NVIDIA DGX: 딥 러닝을 위한 최고의 AI 서버

2024 년 7 월 26 일

제이슨 리브스

빠르게 성장하는 인공 지능(AI) 영역에서 최고의 하드웨어를 보유하는 것은 모든 일을 주도하는 데 핵심입니다. 이곳은 엔비디아 DGX 서버 조직이 AI 노력을 추진할 방법을 찾는 경우, 이제 업계 표준으로 간주되기 때문에 유용합니다. 딥 러닝 애플리케이션을 염두에 두고 구축된 이 서버는 타의 추종을 불허하는 컴퓨팅 성능과 통합 기능을 제공하며, 지금까지 만들어진 가장 까다로운 인공 지능 워크로드도 처리하도록 설계되었습니다. 이 블로그 게시물에서는 NVIDIA DGX 시리즈의 몇 가지 중요한 기능과 이점을 살펴보고 아키텍처와 성능 수치를 논의한 후 조직의 AI 역량을 변경하는 데 사용할 수 있는 방법에 대한 제안으로 마무리합니다. IT 의사 결정권자, 데이터 과학자 또는 AI 연구원이든 이 기사를 읽어보세요. 이 기사에서는 NVIDIA DGX 서버가 딥 러닝을 위한 최고의 AI 서버인 이유에 대한 전체적인 관점을 제공합니다.

차례

AI 인프라란 무엇이며 NVIDIA DGX는 어떻게 적합합니까?

AI 인프라 환경 이해

인공지능(AI) 인프라는 AI 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포 및 관리하는 데 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워킹 요소의 전체 시스템을 의미합니다. 여기에는 GPU 및 CPU와 같은 컴퓨팅 리소스, 데이터 저장 시스템, TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 특수 기계 학습 프레임워크 등이 포함됩니다. 이 생태계에는 특히 AI 워크로드를 위해 고성능으로 최적화된 딥 러닝 성능 서버인 NVIDIA DGX가 있습니다. 대규모 모델을 지원하는 통합 소프트웨어 스택을 갖춘 고급 GPU 아키텍처를 특징으로 하는 이 아키텍처는 현대 인공지능 인프라의 중요한 부분으로 작용하여 기업/기업이 워크플로우 속도를 가속화하는 동시에 획기적인 결과를 달성할 수 있도록 해줍니다.

AI 기반 워크로드에서 NVIDIA DGX의 역할

NVIDIA GPU로 구동되는 AI 기반 워크로드는 NVIDIA DGX 서버의 주요 초점입니다. 딥 러닝 작업 속도를 높이는 인공 지능용으로 특별히 제작된 Tensor 코어를 사용하여 이를 수행합니다. 실제로 이러한 서버는 비교할 수 없는 성능을 제공합니다. 최대 100페타플롭스 AI 성능을 제공하는 기능을 갖춘 100개의 NVIDIA A5 Tensor Core GPU를 통합한 DGX AXNUMX을 예로 들어 보겠습니다.

DGX 시리즈의 장점 중 가장 주목할 만한 것은 대규모 AI 모델과 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력입니다. GPU는 NVIDIA가 설계한 NVLink 기술을 통해 연결되어 있어 서로 간에 높은 대역폭과 낮은 지연 시간 통신이 보장되므로 기존 서버가 제공할 수 있는 것보다 복잡한 AI 모델에 대한 처리 시간이 더 빠릅니다.

또한 NVIDIA DGX 시스템 내의 소프트웨어 스택은 추가 인공 지능 작업을 최적화합니다. 이는 다양한 개발 도구, 라이브러리로 구성되며 Nvidia A100 GPU 외에도 TensorFlow, PyTorch 또는 MXNet과 같은 인기 있는 딥 러닝 프레임워크를 지원합니다. 포괄적인 소프트웨어 환경은 생산성을 향상시키고 인공 지능 모델의 배포 및 관리를 단순화합니다.

예를 들어, 내부 벤치마크를 살펴보면 DGX A100은 BERT 유사 모델에 따라 수렴이 발생하기까지 필요한 몇 주 간의 훈련 기간을 단 며칠로 줄일 수 있음을 보여줍니다. 이러한 가속화는 통찰력을 얻는 시간을 단축할 뿐만 아니라 더 빈번한 반복과 실험을 허용하여 모델링의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.

