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개인정보 취급 및 처리방침

'(주)디에스앤지시스템'은 (이하 "회사"는) 이용자의 개인정보를 중요시하며, "정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률", "개인정보보호법"등 관련 법령에 의거하여 개인정보 취급 및 처리방침을 재정하고 이를 준수하고 있습니다. 회사는 개인정보 취급 및 처리방침을 통하여 이용자가 제공하는 개인정보가 어떠한 용도와 방식으로 이용되고 있으며, 개인정보보호를 위해 어떠한 조치가 취해지고 있는지 알려드립니다. 또한 개인정보를 보호하고 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게  처리할 수 있도록 합니다.
                  본 개인정보 취급 및 처리방침은 관련 법령, 정부의 정책변경 및 회사 내부 운영방침의 수정에 따라 변경될 수 있습니다. 회사는 개인정보 취급 및 처리방침을 개정하는 경우 회사 홈페이지 공지사항(또는 개별공지)을 통하여 고지하겠습니다. 이용자께서는 홈페이지 방문 시 이를 수시로 확인해 주시기 바랍니다.

                  ※ 본 방침은 : 2015년 11월 01일 부터 시행됩니다.


                  1. 개인정보 수집 항목
                  (주)디에스앤지시스템은 적법하고 공정한 수단에 의하여 최소한의 개인정보만을 수집하고 있으며, 수집하는 개인정보 항목은 아래와 같습니다.

                  <견적문의>
                  - 성명, 소속명, 전화번호, 이메일

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                  - 성명, 소속명, 전화번호, 이메일

                  <전화상담요청>
                  - 성명, 소속명, 전화번호

                  <세미나 참가 및 기타 이벤트 신청>
                  - 성명, 소속명, 전화번호, 소속 전화번호, 이메일, 직급 (추가정보 수집 시 별도 동의에 의해 수집)

                  <서비스 이용 시 자동수집>
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                  2. 개인정보 수집방법

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                  가. 회사 홈페이지(모바일, WEB), 이메일, 블로그 등을 통한 정보 수집

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                  3. 개인정보의 수집 및 이용목적
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                  ② 기타 : 행사·이벤트 진행 및 경품 배송 등을 목적으로 개인정보를 처리합니다.


                  4. 개인정보의 보유 및 이용기간
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                  ① 행사 및 이벤트 정보 : 이벤트 종료 후 6개월

                  ② 재화 또는 서비스 제공 : 재화, 서비스 공급완료 및 요금결재, 정산 시 까지 단, 계약, 대금결제, 재화 등의 공급기록(5년) 등 법령에서 보유를 정한 정보의 경우 해당 기간까지

                  ③ 관련법령에 의한 정보보유 사유
                  가. 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률)
                  나. 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률)
                  다. 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률)


                  5. 개인정보의 파기절차 및 방법
                  (주)디에스앤지시스템은 원칙적으로 개인정보 수집 및 이용 목적이 달성된 후에는 이용자의 개인정보를 다음과 같은 방법으로 지체 없이 파기합니다.

                  ① 파기절차 :
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                  동 개인정보는 법률에 의한 경우가 아니고서는 보유되는 것 이외의 다른 목적으로 이용되지 않습니다.

                  ② 파기방법 : 
                  종이에 출력된 개인정보는 분쇄기로 분쇄하거나 소각을 통하여 파기합니다. 전자적 파일형태로 저장된 개인정보는 기록을 재생할 수 없는 기술적 방법을 사용하여 삭제합니다.


                  6. 개인정보의 취급위탁

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                  ② 회사는 이용자에 의해 삭제 요청된 개인정보를 이 방침과 관계 법령에 명시된 바에 따라 처리하고, 그 외의 용도로 열람 또는 이용할 수 없도록 처리하고 있습니다.

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                  ⑤ 이용자는 개인정보를 보호받을 권리와 함께 스스로를 보호하고 타인의 정보를 침해하지 않을 의무도 가지고 있습니다. 만약 이 같은 책임을 다하지 못하고 타인의 정보 및 존섬성을 훼손할 시에는 『정보통신망이용촉진및정보보호등에관한법률』등에 의해 처벌받을 수 있습니다.

