딥 러닝 애플리케이션을 설계하고 개발해 의료, 로보틱스 및
자율 주행 분야 등에서 혁신적인 변화를 이끄세요.

• 딥러닝 트레이닝 가속화

  딥 러닝 신경망이 더욱 복잡 해짐에 따라 훈련 시간이 크게 증가하여 생산성이 낮아지고 비용이 높아집니다. NVIDIA의 딥 러닝 기술과 완전한 솔루션 스택은 AI 교육을 크게 가속화하여 더 짧은 시간에 더 깊은 통찰력을 얻고 상당한 비용을 절감하며 ROI 달성 시간을 단축합니다.

• 신속한 AI 애플리케이션 개발

  이제 컴퓨터는 스스로 학습하고 생각할 수 있는 단계 까지 왔습니다. 이로 인해 로봇, 의료, 자율 주행 차량 분야 등에서 혁신적인 기회가 생겨나고 있습니다. 딥 러닝 애플리케이션을 설계하고 개발하면 이러한 놀라운 기회를 직접 만나보실 수 있습니다.

• NVIDIA® TensorRT™

  NVIDIA Tensor 코어 GPU의 성능을 얻기 위한 핵심인 고성능 인퍼런스 플랫폼은 CPU로만 구성된 플랫폼과 비교해 최대 40배 높은 처리량을 제공하는 동시에 지연 시간을 최소화합니다. TensorRT를 사용하면 모든 프레임워크에서 시작하여 트레이닝한 신경망을 생산에서 빠르게 최적화, 검증 및 배포할 수 있습니다.

• 개발자를 위한 NVIDIA AI Platform

  GPU 가속 딥 러닝 프레임 워크는 사용자 지정 심층 신경망을 설계 및 훈련하는 유연성을 제공하고 Python 및 C/C ++와 같이 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어에 대한 인터페이스를 제공합니다. TensorFlow, PyTorch 등과 같은 모든 주요 딥 러닝 프레임 워크는 이미 GPU 가속화되어 있어 GPU 프로그래밍 없이 몇 분 만에 생산성을 높일 수 있습니다.

• 더 빠른 예측을 통한 더 나은 의사 결정

  비즈니스는 머신 러닝을 사용하여 제품, 서비스 및 운영을 개선합니다. 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.

• 최소화된 머신 러닝의 과제

  모델 반복으로 인한 오버헤드 추가, 다운 샘플링으로 모델의 정확도 감소 또는 모델 프로덕션화에 걸리는 시간 소모 등 최적화된 하드웨어와 소프트웨어를 결합하여 기존에 존재하던 머신 러닝의 복잡성과 비효율성이 사라지고 비즈니스에서 가속화된 머신 러닝의 성능을 활용 가능합니다.

• 더 나은 결과를 위한 가속 머신 러닝

  고성능 처리 기능을 통해 테라바이트 단위의 데이터세트를 분석하여 더 정확한 결과를 도출하고 더 빠르게 보고할 수 있으며 모든 데이터를 활용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리고, 조직의 성과를 개선하고, 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다.

• 예산을 절감하는 최고의 효율성

  CPU 기반 업계 표준보다 19배 빠른 솔루션으로 프로세스가 끝날 때까지 기다리는 시간은 줄이고 솔루션 반복과 테스트에 더 많은 시간을 할애할 수 있으며 CPU 기반 업계 표준보다 7배 비용 효율적인 솔루션을 갖춘 GPU 가속화로 예산을 최대한 활용할 수 있습니다.