모든 것을 요약하자면; 강력한 아키텍처 통합 소프트웨어 고성능 기능은 조직의 AI 기반 워크로드를 효율적으로 확장하려는 경우나 성공이 필요한 다른 모든 경우에 없어서는 안 될 필수 요소입니다!

AI용 NVIDIA DGX™를 선택해야 하는 이유

AI 기반 NVIDIA DGX를 선택하면 최신 하드웨어 기술, 올인원 통합 소프트웨어 솔루션, AI 개발을 위한 강력한 지원과 같은 탁월한 이점이 제공됩니다. 여기에서 DGX 시스템은 업계 최고의 성능을 제공하는 NVIDIA A100 Tenor Core GPU로 구동되는 가속화된 AI 훈련 및 추론을 위해 설계되었습니다. 이러한 GPU는 NVLink 기술을 통해 상호 연결되어 인공지능 모델 내에서 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 데 필요한 원활한 고속 통신을 보장합니다. 이 사실 외에도 NVIDIA AI Enterprise 제품군은 TensorFlow 또는 PyTorch를 포함한 주요 프레임워크와 호환되는 동시에 다양한 종류의 AI 워크로드 배포 및 관리를 단순화하는 또 다른 기능도 제공합니다. 따라서 이러한 기능을 통해 기업은 AI 프로젝트 속도를 높이고, 개발에 소요되는 시간을 단축하며, 다양한 산업에서 사용되는 모델이 달성한 정확성과 신뢰성 수준을 향상할 수 있습니다. 따라서 모든 기업은 AI용 NVIDIA DGX™를 반드시 보유해야 합니다. 폐기.

NVIDIA DGX 서버를 구동하는 GPU는 무엇입니까?

NVIDIA Tesla GPU 개요

NVIDIA의 Tesla GPU는 대규모 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 AI 작업을 위해 제작되었습니다. 이 제품군은 V100, T4 및 P100 GPU로 구성되며 모두 엄청난 컴퓨팅 성능과 메모리 대역폭을 제공하도록 제작되었습니다. Volta 기반 V100은 AI 및 HPC 워크로드에 있어 동급 최고입니다. 16GB 또는 32GB HBM2 메모리와 640개의 Tensor 코어를 갖추고 있어 추론 및 훈련에 탁월한 성능을 제공합니다. Turing 기반 T4는 다양한 워크로드 중에서 교육, 추론 및 비디오 트랜스코딩을 지원하며 에너지 효율성으로도 잘 알려져 있습니다. 반면 Pascal 기반 P100은 16GB HBM2 메모리로 까다로운 계산을 수행할 수 있어 대규모 분석을 처리할 수 있습니다. 3584개의 CUDA 코어와 함께. 따라서 이러한 그래픽 카드가 장착된 NVIDIA DGX 서버는 고성능 컴퓨팅을 위한 AI 시스템을 가속화하는 데 개발 주기 시간 단축이 필요할 때 탁월한 선택이 됩니다.

A100 및 V100 GPU의 기능 탐색

NVIDIA A100 GPU의 기능

NVIDIA A100 GPU는 Ampere 아키텍처를 기반으로 구축되었으며 놀라운 성능을 발휘할 뿐만 아니라 무한히 확장할 수 있다는 점에서 GPU 기술 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 최대 2GB의 HBM80e 메모리와 초당 1.25테라바이트 이상의 메모리 대역폭을 포함하므로 모든 종류의 데이터 집약적인 작업을 처리할 수 있습니다. 단일 A100 GPU는 MIG(Multi-Instance GPU) 기술을 사용하여 서로 완전히 격리된 100개의 작은 GPU로 나눌 수 있으며, 각 GPU에는 자체 캐시, 컴퓨팅 코어 및 고대역폭 메모리가 있습니다. 이 기능은 다양한 컴퓨팅 워크로드를 효율적으로 실행하는 동시에 IaaS(Infrastructure-as-a-Service) 기능을 향상시킵니다. 또한, 무엇보다도 A432은 6912개의 XNUMX세대 Tensor 코어와 XNUMX개의 CUDA 코어를 갖추고 있으며 이전 모델보다 뛰어난 와트당 성능을 자랑하여 AI 훈련, 추론 및 HPC에 적합합니다.

