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PC|CPU / 가상화 / 데이터센터 / 인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅 / 협업

“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

과학 기술에는 어두운 이면이 존재한다. 인간의 이미지를 실제와 유사하게 합성하는 ‘딥페이크(Deepfake)’도 이런 논란이 있는 대표적인 기술이다. 가장 널리 알려진 사용례가 가짜 뉴스와 디지털 성범죄 영상 제작일 정도로 딥페이크의 역기능을 우려하는 목소리가 크다. 하지만 순기능도 간과해서는 안 되는 부분이다. 딥페이크로 그리운 사람의 생전 모습을 재현하거나 고품질 합성 영상을 제작해 영화 산업의 효율을 높일 수 있으며, 질병 진단에 활용하기도 한다. 특히 최근에는 적은 양의 데이터에 AI 알고리즘을 적용해 데이터양을 늘리는 ‘데이터 증강’ 분야에서 새로운 게임 체인저로 주목받고 있다. 다양한 활용사례를 통해 딥페이크의 명암을 살펴보고, 의미 있는 발전 방향을 모색해 본다. 주요 내용 - “AI가 낳은 괴물?” 딥페이크의 탄생 - 딥페이크의 핵심 기술 ‘GAN’ - 그리고 시작된 가짜와의 전쟁 - 산업 전반의 혁신을 가져올 ‘게임 체인저’로서의 딥페이크 - 딥러닝을 활용한 딥페이크 탐지 기술 동향 - 딥페이크를 감당할 사회적 역량이 필요한 시점

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PC|CPU / 가상화 / 데이터센터 / 인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅 / 협업

“확장성과 가시성을 한 번에” SK(주) C&C 프라이빗 클라우드 VDI 구축 사례 - Case Study

팬데믹의 터널을 빠져 나오고 있는 현재까지 기업은 VDI를 안전하고 안정적으로 운영할 해답을 찾지 못했다. 외부의 불확실성에 대응해 유연하게 확장, 축소하는 것은 물론 보안을 강화하고 장애 없이 지원해야 하는 고차 방정식이다.  SK㈜ C&C의 VDI 구축 사례가 주목받는 것도 이 때문이다. SK㈜ C&C는 대규모 사내 VM 서비스를 안정적으로 지원해 팬데믹으로 인한 불확실성을 제거한 것은 물론, 향후 새로운 수익 사업이 될 대외 VDI 서비스까지 염두에 두고 유연한 프라이빗 클라우드 기반의 인프라를 구축하는 데 성공했다. SK㈜ C&C의 VDI 구축 사례를 집중 분석한다. 주요 내용 - 퍼블릭 클라우드의 효익 확보 - 프라이빗 클라우드에서 해답을 찾다 - "성능은 2~3배 개선, 비용은 30% 절감" - 클라우드-온프레미스 장점을 모두 누리는 방법 - 인터뷰 | “대규보 VDI에 최적인 유연하고 안정적인 프라이빗 클라우드 적용” (조국정 SK㈜ C&C 매니저)

HPE / SK네트웍스서비스 5일 전

BI|분석

“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

AI/ML 프로젝트 중 프로덕션까지 살아남는 비중은 매우 낮다. 적절한 데이터 부족, 컴퓨팅 자원 부족 등 여러 이유가 있지만, 본질적인 이유는 AI/ML 모델 구현, 훈련, 배포, 모니터링 등 전체 생명주기를 아우르는 관리 체계 부재에서 찾을 수 있다.  HPE Ezmeral MLOps를 예로 AI/ML 프로젝트의 성공 비율을 높이는 MLOps 전략에 대해 알아보자.  주요 내용 - AI/ML 프로젝트의 성공률을 높여라 - 누구나 쉽게 활용할 수 있는 MLOps 솔루션 - 민첩성 보장하는 MLOps와 데브옵스의 통합 - HPE Ezmeral MLOps 활용 사례 - 다양한 배포 옵션으로 인프라와 MLOps 통합 - 디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 AI의 역할 변화

HPE 2022.05.09

BI|분석 / 데이터센터 / 엔터프라이즈 아키텍처|SOA / 인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅