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                  10. 개인정보보호를 위한 기술 및 관리적 대책
                  (주)디에스앤지시스템은 이용자의 개인정보를 취급함에 있어 개인정보가 분실, 도난, 누출, 변조 또는 훼손되지 않도록 안전성 확보를 위하여 다음과 같은 기숧적, 관리적, 물리적 대책을 강구하고 있습니다.

                  ① 해킹이나 바이러스 등에 대비한 기술적 대책 회사는 최신 백신프로그램을 이용하여 이용자의 개인정보나 자료가 유·누출되거나 훼손되지 않도록 방지하고 있으며, 기타 시스템적으로 보안성을 확보하기 위한 가능한 모든 기술적 장치를 갖추려 노력하고 있습니다.

                  ② 개인정보에 대한 접근 제한 회사는 개인정보처리시스템에 대한 접근권한의 부여, 변경, 말소를 통하여 개인정보에 대한 접근통제를 위하여 필요한 조치를 하고 있으며, 침입차단시스템을 이용하여 외부로부터의 무단 접근을 통제하고 있습니다.

                  ③ 내부관리계획의 수립 및 시행 회사는 개인정보의 안전하고 체계적인 관리를 위하여 내부관리계획을 수립하여 시행하고 있습니다. 또한 개인정보보호를 위해 내부관리규칙 및 관련 법령에서 정하는 개인정보보호규정을 성실히 이행하는지 주기적으로 자체 감사를 실시하고 있습니다.

                  ④ 개인정보 취급자의 최소화 및 교육 가. 회사는 개인정보를 취급하는 직원을 최소한의 인원으로 제한하고 해당 직원에 대한 정기적인 교육을 통해 이용자의 개인정보를 안전하게 관리할 수 있도록 하고 있습니다.
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                  14. 광고성 정보의 전송
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                  ① 제목 : '(광고)' 문구를 제목란에 표시하지 않을 수 있으며, 본문란의 주요 내용을 표시합니다.

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                  전자우편 : dsng_support@dsngsystem.co.kr 전화번호 : 02-6309-1831 팩스번호 : 02-6309-1836

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                  · 경찰청 사이버테러대응센터 (http://www.ctrc.go.kr)


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                  시행일 : 2015-11-01

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공지사항

[슈퍼마이크로] 최신 GPU 시스템 라인업 확장 1 – 16x GPU 서버 (HGX-2 플랫폼)

작성일 : 2019.10.28 조회수 : 1422

안녕하세요! 디에스앤지입니다 :)

슈퍼마이크로는 CPU에서 과도한 부동 소수점 작업을 없애기 위하여 사용되어, Deep Learning에 최적화된 GPU 시스템 라인업을 올 상반기에 확장했습니다:

1. 한 서버 노드에서 최대 16개의 NVLink 기반 (SXM3) GPU를 지원 가능한 10U GPU 시스템 (9029GP-TNVRT)

2. Deep Learning에서 Training(학습)의 다음 단계인 Inference(추론)을 타깃으로 설계된 NVIDIA T4 GPU를 최대 20개까지 지원 가능한 시스템 (6049GP-TRT)

3. GPU 간 연결 속도를 극대화하여 보다 대규모의 Deep Learning 워크로드를 해결 가능하도록 마든 Single Root 시스템 (4029GP-TRT3)

총 3가지의 GPU 시스템을 추가하여 업계에서 가장 탄탄하고 빈틈 없는 포트폴리오를 구축하고 있습니다. 앞으로 이 3가지 시스템에 대해 더욱 자세히 알아보는 시간을 준비했으니 많이 기대해주세요!

▲ Supermicro X11 GPU Server Portfolio. (Deep Learning Platform)

우선, 첫 번째 시스템인 10U 16x NVLink GPU 시스템 (9029GP-TNVRT)을 먼저 소개 드리겠습니다. 해당 시스템은 최대 16개의 엔터프라이즈 고성능 GPU를 지원할 수 있도록 최적화된 설계로, 대용량 고효율 파워 서플라이를 장착하였으며 GPU의 발열을 해결할 수 있도록 커다란 팬과 공기흐름을 원활하게 하는 아키텍처를 가지고 있으며, 이는 AI, Deep Learning, HPC를 위한 NVIDIA HGX-2 플랫폼을 기반으로 설계되었습니다.