NVIDIA V100 GPU의 기능

Volta 아키텍처를 기반으로 하는 NVIDIA V100 GPU는 여전히 인공 지능 또는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 관련된 작업을 위한 가장 강력한 옵션 중 하나로 남아 있습니다. 640개의 Tensor 코어와 5120개의 CUDA 코어가 있는 반면 HBM2 메모리는 16GB 또는 32GB이므로 900GB/s 이상의 메모리 대역폭을 제공합니다. V100의 Tensor 코어는 딥 러닝 워크로드를 수용할 수 있도록 특별히 설계되었습니다. 네트워크 훈련 단계 동안 초당 약 125테라플롭스로 추정되는 출력 성능으로 훈련 속도를 제공합니다. 이 유형의 그래픽 카드는 정확도를 잃지 않고 빠른 계산을 보장하는 혼합 정밀도 산술을 지원하므로 비즈니스 기업과 과학 연구 기관 모두에 적합합니다. 또한, 대용량 저장 용량과 결합된 뛰어난 계산 능력 덕분에 이 특정 모델은 대규모 시뮬레이션 실행부터 복잡한 알고리즘이 필요한 실시간 분석까지 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

NVIDIA는 이러한 최첨단 GPU를 DGX 서버에 통합함으로써 조직이 모든 유형의 AI 워크로드 또는 HPC 작업을 이전보다 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 지원했습니다.

NVIDIA DGX A100 및 NVIDIA DGX H100의 성능 벤치마크

AI 및 HPC 성능 벤치마크는 NVIDIA DGX A100 및 DGX H100에 의해 설정되었습니다. 100개의 A100 Tensor Core GPU를 갖춘 DGX A5은 최대 XNUMX페타플롭스의 AI 최고 성능을 달성합니다. 이 시스템은 AI의 훈련과 추론을 동시에 잘 수행하기 때문에 혼합 정밀도 컴퓨팅에 좋습니다. 하나의 GPU를 다양한 워크로드에 맞게 여러 인스턴스로 분할할 수 있는 MIG(Multi-Instance GPU) 기술을 지원하는 이 시스템을 통해 처리량과 효율성이 크게 향상되었습니다.

반면, 이전 벤치마크는 최신 H100 GPU로 구동되는 향상된 성능 지표를 갖춘 NVIDIA DGX H100에 의해 능가되었습니다. 이러한 GPU는 최대 60테라플롭의 이중 정밀도 성능을 제공하며, AI 작업에 사용되는 딥 러닝 모델의 학습 시간도 단축합니다. 이 장치의 놀라운 점 중 하나는 희소 및 고밀도 행렬 계산을 위해 특별히 설계된 새로운 4세대 텐서 코어가 포함되어 있어 비교할 수 없는 속도 수준을 제공한다는 것입니다. GPU 간 NVLink 및 NVSwitch 기술을 통한 데이터 처리량 증폭 외에도 이러한 기능으로 인해 GPU 간 통신이 개선되어 연산 능력이 향상되어 전반적인 연산 기능이 더욱 향상되었습니다.

이 두 가지는 가장 어려운 계산 작업을 염두에 두고 만들어졌기 때문에 어떤 종류의 작업 부하도 처리할 수 있어야 합니다. 따라서 고급 인공 지능 연구, 빅 데이터 분석 또는 업계 전반의 복잡한 시뮬레이션과 관련된 모든 조직에 꼭 필요한 도구입니다. 따라서 그들은 오늘날 성능 컴퓨팅 애플리케이션 환경과 함께 고급 인공 지능의 선두에 확고히 자리 잡았습니다.

NVIDIA DGX™는 AI와 딥 러닝을 어떻게 향상합니까?

NVIDIA DGX로 딥 러닝 가속화

NVIDIA DGX™ 시스템을 활용하면 뛰어난 성능을 발휘하는 통합 하드웨어 및 소프트웨어가 함께 제공되므로 딥 러닝이 가속화됩니다. 이러한 시스템에는 A100 및 H100과 같은 모델을 포함하여 AI 워크로드용으로 설계된 최고의 GPU가 있습니다. Tensor Cores, Multi-Instance GPU(MIG), NVLink 및 NVSwitch와 같은 고급 기술을 사용하여 컴퓨팅 효율성과 처리량을 높이는 동시에 GPU 간 통신을 허용합니다. 따라서 이 구성은 복잡한 딥 러닝 모델 개발 단계에서 훈련 시간을 단축하고 추론 성능 최적화를 향상시킵니다. 요약하자면, NVIDIA DGX™ 하드웨어는 소프트웨어 기능과 함께 속도, 확장성 등 딥 러닝의 다양한 측면을 뛰어난 수준으로 제공하여 크게 향상시킵니다.

