성이 사라집니다. 이제 데이터 사이언티스트는 신속하게 기능을 반복하고, 대규모 데이터세트를 사용하여 고도로 정확한 예측을 도출하고, 프로덕션에 가치 창출 솔루션을 손쉽게 제공할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트는 가장 널리 사용되는 Python 또는 Java 기반 API를 통해 GPU 가속화에 손쉽게 액세스할 수 있기 때문에 클라우드든 온프레미스든 상관없이 빠르게 시작할 수 있습니다.
비즈니스에서 가속 머신 러닝의 성능을 활용함으로써 데이터를 최대한 활용하는 데 필요한 도구를 제공하여 데이터 사이언티스트의 역량을 강화할 수 있습니다.
예측의 과제
-
오랜 시간
정확한 예측에는 많은 데이터가 필요합니다. 빅 데이터 사용 사례가 계속 증가함에 따라, 주로 CPU 성능이 병목 현상을 유발하게 되고, 이러한 제한으로 인해 주기 시간과 비용이 증가합니다.
-
높은 비용
엔터프라이즈는 인프라 규모를 조정하여 주기 시간을 줄입니다. 대규모 CPU 인프라는 상당한 비용을 발생시켜 데이터 기반 엔터프라이즈의 투자 수익률을 낮춥니다.
-
지연에 따른 불만
대규모 예측 프로세스를 프로덕션화하는 것은 힘든 일입니다. 일반적으로 여러 팀 사이에 상당한 소프트웨어 리팩터링 및 핸드오프가 필요하므로 인사이트 생성 작업이 크게 지연될 수 있습니다.
가속 머신 러닝의 이점
-
대기 시간 감소
대규모 데이터세트를 활용하는 솔루션으로 프로세스 완료를 기다리는 시간을 줄이고 어려운 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 들일 수 있습니다.
-
더 나은 결과
모든 데이터를 활용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리고, 조직의 성과를 개선하고, 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다.
-
리팩터링 없음
좋아하는 도구를 사용하여 학습 곡선 없이 코드를 최소한만 변경하여 모델을 실험, 구축 및 프로덕션화할 수 있습니다.
-
ROI 개선
인프라 비용과 데이터센터 공간을 줄이는 가속화된 솔루션을 통해 데이터와 예산을 더 여유롭게 사용할 수 있습니다.
-
더 나은 의사 결정
데이터에서 매우 정확한 인사이트를 생성하여 동향을 더 잘 이해하고 미래 시장에서 성공하도록 비즈니스를 운영하세요.
-
원활한 확장
노트북에서 대규모 멀티 노드, 멀티 GPU 클러스터로 쉽게 확장할 수 있는 도구를 통해 실험 단계에서 프로덕션 단계로 쉽게 전환하세요.
머신 러닝 에코시스템의 발전
NVIDIA는 새로운 모델을 처음부터 구축하든 중요한 비즈니스 지원 프로세스를 미세 조정하든 상관없이 기업에서 예측을 가속화하는 솔루션을 제공합니다. NVIDIA는 소프트웨어와 하드웨어를 전체적으로 개발함으로써 기업이 쉽게 통찰력을 생성하고 모델을 배포하여 운영을 개선하거나 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 하는 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다. RAPIDS™ 및 CUDA®, 데이터 과학자는 NVIDIA GPU에서 예측 및 예측 파이프라인을 가속화하여 데이터 로드, 처리 및 교육과 같은 작업을 며칠에서 몇 분으로 줄일 수 있습니다. NVIDIA 가속 계산은 친숙한 Python 또는 Java 기반 언어를 통해 활용할 수 있으므로 가속 데이터 과학을 쉽게 시작할 수 있습니다. 글로벌 NVIDIA 엔터프라이즈 지원은 엔드 투 엔드 AI 소프트웨어 제품군인 NVIDIA AI Enterprise와 함께 제공되며 보장된 응답 시간, 우선 순위 보안 알림, 정기 업데이트 및 NVIDIA AI 전문가에 대한 액세스를 포함합니다.
이 새로운 기반은 상호 운용성을 통해 진입 장벽을 대폭 낮춥니다. Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost 및 Numba와 같은 선도적인 데이터 과학 프레임워크와 PyTorch, TensorFlow 및 Apache MxNet과 같은 수많은 딥 러닝 프레임워크와의 통합은 데이터 과학 생태계 전반에 걸쳐 채택을 확대하고 추가 통합을 장려합니다. GPU 가속을 통해 RAPIDS 하이퍼파라미터 최적화(HPO) 및 RAPIDS FIL(Forest Inferencing Library)과 같은 기계 학습 생태계 혁신은 한때 시간이 많이 소요되었던 작업을 몇 초로 단축하고 있습니다.
고객의 놀라운 결과
더 많은 기업이 비즈니스를 개선하고 개선하기 위해 데이터 과학에 의존함에 따라 가장 혁신적인 기업 중 일부는 NVIDIA 가속화 데이터 과학 솔루션으로 놀라운 결과를 달성하고 있습니다. 기업은 가속화된 계산을 수용함으로써 점점 더 많은 데이터를 처리하고 인프라 비용을 절감하며 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다.
컴퓨팅 비용 절감
더 빠른 모델 교육
월마트는 세계에서 가장 큰 소매 기업 중 하나입니다. 고객의 요구 사항을 지속적으로 개선하고 충족하기 위해 Walmart는 비즈니스 전반에 걸쳐 혁신을 추진해야 합니다. Walmart Labs는 이러한 혁신을 촉진하는 두뇌 트러스트입니다. Walmart Labs는 데이터 과학에 크게 의존하여 전 세계 수천 개 매장의 재고 요구 사항을 정확하게 예측합니다. 그들의 운영은 항상 매우 효과적이었지만 RAPIDS 및 NVIDIA GPU는 예측 성능을 1.3% 개선하여 Walmart에 수백만 달러를 절약하고 더 많은 고객에게 필요한 것을 제공했습니다.
컴퓨팅 비용 절감
더 빠른 모델 교육
고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 Capital One은 기술을 사용하는 은행에서 은행 업무를 수행하는 기술 회사로 전환하는 등 상당한 변화를 겪었습니다. 이러한 변화의 일환으로 Capital One은 데이터 과학에 의존했습니다. 데이터 중심 문화를 강화하기 위해 Capital One은 RAPIDS, Dask 및 NVIDIA GPU를 채택하여 예측 작업에 대한 성능과 투자 수익을 크게 개선했습니다. NVIDIA 가속화 데이터 과학을 기반으로 하는 Capital One은 진정으로 “은행 업무를 영원히 바꾸는” 데 필요한 도구를 갖추고 있습니다.
-
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.
-
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.
-
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.