GPU는 본래 컴퓨터 그래픽을 빠른 속도로 처리하기 위해 만들어졌습니다. 애초에 특정된 많은 계산을 동시에 처리하는 목적으로 만들어졌기에, 포괄적인 컴퓨팅을 처리해야 하는 CPU와 달리 제어 영역을 제외하고 빠른 연산 속도를 발휘할 수 있는 병렬 프로세싱이 가능하도록 설계되었습니다. 기존에 연산을 주로 담당하던 CPU는 직렬 처리에 최적화된 Multi Core 방식으로 병렬화 (슈퍼 컴퓨팅) 분석에 있어서 굉장히 많은 비용과 시간이 필요해 사용 분야가 제한적이었던 반면, 최근 몇 년 간 급부상한 GPU는 병렬처리로 설계된 소형의 수천 개의 코어로 구성되어 대규모 데이터를 병목현상 없이 처리할 수 있다는 장점이 있습니다.

인공지능 AI, 클라우드, 자율주행차, 스마트시티, 5G, 스트리밍 컨텐츠 플랫폼 등 4차 산업혁명의 분야들에는 데이터 생성 및 사용량의 폭증이라는 공통점이 있습니다. 이 같은 빅 데이터 시대에서 방대한 데이터의 빠른 처리가 필수 조건인 만큼, 병렬화 연산에 강점을 지닌 GPU는 4차 산업혁명의 생산동력으로 대두되고 있으며 하드웨어 업계에서도 높은 밀도의 GPU 서버가 지속적으로 각광을 받고 있습니다. 슈퍼마이크로 9029GP-TNVRT는 이러한 니즈를 적극적으로 반영하여 한 대의 서버에서 최대 16개의 초고성능 GPU를 지원 가능한 시스템입니다.

▶ 딥러닝 알고리즘에 최적화된 GPU

사람의 두뇌 신경계를 모방하여 만든 Neural Network 알고리즘의 진화로 인공지능 알고리즘은 크게 변화하였으며, 현재 사용되는 인공지능 알고리즘의 상당수가 병렬화된 알고리즘에 특화되어 발전했습니다. 특히, AI의 핵심으로 자리 잡은 딥러닝 알고리즘은 복잡한 신경망에 특화돼 수천 개 이상의 연산을 동시에 처리해야 하는 병렬 컴퓨팅 기술이 요구됩니다. GPU는 이러한 대규모 병렬 연산에 강점이 있어 AI 구현을 위한 딥러닝 알고리즘 처리에 최적화되어 있습니다.

[AI 트레이닝 및 HPC 최적화 시스템]

1. 대규모 GPU 팜(Farm) 구축

강력한 HPC 활용 여부는 AI 개발에 있어 매우 중요한 문제입니다. GPU 팜(Farm)은 AI 개발을 위해 최적화된 리소스 분배를 기반으로 최단 시간 내에 복잡하고 까다로운 연산을 수행할 수 있도록 하는 여러 대의 서버 집합을 의미합니다. 이는 하나로 연결된 대규모 컴퓨팅 리소스를 바탕으로 렌더링, 신경망 학습 및 여러 가지 기타 과학적 연산 등의 분야를 극도로 가속화시킬 수 있습니다. 하나로 연결된 GPU 팜(Farm)은 분산된 GPU 서버로는 해결할 수 없는 대규모, 극도로 까다로운 연산 처리를 위해 필요합니다. Supermicro 9029GP-TNVRT는 최대 16개의 NVLink GPU를 지원 가능해 이러한 GPU 팜(Farm)을 구축하기에 최적의 조건을 갖추고 있으며, 이 경우 대용량 데이터 훈련(Training) 기반을 마련할 수 있습니다. GPU 팜(Farm)은 다음과 같은 특징을 제공합니다: GPU 호스트 매니지먼트, 공유 가능한 리소스 풀, Chaining 기능, 지능형 스케줄링.