‘AI 인프라와 씨름하지 마세요’ HPE와 엔비디아가 내놓은 해법 - IDG Tech Dossier

AI가 모든 업종에 걸쳐 비즈니스 여러 부문에 침투해야 할 필요성이 공감대를 얻어가고 있다. 이에 따라 초기 파일럿 프로젝트 때와 다른 접근방식과 아키텍처, 도구, 문화의 필요성이 대두되고 있다. 각종 AI 워크로드를 온프레미스 IT 인프라스트럭처를 쉽게 실행할 수 있도록 돕는 도구인 '엔비디아 AI 엔터프라이즈'를 알아보는 한편,  이를 HPE 그린레이크 하이브리드 클라우드 패키지를 결합해 효과를 극대화한 HPE GreenLake AI as a Service에 대해 살펴본다. 주요 내용 -> AI, 비즈니스 현장 속으로 -> 새로운 도구와 그릇이 필요하다 -> ‘낮아진 문턱을 더 허물다’ HPE와 NVIDIA의 ‘AI as a Service’ 해법 -> HPE GreenLake AI as a Service의 주요 혜택 -> 일문일답 | “프라이빗 클라우드에 특화된 최초이자 유일한 AI as a Service” 한국 HPE 신장규 이사

HPE 2022.04.05

BI|분석

“데이터 접근성과 활용성을 높여라” AI/ML을 위한 통합 데이터 플랫폼 전략 - Tech Summary

데이터의 가치가 나날이 높아지고 있다. AI/ML, 분석 같은 데이터 집약적인 워크로드가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 하지만 이처럼 중요한 데이터 활용에 많은 조직이 어려움을 겪고 있다. 데이터 세트는 빠른 속도로 확장되고 있고, 이들 데이터는 파일, 객체, 스트림, 데이터베이스 등 여러 위치에 저장된다.  문제는 이들 데이터를 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자가 접근해 활용하는 것이 점점 복잡해지고 있다는 것이다. 데이터를 다루는 전문가들이 더 생산적이고 효율적으로 작업을 하는 유일한 해결책은 통합 분석 플랫폼을 구축하는 것이다. 너무 많은 도구와 절차로 인한 복잡성의 문제에 직면한 기업들의 고충과 이를 통합 분석 플랫폼이 어떻게 해소할 수 있는지 HPE 에즈메랄 통합 분석 플랫폼을 통해 살펴보자.  주요 내용 - 데이터 접근과 활용에 대한 도전 과제 - 복잡성을 해결하는 4가지 원칙 - 4대 원칙에 충실한 통합 분석 플랫폼 - 데이터 패브릭 기반의 글로벌 데이터 통합 - 더 큰 자유와 선택

HPE / 영우디지탈 2022.03.29

서버

“워크로드에 최적화하라” AI/HPC를 위한 GPU 인프라 구축 실전 가이드 - IDG Summary

엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서 GPU 기반 서버의 기능과 역할이 빠르게 확대되고 있다. GPU를 활용한 워크로드 증가는 제조, 금융, 공공, 통신, 미디어, 쇼핑, 생명과학, 서비스 등 업종을 가리지 않는 트렌드로 자리 잡고 있다. GPU 기반 클러스터 구축과 운영은 전통적인 엔터프라이즈 컴퓨팅 방식과는 차이가 있다. 많은 조직이 인프라 구축과 확장 과정에서 시행착오를 겪는 이유다.  그렇다면 어떻게 하면 고가의 GPU 자원을 더 효율적이고 합리적으로 활용하는 가운데 수요 증가에 맞춰 탄력적으로 확장해 나아갈 수 있을까? 답은 바로 워크로드에 최적화된 서버, 네트워크, 스토리지 그리고 운영과 관리를 위한 플랫폼과 도구 환경을 갖추는 것이다. HPE의 경험과 솔루션을 통해 그 방법을 알아보자.  주요 내용 - 급증하는 GPU 가속 기반 워크로드 - 워크로드 특성을 고려한 접근이 필요 - 워크로드에 맞는 GPU 선택 가이드 - HPE의 GPU 가속 기반 HPC, AI 서버 및 소프트웨어 포트폴리오 - 워크로드 유형별 주요 사례

