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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

데이터센터

“AI 경쟁의 승부를 결정한다” NVIDIA 레퍼런스 아키텍처 기반의 효율적인 AI 인프라 구축 전략 - IDG Summary

AI에서 기업의 미래 경쟁력을 찾는 기업들이 늘면서 산업군을 막론하고 AI 투자가 확대되고 있다. 이처럼 AI 경쟁이 본격화되면서 승부를 가르는 요인으로 AI 인프라의 효율이 중요해졌다. AI 경쟁에서 승리하기 위해서는 AI 컴퓨팅 수요를 즉각 만족할 수 있는 인프라 구축과 운영 역량이 필요해진 것이다. AI 인프라 구축 및 운영에서 엔비디아의 레퍼런스 아키텍처는 투자를 보호하고 민첩성과 확장을 보장하는 방안으로 주목받고 있다. AI 인프라 구축의 기술적인 과제를 짚어보고 엔비디아 레퍼런스 아키텍처의 특징과 주요 이점, 네이버 사례를 통해 검증된 모듈화 기반 접근 방식을 알아본다. 또한 엔비디아 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 국내 기업에 최적화한 토털 솔루션 패키지인 uDNA-AIDA도 소개한다. 주요 내용 - 투자 성공 확률을 높이는 AI 인프라 구축 여정 - 최고의 성능을 위한 황금비 찾기 - 민첩한 확장을 보장하는 엔비디아 레퍼런스 아키텍처 - 네이버 사례를 통해 검증된 모듈화 기반 접근 방식의 이점 - 국내 기업 환경에 최적화한 uDNA AIDA  

NVIDIA / 유클릭 2021.07.07

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