게다가 AI와 IoT가 결합된 AIoT 분야가 급부상 중인 최근의 흐름에 비추어 GPU 팜(Farm)은 더욱 이상적인 GPU 사용 환경입니다. 현재 AIoT 산업은 초기(Initial) 단계를 지나 확장(Scale out) 단계로 접어들었습니다. 확장 단계로 들어서며 더 많은 AIoT 기반의 서비스와 어플리케이션을 제공하기 위해 GPU 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 초기 단계와 달리 어떤 IT 환경에서 사용할지 그리고 어떤 Deep Learning 기술을 적용할지에 따라 GPU 시스템 선택의 폭이 넓어졌습니다. GPU 팜(Farm)에 최적화된 9029GP-TNVRT의 경우, 다수의 GPU와 아주 높은 GPU 성능 그리고 최상의 GPU-to-GPU bandwidth를 기반으로 하여 클라우드 환경에서 Training(학습) 워크로드를 수행하는 데 가장 적합한 시스템입니다.

▲ AIoT 3단계. 현재 확장 단계로 다양한 GPU 서버들이 각광받고 있습니다.

2. NVIDIA HGX-2 플랫폼

Supermicro의 9029GP-TNVRT는 AI 트레이닝 및 HPC 어플리케이션을 위해 설계된 NVIDIA HGX-2 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 하여 기존 GPU 서버 대비 2배의 GPU를 장착할 수 있도록 만들어진 서버입니다. NVIDIA HGX-2 플랫폼은 전세계에서 가장 강력한 가속 스케일-업 서버 플랫폼입니다. Mixed-precision 컴퓨팅으로 설계되어, 이러한 가장 까다로운 과제들을 해결하는 모든 워크로드를 가속화 합니다. HGX-2 플랫폼은 업계 최초의 AI 벤치마크인 MLPerf에서 기록을 세우며 최고의 단일 노드 성능을 제공하고 세계에서 가장 강력하고, 범용적이며, 확장 가능한 컴퓨팅 플랫폼임을 검증했습니다.

16개 NVIDIA Tesla V100 GPU 및 NVIDIA NVSwitch™로 가속화된 성능을 제공하는 HGX-2는 전례 없는 연산 성능, 밴드위스, 그리고 메모리 토폴로지를 보유하고 있어 더 빠르고 더 효율적으로 거대한 모델을 학습시키고, 데이터셋을 분석하며 시뮬레이션을 해결할 수 있습니다. 실제로 NVIDIA HGX-2 플랫폼은 FP64 및 FP32를 이용하여 과학 연구용 컴퓨팅 및 시뮬레이션에 있어 초정밀 연산을 가능하게 합니다. 또한, FP16 및 INT8을 이용해 딥러닝과 머신러닝 분야에도 초정밀 연산을 지원합니다. 이렇듯 이전에는 찾아볼 수 없었던 범용성은 미래의 컴퓨팅을 지원하는 데 있어 독보적인 위치를 갖게 합니다. 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 라이브러리에 걸친 NVIDIA의 stack-to-stack 강화는 단 6개월 만에 AI Training(학습) 속도를 10배 빠르게 가속시켰습니다.

▲ Source: https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/hgx-2/hgx-2-datasheet-nv-us-843369-r2.pdf

HGX-2 플랫폼이 기존의 NVLink 기반 GPU 서버와 가장 크게 달라진 부분은 NVSwtich™를 적용했다는 점입니다. 12개의 NVIDIA NVSwitch™를 통해 총 16개의 GPU 간 직접적인 GPU-to-GPU 커넥션이 이루어집니다. NVSwitch™는 모든 GPU를 다른 모든 GPU에 2.4TB/s의 full bandwidth로 연결하여 커뮤니케이션 가능하도록 만들어줍니다. 이를 통해 최대 규모의 AI 및 HPC 문제를 해결할 수 있습니다. 16개 Tesla V100 GPU는 총 0.5TB의 HBM2 메모리에 16TB/s의 bandwidth로 완전히 접근 가능하여 하나의 단일 2PFLOPS 가속기와 마찬가지로 동작합니다. 이를 통해 가장 계산 집약적인 워크로드 및 가장 큰 규모의 데이터세트도 처리 가능하며, "세계 최대의 GPU"로서 기능하게 합니다. 단일 서버 노드로 작동 가능하여, NVSwitch™는 복잡한 AI 딥러닝, AI 머신러닝 및 HPC 어플리케이션을 극도로 가속화 시켜줍니다.