HPE / NVIDIA 2022.03.08

애플리케이션 개발

“데브옵스의 한계를 넘어라” 깃옵스 기반 서비스 컨테이너화 및 CI/CD 구축 방안 - IDG Tech Insight

클라우드 네이티브의 핵심 요소인 컨테이너와 쿠버네티스는 뛰어난 유연성과 민첩성만큼이나 복잡하고 어려운 프로비저닝과 관리로 악명높다. 깃 기반의 단일 저장소와 데브옵스 개념을 융합한 깃옵스(GitOps)는 이런 과제를 해결하기 위한 새로운 클라우드 네이티브 환경 운영 모델로, 운영과 개발, 두 가지 모두에 엔드 투 엔드 CI/CD와 자동화 환경을 제공한다. 깃옵스의 기본 개념과 주요 구성 요소를 살펴보고, 실질적인 깃옵스 구현체인 ArgoCD를 이용한 실전 구현 방안을 제시한다. 특히 5G 모바일 엣지 컴퓨팅 플랫폼 구현 사례를 통해 미션 크리티컬 서비스의 깃옵스 기반 컨테이너화 사례도 소개한다.  주요 내용 - “쿠버네티스를 넘는 데브옵스의 확장판” 깃옵스의 이해 - 깃옵스 기반의 서비스 컨테이너화 및 자동화 구축 방안 - 미션 크리티컬 서비스 컨테이너화 및 깃옵스 구축 사례 - 쿠버네티스와 씨름한다면, K8sOps가 필요하다 - “안정적인 하이브리드 IT 구현하는 컨설팅과 서비스”

HPE 2021.06.29

클라우드 컴퓨팅

“디지털 혁신의 성패를 결정한다” 하이브리드 클라우드를 위한 컨테이너 플랫폼 가이드 - IDG Tech Insight

컨테이너의 확산과 함께 기업 IT 인프라가 하이브리드 클라우드 환경으로 빠르게 진화하고 있다. 컨테이너의 탁월한 효율성과 이동성이 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 클라우드 간의 매끄러운 연결을 위한 해법으로 부상하면서 한 가지 기술에 승부를 걸기 보다는 다양한 기술을 적재적소에 배치해 더 효과적인 환경을 구현할 수 있기 때문이다. IT 인프라의 최종 목적지로 평가되는 하이브리드 클라우드 관점에서 컨테이너 기술의 역할과 조건을 살펴보고, 최적의 컨테이너 플랫폼과 인프라를 구축하는 방법을 제시한다. 주요 내용 - 컨테이너를 사용해 디지털 트랜스포메이션 속도를 높이는 4가지 방법 - 하이브리드 멀티클라우드가 기술적으로 더 유리한 시나리오 - 하이브리드 클라우드를 위한 컨테이너 플랫폼의 조건과 HPE 에즈메랄 - “클라우드 시대 서버 관리에 필수” 코드형 인프라의 이해 - 클라우드 네이티브 환경을 위한 인프라의 조건과 HPE 시너지

HPE / 동국시스템즈 2021.04.05

인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅

하이브리드 멀티 클라우드 통합 운영 관리 성공 가이드 - IDG Tech Insight

하이브리드 멀티 클라우드를 도입하고 IT 플랫폼을 컨테이너와 마이크로서비스 기반으로 전환하는 기업이 늘어나면서 기술 복잡도와 쉐도우 IT, 업체 종속 등 새로운 숙제를 던지고 있다. 유연성의 혜택을 누리면서도 관리의 복잡성을 줄일 수 있는 하이브리드 멀티 클라우드 통합 운영 관리 방안을 살펴본다. 하이브리드 멀티 클라우드 통합 관리 솔루션이 지원해야 할 핵심 기능과 요건, 주요 성공 사례 등을 알아본다. 주요 내용 - 인프라 혁신이자 새로운 고민거리, 하이브리드 클라우드 운영에 대해 알아야 할 모든 것 - 사일로·업체 종속 없이 손쉽게 운영하는 하이브리드 멀티 클라우드 관리 체계를 구축하는 방법 - 하이브리드 클라우드 기반 애플리케이션 오케스트레이션의 가치 - HPE Morpheus를 이용한 하이브리드 멀티 클라우드 관리 