AI 연구 및 산업에서의 NVIDIA DGX 사용 사례

AI 연구와 비즈니스 애플리케이션은 비교할 수 없는 컴퓨팅 능력과 효율성을 갖춘 NVIDIA DGX™ 시스템에 의해 추진됩니다. 다음은 사용 사례의 몇 가지 예입니다.

의료 영상 및 진단

의료 영상 분야에서는 진단이 더욱 빠르고 정확해졌습니다. 엔비디아 DGX 시스템. DGX가 지원하는 AI 모델은 MRI 스캔이나 CT 스캔을 포함한 대량의 의료 데이터를 처리하여 이상 징후를 감지하고 더 높은 정밀도로 초기 단계 진단을 제공할 수 있습니다. 스탠포드 대학의 연구에 따르면 DGX A100에서 AI 알고리즘이 실행되어 흉부 엑스레이에서 폐렴을 탐지하는 정확도가 92%로 기존 방법보다 훨씬 뛰어났습니다.

자치 차량

NVIDIA DGX 시스템은 자율 주행 기술의 개발 및 개선에 크게 의존합니다. 자율 주행 차량의 다양한 센서에서 실시간 데이터 처리가 DGX 플랫폼에서 제공하는 연산 능력으로 가능해졌습니다. Tesla나 Waymo와 같은 회사에서 자율 주행 차량에 사용하는 경로 계획 및 의사 결정 알고리즘을 따라 객체 감지 향상을 위한 딥 러닝 모델을 학습하는 것은 DGX를 사용하여 수행됩니다. 이는 궁극적으로 더 안전한 자율 주행 차량으로 이어집니다.

자연 언어 처리 (NLP)

NLP 애플리케이션 중에서 챗봇, 번역 서비스, 가상 비서는 NVIDIA DGX 시스템을 통해 발전합니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-3 모델은 DGX H100에 존재하는 강력한 아키텍처를 통해 달성된 엄청난 양의 텍스트 데이터를 짧은 기간 내에 처리해야 하므로 더 일관되고 상황에 맞게 정확한 언어 생성이 가능합니다. 이전에는 몇 주가 걸렸던 작업을 이제는 며칠 만에 완료할 수 있으므로 AI 기반 커뮤니케이션 도구의 혁신이 가속화됩니다.

재무 모델링 및 위험 관리

금융 산업에서는 위험 평가와 함께 시장 동향에 대한 빠른 분석이 NVidia dgx a1000 서버 랙이라는 시스템에서 제공되는 NVIDIA의 딥 러닝 기반 빠른 계산 능력에 의존하므로 여기에서 읽을 수 있습니다. 정량 분석가를 활용한 주식 동향 예측 기반 고주파 거래 데이터 처리는 DGX를 기반으로 하는 강력한 리스크 관리 프레임워크를 개발했으며, 이를 통해 JP Morgan은 리스크 모델의 계산 시간을 40% 단축했습니다. 이는 결과적으로 더 빠르고 정확한 재무 의사결정을 가능하게 했습니다.

기후 과학 및 날씨 예측

대기 현상 시뮬레이션과 관련된 복잡성으로 인해 엄청난 양의 계산이 필요합니다. 이것이 바로 기후 과학자들이 일기 예보 목적으로 NVIDIA DGX 시스템을 사용하는 이유입니다. 복잡한 대기 현상을 염두에 두고 특별히 설계된 Nvidia dgx a1000 서버 랙의 컴퓨팅 성능 덕분에 복잡한 대기 현상을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다. ECMWF(유럽 중기 기상 예보 센터)는 DGX 채택을 통해 예측의 신뢰성과 정확성을 향상시켰습니다. DGX에서는 허리케인과 같은 심각한 사건에 대해 최대 20% 더 높은 예측 정확도를 기록했습니다. 이는 대비를 위한 중요한 단계입니다. 이런 자연재해에 대비해서요.

이는 NVidia dgx 플랫폼 덕분에 빛을 본 많은 사례 중 몇 가지 예일 뿐입니다. NVidia dgx 플랫폼은 인공 지능(AI) 기술과 함께 광범위한 영역에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 여기에 적용된 딥러닝 알고리즘.