▲ NVSwitch™ 토폴로지 다이어그램은 간단하게 2개의 GPU 간의 커넥션을 보여줍니다. 모든 16개 GPU는 동일한 방식으로 NVSwtich™에 연결됩니다.

3. 9029GP-TNVRT / 10U 16x GPU 서버

그 규모와 복잡성이 지속적으로 증가하고 있는 딥러닝 모델을 처리하여 데이터 과학자들의 니즈를 충족시키기 위해, 업계는 더욱 더 높은 연산 능력을 찾고 있습니다. 이 같은 흐름에 맞추기 위해 Supermicro에서 출시한 9029GP-TNVRT 시스템은 앞서 소개 드린 NVIDIA HGX-2 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 설계된 10U GPU 시스템입니다. 32GB의 메모리를 지닌 16개의 NVIDIA V100 SXM3 GPU를 지원합니다. 총 16개의 GPU는 모두 NVIDIA의 NVSwitch™ 및 NVLink 기술을 통해 GPU 간 커뮤니케이션을 극대화하여 상호 연결되며, 이를 통해 GPU 간 최대 300GB/s의 throughput 또는 PCIe 대비 20배 높은 bandwidth를 지닌 통합 메모리 맵과 논 블로킹 스위치 패브릭을 사용 가능합니다.

▲ Supermicro 9029GP-TNVRT 시스템 아키텍처.

대규모 데이터센터 클러스터 내에서 다수의 노드로 확장 시, 모든 GPU는 Mellanox Infiniband, EDR NIC를 통해 low latency로 다른 노드의 GPU와 직접 커뮤니케이션 가능합니다. 이는 대량의 병렬 클러스터에서 운영체제를 포함하지 않고 하나의 컴퓨터 메모리에서 다른 컴퓨터 메모리로 DMA하는 RDMA (Remote Direct Memory Access) 기술을 통해 가능합니다. RDMA는 네트워크 내의 다른 서버의 메모리에 직접 접속하여 데이터를 교환 및 사용하는 기술로 높은 throughput과 low latency 네트워킹을 수행합니다.

9029GP-TNVRT 시스템은 기본으로 지원되는 온보드 듀얼 10GBase-T LAN포트 외에 최대 16개의 NIC를 지원합니다. 또한, 16개 GPU를 관리하기 위해, 이 시스템은 듀얼 Platinum 등급 Intel^® Xeon^® Scalable 프로세서와 함께 24개 DDR4 DIMM으로 최대 3TB까지 지원합니다. 최대 16개 NVMe 핫스왑 드라이브, 6개 SATA 드라이브 그리고 2개 M.2 NVMe 드라이브를 지원하여 로컬로 데이터를 저장할 수 있습니다. GPU, CPU, NIC 그리고 NVMe 드라이브는 모두 PCIe 3.0 스위치 컴플렉스를 통해 연결되어, 시스템 상의 장치들 간에 최적의 throughput을 제공합니다. 이렇듯 16개 SXM3 GPU 외에도 여러 가지 디바이스를 지원해야 하기에, 6개의 (5+1) 3000W 리던던트 파워 서플라이를 장착하고 있습니다. 또한, 고성능 CPU 및 CPU로 인한 발열 문제 해결을 위해 커다란 팬과 함께 CPU와 GPU 트레이가 분리된 구조로 쿨링에 있어 최적화된 아키텍처를 확보했습니다.