HPE / 이든티앤에스 2020.11.25

스토리지

“하이엔드 스토리지의 기준을 바꾼다” 빅데이터 클라우드 시대 미션 크리티컬 스토리지의 조건 - IDG Tech Dossier

디지털 트랜스포메이션과 IT 인프라 현대화가 본격화되면서 기업의 스토리지 환경이 큰 변화를 맞이하고 있다. 특히 핵심 비즈니스의 기반이 되는 하이엔드 스토리지는 기존의 가용성과 안정성 외에도 민첩성과 효율성을 갖추지 않으면 빠르게 변화하는 비즈니스 애플리케이션의 요구사항을 만족하기 어려운 상황이다. 신기술의 부상도 하이엔드 스토리지의 변화를 촉진하는데, 저장장치 기술뿐만 아니라 인공지능/머신러닝, 빅데이터 분석, 클라우드 등은 하이엔드 스토리지의 성능부터, 관리, 비용 효율성까지 전방위적 압박을 펼치고 있다. 데이터 스토리지를 둘러싼 기술 및 비즈니스 환경의 변화를 살펴보고, 기존 하이엔드 스토리지가 안고 있는 한계와 과제, 그리고 차세대 하이엔드 스토리지가 갖춰야 할 조건을 짚어본다. 또한 새로운 클래스의 스토리지로 평가되는 HPE 프라이메라 솔루션을 기반으로 한 스토리지 현대화 방안도 제시한다. 주요 내용 - “강력하지만 오래 된” 하이엔드 스토리지의 한계  - 현대화된 하이엔드 스토리지의 조건  - AI와 첨단 분석이 보장하는 100% 가용성  - 극한의 성능을 추구하는 올액티브 아키텍처  - “아는 만큼 나오는 성능” 내장 AI 엔진이 채워주는 2%  - “필요할 때 필요한 만큼만 최소의 비용으로”  - 하이엔드 스토리지를 재정의하는 HPE 프라이메라

HPE / 영우디지탈 2020.06.03

데이터센터 / 서버 / 스토리지

“프라이빗 클라우드에서 대기업 핵심 애플리케이션까지” 산업별 사례로 확인하는 HCI 필승 해법 - IDG Tech Insight

HCI(Hyperconverged Infrastructure)의 확산세가 심상치 않다. 데이터센터의 3대 구성요소인 서버, 스토리지, 네트워크를 하나로 통합한 HCI는 신속하게 배치하고 유연하게 확장할 수 있다는 장점으로 관리 인력이 부족한 ROBO 환경이나 VDI 같은 신규 프로젝트에서 각광을 받았다. 하지만 최근의 주요 사례를 보면, 새로 프라이빗 클라우드를 구축하고 데이터센터를 통합하는 데서부터 ERP나 MES 같은 대기업의 핵심 애플리케이션까지 IT 인프라 전 영역으로 확장되고 있다. 성능과 손쉬운 구축 및 관리, 비용 효과, 안정성과 데이터 보호, 재해 복구까지 HCI의 주요 장점을 대표적인 사례를 통해 확인한다. 또한 티어 1 애플리케이션이 필요로 하는 안정성을 보장하기 위해 HCI는 어떤 조건을 갖추어야 하는지도 짚어본다. 주요 내용 - SK E&S, HCI로 성능과 데이터 보호를 모두 만족하는 VDI 환경 구축  - CJ대한통운, HCI 기반 업계 표준 기술로 인프라 현대화 본격화  - 네패스, HCI로 핵심 애플리케이션 성능과 가용성 레벨업  - 주요 해외 사례 : Altamaha Bank, W. R. Grace & Co, Migros Ticaret A.S  - HCI가 엔터프라이즈급 데이터 가용성과 안정성을 보장하는 방법  - 데이터센터에 HCI 도입을 고려해야 하는 8가지 이유

