NVIDIA DGX (3) 썸네일형 리스트형 AI 가속 컴퓨팅 핵심 GPU와 가속 컴퓨팅 플랫폼 NVIDIA DGX 컴퓨터 연산은 다양한 영역에서 쓰이고 있어요. 우리가 늘 쓰고 있는 스마트폰, 컴퓨터, 자동차 등 자주 접하는 기기부터 우주나 신경과학처럼 매우 복잡하고 어려운 영역까지 GPU의 계산 능력을 활용해 복잡하고 계산 집약적 작업을 더 빨리 처리하게 돼요. 이처럼 대용량의 그래픽을 처리하기 위해 만들어진 하드웨어가 최근 AI 열풍을 타고, 컴퓨터의 성능을 끌어올리는 가속 컴퓨팅을 혁신하고 있어요. 컴퓨터의 작업 성능을 더 빠르게 만드는 가속 컴퓨팅이란 무엇일까요? NVIDIA를 중심으로 정의부터 요소, 가속 컴퓨팅 플랫폼까지 모두 알아볼게요! 가속 컴퓨팅이란? 가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)은 특수한 하드웨어를 통해 작업 속도를 대폭 개선하는 방법으로, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능.. AI 학습부터 추론에 이르는 최적화 통합 플랫폼, 엔비디아 블랙웰 DGX B200 성능 2024년, 올 한 해를 뜨겁게 달궜던 키워드 "생성형 AI" 다들 한 번쯤은 들어보셨죠? 새로운 혁신 세계를 만들어주는 생성형 AI를 도입한 기업의 현황을 살펴보면, 기업은 지출당 비용당 평균 3.5배의 ROI를 달성했으며, 그중 5%는 8배 수준의 ROI를 달성했다고 알려졌어요.📈 이를 넘어 33%의 전 세계 기업에서는 비즈니스 모델을 통해 생성형 AI의 수익 창출 잠재력을 두 배로 늘릴 예정이라고 해요.🆙 그에 앞서 많은 엔터프라이즈 기업에서는 비즈니스 효율을 높이기 위한 다양한 AI 인프라 과제를 직면하고 있는데요. 오늘은 씨이랩에서 AI 학습부터 추론까지 모든 AI 워크로드에 적합한 통합 플랫폼 DGX B200을 소개해 드리며, GPU 도입 노하우 및 적절한 인프라 도입 팁을 알려드릴게요 :.. 대규모 AI 모델에 적합한 NVIDIA GPU H100 VS H200 성능 비교 " 학습부터 추론에 이르는 모든 AI 워크로드에 적합한 인프라가 요구될 때 "AI, HPC(고성능 컴퓨터), LLM(대규모 언어 모델)의 시장이 점점 커지고 복잡해짐에 따라, 오늘날 데이터센터는 규모의 평창을 거듭하고 수조 개의 파라미터를 보유하게 되었어요. 기업과 연구소에서는 더 높은 품질의 작업을 준비함과 동시에 이를 뒷받침해 줄 수 있는 고성능 컴퓨팅 모델도 함께 찾게 되는데요. 하지만 높은 성능, 에너지 효율성 등을 모두 만족하는 GPU를 찾기는 쉽지 않아요. 오늘은 AI 전문 기업 씨이랩에서 소개하는 고성능 컴퓨팅 모델 NVDIA H100·H200 GPU를 통해 여러분의 고민과 선택의 폭을 줄여드리도록 할게요!고성능 AI 학습과 추론의 대표 모델 NVIDIA H100NVIDIA H100는 고성능.. 이전 1 다음
