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엔비디아, 기업 성공 가속화하는 ‘엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0’ 공개

편집부 | ITWorld 2022.12.09
엔비디아가 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 소프트웨어 제품군 3.0을 발표했다. 새로운 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어는 일찍이 AI를 도입한 기업부터 새롭게 그 도입을 계획하고 있는 기업까지 광범위한 영역과 산업별 워크로드에 걸쳐 전 세계 기업들을 지원한다고 업체 측은 설명했다.
 
ⓒ 엔비디아

엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0은 컨택 센터 지능형 가상 비서, 음성 전사(transcription), 사이버보안 디지털 지문 채취를 위한 솔루션 워크플로우를 도입한다. 이들은 보다 나은 고객 서비스를 제공하고자 흔히 사용되는 AI 채택 기업용 애플리케이션이다. 

또한 엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0은 엔비디아 NGC 소프트웨어 카탈로그에서 제공되는 50가지 이상의 엔비디아 AI 소프트웨어 프레임워크 및 사전 훈련된 모델에 대한 지원을 확장한다. 이를 통해 전 세계 단체들의 AI 구축을 강화하고 간소화할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0은 이번 달 말 출시 예정이다. 
 
ⓒ 엔비디아 

엔비디아 AI 엔터프라이즈는 AI 실무자를 위한 개발 도구, 프레임워크 및 사전 훈련된 모델을 포함하고 있다. 또한 IT 전문가를 위한 신뢰할 수 있는 관리 및 조정 기능이 포함되어 성능, 높은 가용성 및 보안을 보장한다고 업체 측은 밝혔다. 

엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0의 컨택 센터 지능형 가상 비서, 음성 전사 및 사이버 보안 디지털 지문 채취를 위한 새로운 AI 워크플로우는 엔비디아의 전문 지식을 활용하여 개발 시간 및 비용을 줄임으로써 구축에 소요되는 시간을 단축한다. 

워크플로우는 헬름 차트, 주피터 노트북 등을 비롯해 엔비디아 프레임워크와 사전 훈련된 모델을 사용하는 클라우드에 최적화된 마이크로서비스로 구동된다. 기업들은 마이크로서비스(microservice)를 독립형 쿠버네티스(Kubernetes) 컨테이너로 활용하거나 기타 서비스와 결합하여 보다 높은 정확도와 성능을 갖춘 프로덕션-레디(production-ready) 애플리케이션을 생성할 수 있다. 

기업들은 엔비디아 컨택 센터 지능형 가상 비서 AI 워크플로우를 통해 24시간 내내 고객에게 응답함으로써 대기시간을 줄일 수 있다. 또한 컨택 센터 에이전트가 보다 복잡한 문의에 대응할 수 있도록 시간을 벌어준다. 중요한 것은, 이 모든 것이 비용 절감과 동시에 일어난다는 것이다. 

엔비디아 음성 전사 AI 워크플로우를 사용하면, 기업들은 엔비디아의 자동 음성인식 기술을 통해 영어, 스페인어, 중국어, 인도어, 러시아어, 한국어, 독일어, 프랑스어 그리고 포르투갈어로 정확한 대본을 신속하게 작성할 수 있으며 조만간 일본어, 아랍어, 이탈리아어가 추가될 예정이다. 음성 전사 워크플로우는 완전한 사용자화가 가능한 GPU 최적화 모델을 사용하여 실시간의 정확도로 보다 나은 이해, 맥락에 대한 통찰력, 감정 분석을 가능케 한다. 

비지도 학습(unsupervised learning)을 사용하는 엔비디아 디지털 지문 AI 워크플로우는 위협 탐지 기능을 통해 포괄적인 데이터 가시성을 달성한다. 또한 기업이 네트워크를 통해 모든 사용자, 서비스, 계정 및 컴퓨터를 고유하게 지문 인식하여 비정상적인 동작을 탐지할 수 있도록 지원함으로써 보안을 향상시킨다. 

엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0은 암호화되지 않은 사전 훈련 모델과 최신 버전의 엔비디아 타오 툴킷(TAO Toolkit)의 소스 코드를 제공한다. 엔비디아 타오 툴킷은 고도의 정확성을 갖춘 맞춤형, 프로덕션 레디(production-ready) AI 모델을 만들기 위한 로코드(low-code) AI 개발 솔루션으로, 음성 및 컴퓨터 비전 AI 애플리케이션에 사용된다. 

암호화되지 않은 모델은 엔비디아 AI 엔터프라이즈에서만 사용할 수 있으며 병리 종양 감지, 사람 감지, 차량 감지, 자세 추정, 동작 인식 등 의료와 스마트 시티, 유통 산업을 위한 다양한 이미징 및 비전 AI 작업을 지원한다.

암호화 없이 사전 훈련된 모델을 사용하면 개발자가 모델의 가중치와 편향을 볼 수 있어 모델 설명 가능성과 모델 편향 이해에 도움이 된다. 또한 암호화되지 않은 모델은 보다 쉬운 디버그(debug)와 맞춤형 AI 애플리케이션에 대한 통합이 가능하다. 
editor@itworld.co.kr
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