HPE / SK네트웍스서비스 2020.05.25

스토리지

“완성형 소프트웨어 정의 데이터센터 솔루션” 하이퍼컨버지드 인프라 3.0 - IDG Tech Dossier

가상화가 데이터센터의 주류로 자리 잡은 이후에도 IT가 해결해야 할 과제는 산재해 있다. 비용 절감의 압박 속에서 성능과 용량, 이동성, 관리성을 최적의 상태로 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 여기에 날로 증가하는 데이터의 규모와 비즈니스에서 데이터가 가지는 중요성을 반영하면 해법을 기존 IT 인프라 아키텍처에서 찾는 것은 이미 불가능하다는 것이 업계의 중론이다. 이 때문에 가상화 환경을 중심으로 한 새로운 아키텍처에 대한 필요성이 제기되었으며, 하이퍼컨버지드 인프라가 그 해결책으로 주목을 받고 있다. 컨버전스의 진화 과정부터 하이퍼컨버지드 인프라가 제공하는 비즈니스 이점, 기술적인 강점과 사례까지 살펴본다. 주요 내용 - 진화하는 IT 인프라 컨버전스  - 컨버전스 3.0 : 데이터 중심 하이퍼컨버지드 인프라  - 클라우드의 경제성과 엔터프라이즈급 기능의 결합을 차세대 인프라  - 데이터 중심 인프라의 핵심 “데이터 가상화 플랫폼”  - 진정한 소프트웨어 정의 데이터센터를 위한 해법

HPE 2020.03.19

데이터센터

온프레미스 인프라를 위한 소비 기반 IT 도입 모델 : 가트너

서버 및 스토리지 벤더들은 클라우드가 제공하는 비용 탄력성 및 확장성을 확보하기 위해P PU(Pay Per Use: 사용량 기반 과금) 방식의 온프레미스 인프라 환경을 제공합니다. I&O 주요 업체들은 월별 가격표만 따질 것이 아니라, 소비 기반 계약을 평가하여 운영 민첩성을 확보해야 합니다. 본 연구에서는 소비 기반 가격 요소를 적어도 부분적으로 포함하면서 규모의 확장과 축소를 모두 허용하는 하드웨어 벤더측의 서비스를 집중 조명합니다. 순수 주문형 용량이나 퍼블릭 클라우드 온프레미스 서비스는 보고서에서 다루지 않습니다. <8p> 주요 내용 - 소비 모델의 작동 방식 - I&O가 서비스 중심 체제로 발전할 때 소비 모델 사용 - IT 및 재무 부서를 접목한 5년 TCO 평가 - 불규칙한 수요 변화를 방지하기 위한 비용 관리

HPE 2020.03.19

데이터센터

디지털 비즈니스 혁신을 위한 “서비스형” IT 소비 모델 : IDC 기술 집중 조명

본 기술 집중조명에서는 데이터 센터 서비스 제공사가 IT 환경에서 리소스 할당 및 소비를 향상하여 IT 가 디지털 변화를 더 활발하게 할 수 있도록 하고, 전체적인 데이터 센터 수행 향상에 있어서 IT 조직을 지원할 방안을 조사합니다. 또한 데이터 센터 지원 서비스를 위해 전략적으로 중요한 시장에서 Hewlett Packard Enterprise(HPE)의 역할을 살펴봅니다. <9p> 주요 내용 - 디지털 비즈니스의 속도 - 일상적인 업무에 대부분 할당되는 IT 자원 - 데이터 센터 지원의 비용 영향 - 융통성 있는 데이터 센터 환경 구축을 위한 서비스형 IT로 이동 - 사내 데이터 센터를 위한 서비스형 IT의 이점

HPE 2020.03.19

서버

초고속 빅 데이터 : F1 Mercedes-AMG Petronas Motorsport 사례

포뮬러 원 그랑프리에서 Mercedes-AMG Petronas Motorsport 팀은 항상 1위 자리를 다투는 우승 후보입니다. Mercedes-AMG Petronas Motorsport 팀은 2014년부터 2018년까지 연이어 드라이버 및 컨스트럭터 챔피언 자리에 올랐으며, 드라이버 루이스 해밀턴은 포뮬러 원 역사상 최고의 드라이버 중 한 명으로 평가됩니다. HPE는 이 팀에 참여하여 고성능 경주 차량에 첨단 IT 엔지니어링을 결합하는 일을 돕고 있습니다. <7p> 주요 내용 - F1 레이싱: 빅 데이터 스포츠 - 우승을 위한 정교한 자동차 엔지니어링과 기민한 트랙 전략 - 정확하고 빠른 의사 결정을 위한 데이터 - 데이터 센터에서 트랙 현장까지, 당면 과제에 꼭 맞는 시스템 - 혁신, 전략, 속도

