리더스시스템즈

NVIDIA DGX Systems > NVIDIA DGX STATION A100 320GB

NVIDIA DGX STATION A100 320GB
엔비디아코리아 정품

Ampere Architecture
4x NVIDIA A100 80 GB GPUs
GPU Memory 320 GB Total
System Memory 512 GB DDR4
CPU Single AMD 7742, 64 cores,
2.25 GHz (base)-3.4 GHz (max boost)
Performance : 2.5 petaFLOPS AI
5 PetaOPS INT8
OS: 1x 1.92 TB NVME drive
Internal storage:
7.68 TB U.2 NVME drive

데이터시트 다운

데이터센터 없이 이용 가능한 데이터센터 성능: DGX Station A100은 데이터센터 성능이나 냉각이 필요 없는 서버급 AI 시스템입니다. 4개의 NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU, 최첨단 서버급 CPU, 초고속 NVMe 스토리지, 첨단 PCIe Gen4 버스와 함께 원격 관리가 포함되어 있어 서버처럼 관리할 수 있습니다.

어디에든 배치할 수 있는 AI 어플라이언스: 사무실, 실험실, 연구 시설, 심지어는 집에서도 근무하는 오늘날의 민첩한 데이터 사이언스 팀을 위해 고안된 DGX Station A100의 경우 복잡한 설치나 큰 IT 투자가 필요하지 않습니다. 표준 벽콘센트와 전원을 연결하기만 하면 몇 분 안에 어디서든 일을 시작할 수 있습니다.

데이터 사이언스 팀을 위한 AI 슈퍼컴퓨팅: DGX Station A100을 통해 기타 NVIDIA DGX 기반 인프라와 원활하게 통합되는 시스템을 사용하여 트레이닝, 추론, 데이터 분석 등 모든 워크로드를 처리할 중앙 집중화된 AI 리소스를 여러 사용자에게 제공할 수 있습니다. MIG를 사용하면 개인 사용자에게 최대 28개의 별도 GPU를 할당하는 것이 가능합니다.

더 커진 모델, 더 빨라진 응답: 세계에서 유일한 워크스테이션형 시스템으로, 인터커넥트 및 MIG가 지원되는 A100 GPU가 4개 있으며 여러 사용자와 병렬 작업을 실행하기 위해 NVIDIA NVLink를 활용합니다. 물론 시스템 성능에 영향을 주는 일 없이 말입니다. GPU가 완전하게 최적화된 소프트웨어 스택 및 최대 320GB의 GPU 메모리를 사용하여 대형 모델을 트레이닝 하세요.

리더스시스템즈에서 제공하는 데이터 센터를 위한 맞춤형 솔루션

워크스테이션 딥 러닝 솔루션: 딥 러닝 워크스테이션 솔루션을 통해 작업 공간에서 편리하게 AI 슈퍼 컴퓨팅 성능을 활용하고 NGC에서 필요한 모든 딥 러닝 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 이제 딥 러닝을 필요로 하는 누구든지 데스크 사이드 딥 러닝을 시작할 수 있습니다.

GPU 클라우드 컴퓨팅 솔루션: 모든 엔터프라이즈에서 물리적 데이터센터를 구축할 필요 없이 손쉽게 대규모 컴퓨팅 성능에 액세스할 수 있습니다. AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 의료 영상 활용, 차세대 그래픽 기술 적용 등 워크로드 전반에서 최고 성능을 경험할 수 있습니다.

온 프레미스 딥 러닝 솔루션: GPU 가속 데이터센터는 원하는 규모와 더 적은 수의 서버로 컴퓨팅 및 그래픽 워크로드에 혁신적인 성능을 제공하여 더 빠르게 정보를 얻고 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 가장 복잡한 딥 러닝 모델을 트레이닝하여 가장 심각한 문제를 해결하세요.

엣지 컴퓨팅 솔루션: 현대 기업은 이제 수 십억 개의 IoT 센서를 통해 생성 된 데이터를 활용해 더 빠른 통찰력과 시간과 비용 절감을 할 수 있습니다. 실시간으로 결정을 내리고 강력하고 분산 된 컴퓨팅과 안전하고 간단한 원격 관리 및 업계 최고 기술과의 호환성을 기대할 수 있습니다.

비교할 수 없는 가속화를 제공하는

3세대 Tensor 코어: 새로운 Tensor Float 32(TF32) 정밀도는 이전 세대에 비해 5배의 트레이닝 처리량을 제공하여 코드를 변경하지 않아도 AI 및 데이터 사이언스 모델 트레이닝을 가속화합니다. 구조적 희소성에 대한 하드웨어 지원은 추론을 위한 처리량을 두 배로 높입니다.