HGX-2를 기반으로 한 9029GP-TNVRT는 8만 개 이상의 CUDA 코어와 1만 개 이상의 Tensor 코어를 활용하며 총 0.5TB의 GPU 메모리를 지원합니다. 최대 2PFLOPS의 딥러닝 성능(250TFLOPS FP32, 125TFLOPS FP64)을 구현하여 온-프레미스와 클라우드에서 가속 AI 및 HPC에 최고의 성능을 제공합니다. 고도로 병렬화된 컴퓨트 아키텍처로 최근 가장 복잡하다고 여겨지는 딥러닝, 머신러닝 및 HPC 워크로드에 최적화되어 있습니다. 9029GP-TNVRT는 Training(학습)에 있어 300대의 CPU 서버를 대체할 수 있으며, 머신러닝에 있어서는 544대의 CPU 서버를 대체 가능합니다. 또한, CPU 만 사용하는 서버 대비 HPC 워크로드를 156배 더 빠르게 가속할 수 있습니다. 이 같은 우수한 성능으로 9029GP-TNVRT는 데이터 센터를 위한 가장 강력한 단일 컴퓨팅 노드입니다.

이러한 특징을 바탕으로 9029GP-TNVRT는 데이터 과학자들로 하여금 자연어 음성 인식, 의료 진단 도구, 기후 모델링, 석유 탐사 및 자율 주행과 같은 새로운 기술의 성능을 끌어올리는 데 도움을 줍니다.

http://www.youtube.com/watch?v=zwU07jPZ4fw

딥러닝 프레임워크 벤치마크는 Training(학습)에 걸리는 속도를 비교하여 GPU의 종류 및 수량에 따른 성능을 비교하여 보여줍니다. 9029GP-TNVRT 시스템에 총 16개의 GPU를 사용 시, Tensorflow(텐서플로우) 프레임워크 기준 초 당 13,546개 이미지 그리고 PyTorch(파이토치) 머신러닝 프레임워크 기준 초 당 13,967개 이미지를 학습 시킬 수 있습니다. 또한, HPL 벤치마크는 LINPACK 벤치마크를 병렬화 하여 수행 가능하도록 구현한 것으로 최대 76.3TFLOPS의 결과를 보여줍니다.

▶ 머신러닝 프레임워크

Tensorflow(텐서플로우)와 PyTorch(파이토치)는 각각 구글과 페이스북이 주도하는 머신러닝 프레임워크입니다. 해당 프레임워크의 속도 개선 및 비용절감을 위해 CUDA 기술을 핵심적으로 사용하는데, CUDA는 C 언어 등 산업표준 언어를 활용해 GPU에서 수행하는 병렬처리 알고리즘을 작성할 수 있는 가속화 컴퓨팅 기술입니다.

▲ Tensroflow Resnet50: 총 16개 GPU 장착 시 초 당 13,546 이미지

▲ Pytorch Resnet50: 총 16개 GPU 장착 시 초 당 13,967 이미지

▲ HPL Benchmark: 최대 76.3TFLOPS

AI(인공지능), IoT 등을 포함한 4차 산업혁명으로 IT 데이터가 폭발적으로 증가하며 이러한 신산업의 빠른 발전은 전체 산업을 변모시켰습니다. 최근 AI 모델들은 산업의 변화를 실현하기 위해 그 규모가 급증하고 있습니다. 또한, HPC 어플리케이션들 역시 새로운 과학적 인사이트를 열어나감에 따라 그 복잡성이 이와 비슷하게 증대하고 있습니다.

9029GP-TNVRT는 클라우드 내에서 AI와 HPC를 가속하는 데이터 센터에 슈퍼세트 설계를 제공합니다. 정밀하게 조율된 최적화를 통해 신속한 모델 학습(training)을 위한 최고의 연산 성능과 메모리를 구현하여 거대한 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 과제들을 해결하기 위한 플랫폼입니다. 이렇듯 가장 강력한 GPU가 특징인, 9029GP-TNVRT 서버는 특히 인공지능 (AI), Deep Learning, Machine Learning, 컴퓨터를 통한 자연스러운 연설부터 대규모 데이터의 반복적인 처리가 필요한 자율주행차, 유통 물류 최적화, 글로벌 기후 시뮬레이션, 제조업에서의 예측 분석, 스마트 시티, 스마트 빌딩 등에 이르기까지 다양한 Digital Transformation 어플리케이션에 매우 적합한 시스템입니다.

NVIDIA HGX-2 플랫폼의 슈퍼마이크로 16 GPU 서버 및 이를 기반으로 한

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