HPE 2019.09.30

BI|분석 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 하드웨어

자율 주행에서 머신 비전까지··· ‘HPC+AI’ HPE 글로벌 사례 집중 분석 - IDG Summary

점점 더 많은 기업이 인공지능(AI)과 머신러닝을 활용하면서 여러 가지 현장 적용 사례가 나오고 있다. 이때 AI의 효과를 극대화하려면 엣지에서 이루어지는 작업과 데이터센터 혹은 클라우드에서 처리하는 작업을 모두 고려해 인프라를 설계하는 것이 중요하다.  그렇다면 기업이 구체적으로 어떻게 준비해야 할까? 씨게이트의 엣지-투-코어 온프레미스 구축 사례, HPE 스위스 공장의 머신 비전 도입 사례 등을 통해 이상적인 AI용 인프라 구축 방안을 살펴보자. 또한, 비디오 분석과 감시를 활용한 안전 강화 사례, 자율주행차의 ADAS 시스템 지원 체계 구축 사례 등을 통해 엣지-투-코어 기술의 폭넓은 활용 가능성을 확인해 보자. 주요 내용 - AI 장점을 극대화하는 인프라 구축이 필요한 이유 - 사례 1. 씨게이트, 엣지-투-코어 HPE 제품 기반 온프레미스 구축 - 사례 2. HPE 스위스 공장, 머신 비전으로 서버 불량 25% 감소 - 사례 3. 비디오 분석과 감시를 활용한 안전 강화 - 사례 4. 자율주행, AI-HPC-빅데이터의 결합 - 요건에 맞는 엣지-투-코어 아키텍처를 구성하는 방법

HPE / SK네트웍스서비스 2019.09.30

서버

인공지능 도시의 비디오 분석기능 가속화

Intelligent Video Analytics를 사용하면 작업 대기 시간을 단축할 수 있을 뿐 아니라 사전 처리 및 선택적 포워딩을 통해 스토리지 및 네트워킹 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 하지만 하드웨어와 소프트웨어의 올바른 조합을 선택해야하므로 플랫폼이 중요합니다. 본 백서는 첨단 비디오 분석 시스템의 현황과 과제를 소개하고, HPE Edgeline Converged Edge Systems, NVIDIA Tesla 및 XJERA와 같은 심층 학습 ISV의 ecosystem을 통해 비디오 분석 시스템의 정확성과 속도를 측정해 이상적인 플랫폼 환경을 제시합니다. 특히 HPE Edgeline 및 NVIDIA IVA를 통해 에지에서 AI 기능을 신속하게 파악할 수 있음을 테스트를 통해 확인합니다. <12p> 주요 내용 - 첨단 비디오 분석 기능 - 솔루션 개요 - 비디오 분석 목표 및 시스템 구성 - 비디오 분석 성능 및 결론

HPE 2019.09.30

서버

HPE-NVIDIA : AI 번들 오퍼링 북

인공지능 기술은 인간의 지각, 추론, 학습능력 등을 컴퓨팅 파워을 이용하여 구현하는 기술로, 자율주형, 지능형 금융서비스, 의료진단, 법률서비스 지원, 게임, 기사작성, 지능형 감시 시스템 등 다양한 산업분야에서 널리 활용되고 있습니다. HPE는 다양한 영역에서 AI 관련 연구를 지속적으로 수행해 왔습니다. 본 자료는 HPE가 제안하는 HPE Edge-to-Core AI 통합모델 구성을 살펴보고, HPE와 NVIDIA가 AI Training 및 Inference 전용으로 구성한 솔루션의 특징을 상세하게 소개합니다. <24p> 주요 내용 - 인공지능의 미래 및 HPE HPC/AI 연구여정 - HPE Edge-to-Core AI 통합 모델 구성도 - HPE-NVIDIA AI 오퍼링 - AI Training 용도 - HPE-NVIDIA AI 오퍼링 - AI Inference 용도 - HPE AI 최적화 제품 포트폴리오

HPE 2019.09.30

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