MIG (Multi-Instance GPU): 모든 애플리케이션에 A100 GPU의 전체 성능이 필요한 것은 아닙니다. MIG를 통해 각 A100은 자체 고대역폭 메모리, 캐시, 컴퓨팅 코어로 하드웨어 수준에서 완전히 격리되고 보호되는 무려 7개의 GPU 인스턴스로 분할될 수 있습니다.

구조적 희소성: 매개변수가 정확한 예측과 추론에 모두 필요한 것은 아니므로, 일부는 정확성을 감소시키지 않고 모델을 “희소”하게 만들기 위해 0으로 변환할 수 있습니다. A100의 Tensor 코어는 희소한 모델에 대해 최대 2배 높은 성능을 제공할 수 있습니다.

더 스마트하고 빠른 메모리: A100은 데이터센터에 방대한 양의 컴퓨팅을 제공합니다. 이러한 컴퓨팅 엔진의 활용도를 완전하게 유지하기 위해 업계 최고 수준인 1.5TB/s의 메모리 대역폭을 보유하여 이전 세대에 비해 67% 증가했습니다.

3세대 NVIDIA NVLink: GPU 간 인터커넥트 대역폭이 증가되어 그래픽 및 컴퓨팅 워크로드를 가속화하고 보다 규모가 큰 데이터 세트를 처리하는 하나의 확장 가능 메모리를 제공합니다.

2세대 NVIDIA NVSwitch: 단일 서버에서 더 많은 GPU를 지원하며 GPU 사이에 완전한 대역폭 연결성을 보장하는 GPU 패브릭으로 딥 러닝 성능을 다음 단계로 끌어올립니다. 각 GPU의 NVLink 12개가 NVSwitch로 완전히 연결되어 올투올(All-to-all) 고속 통신을 지원합니다.

NVIDIA DGX™ 시스템은 모든 규모의 엔터프라이즈
AI 인프라를 위한 세계 최고의 솔루션을 제공합니다.

NVIDIA DGX Station™ AI 워크그룹 어플라이언스: 데이터 센터 없이 실험과 개발을 위한
서버 급의 성능을 제공하는 이상적인 plug-and-go AI 시스템

NVIDIA DGX Servers AI 트레이닝, 추론 및 분석: 다양한 서버 솔루션을 통한 가장 복잡한 AI 과제를 처리가 가능한 슈퍼컴퓨터의 핵심 구성 요소

NVIDIA DGX POD™ 확장된 AI 인프라 솔루션: 스토리지, 컴퓨팅, 네트워킹 분야의 업계 리더와 함께 구축한 업계 표준 AI 인프라 디자인

NVIDIA DGX SuperPOD™ 턴키 AI 인프라: 대규모 AI Enterprise를 위한 가장 빠른 길을 제공하는 업계 최고의 Full-cycle 인프라

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.

비즈니스가 데이터 중심이 되어 감에 따라
성공적인 비즈니스를 위한 AI 기술의 도입이 필요합니다.

AI TRAINING: 딥 러닝 데이터세트는 더 크고 복잡해지고 있으며, 대화식 AI, 추천 시스템, 컴퓨터 비전 등은 여러 업계에 점점 더 널리 퍼지고 있습니다. 통합된 소프트웨어 스택과 함께 제공되는 NVIDIA DGX Station A100은 PCIe 기반의 워크스테이션과 비교했을 때 복잡한 AI 모델에서 가장 빠른 솔루션 구축 시간을 제공하도록 고안되었습니다.

AI INFERENCE: NVIDIA DGX Station A100은 추론 워크로드를 가속화하고 AI 애플리케이션을 실현하는 데 필요한 가장 높은 처리량 및 실시간 반응을 제공하는 MIG와 같은 통합 기술 덕분에 데이터센터에 배포하기 전에 추론 성능과 결과를 로컬에서 테스트하는 데 완벽하게 적합합니다.

HIGH-PERFORMANCE COMPUTING: 광범위한 분야에서 700개 이상의 애플리케이션을 최적화하는 NVIDIA GPU는 첨단 HPC 데이터센터의 엔진으로 4개의 NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU가 탑재된 DGX Station A100은 개발자들이 과학 기반의 워크로드를 HPC 클러스터 배포 전 테스트에 최적인 시스템으로, 사무실 또는 집에서도 획기적인 퍼포먼스를 선보일 수 있도록 지원합니다.

Data Analytics: 비즈니스에서는 매일 전례 없는 양의 데이터를 생성하고 수집합니다. 정보가 이렇게 방대한데도 GPU 가속 분석을 사용하지 않는다면 기회를 놓치고 있는 것입니다. 데이터가 많을수록 더 많은 것을 배울 수 있습니다. 데이터 사이언스 팀은 NVIDIA DGX Station A100을 통해 전례 없이 빠른 속도로 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AI 시대를 위한 워크그룹 어플라이언스를 통해
더욱 빠르게 반복하여 혁신하세요.

추론 | RNN-T 추론: 단일 스트림
AI 추론을 위한 최대 1.25배 높은 처리량

초당 시퀀스 수 - 상대적 성능

(1/7) MIG 슬라이스로 측정한 MLPerf 0.7 RNN-T.
프레임워크: TensorRT 7.2, 데이터 집합 = LibriSpeech, 정밀도 = FP16.
추론 | RNN-T 추론: 단일 스트림
AI 추론을 위한 최대 1.25배 높은 처리량

초당 시퀀스 수 - 상대적 성능

(1/7) MIG 슬라이스로 측정한 MLPerf 0.7 RNN-T.
프레임워크: TensorRT 7.2, 데이터 집합 = LibriSpeech, 정밀도 = FP16.
추론 | RNN-T 추론: 단일 스트림
AI 추론을 위한 최대 1.25배 높은 처리량

초당 시퀀스 수 - 상대적 성능

(1/7) MIG 슬라이스로 측정한 MLPerf 0.7 RNN-T.
프레임워크: TensorRT 7.2, 데이터 집합 = LibriSpeech, 정밀도 = FP16.

AI 배포 및 워크플로우 간소화를 위한 NVIDIA DGX™ 지원 소프트웨어 프로그램

NVIDIA® NGC™ 카달로그: 데이터 사이언스 및 AI를 발전시키기 위해 조직은 클라우드 및 데이터 센터에서 에지에 이르기까지 GPU 기반 시스템을 최적화 할 수 있는 도구에 액세스해야합니다. NVIDIA NGC카달로그는 모든 최신 워크로드를 포괄하여 IT 관리자, 데이터 과학자, DevOps 팀 및 개발자가 필요한 항목에 빠르고 쉽게 접근할 수 있습니다.

NVIDIA® CUDA® Toolkit: NVIDIA CUDA® Toolkit은 고성능 GPU 가속 응용 프로그램을 만들기 위한 개발 환경을 제공합니다. CUDA 툴킷을 사용하면 GPU 가속 임베디드 시스템, 데스크탑 워크 스테이션, 노트북 엔터프라이즈 데이터 센터 및 클라우드 기반 플랫폼에서 애플리케이션을 개발, 최적화 및 배포할 수 있습니다.

NVIDIA® Magnum IO™: 병렬의 비동기식 지능형 데이터센터 IO를 위한 아키텍처로, 멀티 GPU, 멀티 노드 가속화를 위해 스토리지 및 네트워크 IO 성능을 극대화합니다. 스토리지 IO, 네트워크 IO, 인-네트워크 컴퓨팅 및 IO 관리를 활용하여 멀티 GPU, 멀티 노드 시스템을 위한 데이터 이동, 액세스 및 관리를 단순화하고 가속화합니다.

NVIDIA® CUDA-X AI: CUDA-X AI는 딥 러닝, 머신 러닝 및 HPC를 위한 필수 최적화를 제공하는 NVIDIA의 획기적인 병렬 프로그래밍 모델인 CUDA® 위에 구축된 소프트웨어 가속화 라이브러리 컬렉션입니다. cuDNN, cuML, NVIDIA® TensorRT™, cuDF, cuGraph 및 13개 이상의 기타 라이브러리가 포함됩니다.

Specifications

GPU: 4x NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPUs

GPU Memory: 320GB total

Performance: 2.5 petaFLOPS AI / 5 petaOPS INT8

System Power Usage: 1.5 kW at 100-120 Vac

CPU: Single AMD 7742, 64 cores, 2.25 GHz (base)-3.4 GHz (max boost)

System Memory: 1TB

Networking: Dual-port 10Gbase-T Ethernet LAN
Single-port 1Gbase-T Ethernet
BMC management port

Storage: OS : 1x 1.92 TB NVME drive
Internal storage: 7.68 TB U.2 NVME drive

DGX Display Adapter: 4 GB GPU memory, 4x Mini DisplayPort

System Weight: 271.5 lbs (123.16 kgs) max

System Acoustics: <37 dB

Software: Ubuntu Linux OS

System Weight: 91.0 lbs (43.1 kgs)

Packaged System Weight: 127.7 lbs (57.93 kgs)

System Dimensions: Height : 639.0 mm
Width : 256.0 mm
Length : 518.0 mm

Operating Temperature Range: 5-35 ºC (41-95 ºF)

Information

상품명: NVIDIA DGX Station A100 320GB 엔비디아코리아 정품

KC 인증번호: -

정격전압 / 최대소비전력: 1.5 kW at 100-120 Vac

정품 품질 보증: 3년 무상보증

출시년월: 2020/05

제조사: NVIDIA Corporation

제조국: China

크기: 639 x 256 x 518 (HWL)

마이메뉴

Product

Deep Learning Institute

Grapector