성공 사례: NVIDIA DGX 실행

건강 관리 및 의료 조사

Mayo Clinic은 NVIDIA DGX 시스템을 사용하여 AI 기반 의료 연구 속도를 높였습니다. Mayo Clinic은 DGX A100을 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리했으며, 이는 더 나은 환자 치료를 위한 보다 정교한 진단 모델을 만드는 데 도움이 되었습니다. 예를 들어, 의료 영상 데이터를 처리하는 데 소요되는 시간이 크게 단축되어 더 빠르고 정확한 진단이 가능해졌습니다.

자치 차량

NVIDIA DGX 솔루션은 선도적인 자율주행차 개발자 중 하나인 Waymo가 자율주행 기술을 교육하고 검증하는 과정에서 적용됩니다. Waymo가 다양한 자율 주행 시스템을 위해 처리하는 막대한 양의 센서 데이터는 DGX가 제공하는 컴퓨팅 성능을 통해서만 가능해졌습니다. 이러한 성과는 단기간 내에 널리 배포될 수 있는 신뢰할 수 있는 자율 주행 자동차로 해석됩니다.

의약품 개발

약물 발견 프로세스를 빠르게 진행하기 위해 AstraZeneca는 NVIDIA DGX 시스템을 활용합니다. DGX A100을 연구 워크플로에 통합하면 복잡한 생물학적 데이터에 대한 분석을 단순화하여 AstraZeneca에서 잠재적인 약물 후보를 식별하는 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 신약의 시장 출시를 앞당기는 보다 효율적인 개발 파이프라인이 마련되었습니다.

DGX A100 서버의 주요 기능은 무엇입니까?

DGX A100의 기술 사양

NVIDIA DGX A100의 AI 컴퓨팅 인프라는 성능과 유연성 측면에서 혁신적입니다. 기술적 능력을 입증하는 자세한 사양은 다음과 같습니다.

GPU 아키텍처: 이 Ampere 아키텍처 장치는 NVIDIA A100 Tensor Core GPU로 구동됩니다.
GPU 수: 8개의 병렬 작동 NVIDIA A100 Tensor Core GPU는 총 320GB GPU 메모리를 제공합니다.
GPU 메모리: 각 제품에는 40GB 고대역폭 메모리(HBM2)가 함께 제공되어 총 320GB GPU 메모리가 됩니다.
성능 : AI 및 고성능 컴퓨팅의 다양한 워크로드에 필요한 전례 없는 최대 5페타플롭스를 제공합니다.
CPU : CPU 바인딩된 작업을 효과적으로 처리하기 위해 기본 클럭 속도가 각각 7742GHz이고 모든 칩에 2.25개의 코어가 있는 64개의 AMD EPYC XNUMX 프로세서가 있습니다.
시스템 메모리 : 처음에 최소 2테라바이트의 저장 공간이 필요한 메모리 집약적 애플리케이션을 위해 최대 XNUMXTB까지 확장할 수 있습니다.
네트워킹 : 초당 800기가비트의 InfiniBand 연결이 통합되어 있어 데이터 센터 내의 여러 DGX 시스템 간에 빠른 데이터 전송이 가능합니다.
스토리지 : 스토리지 용량은 NVMe SSD로 구성된 30테라바이트(TB)로, 머신러닝 훈련 등 작업 중 대용량 정보를 자주 읽거나 쓸 때 빠른 액세스 시간과 높은 처리 속도에 최적화되어 빠른 I/O 작업을 보장합니다. 이 장치 유형에서 실행되는 인공 지능 프로그램에 필요한 대규모 데이터 처리 작업 중에.
소비 전력 : 최대 전력 소비량이 6.5킬로와트(XNUMXKW)에 달하더라도 컴퓨팅 성능을 고려할 때 전력 관리를 가볍게 여겨서는 안 됩니다.
소프트웨어: TensorFlow 및 PyTorch, 기타 널리 사용되는 프레임워크는 물론 NVIDIA CUDA 툴킷이 사전 설치되어 제공되므로 추가 소프트웨어 설치 또는 구성이 필요하지 않습니다.

NVIDIA DGX A100은 이러한 고급 기능을 결합하여 산업 전반의 AI 연구, 개발 및 배포에서 확장성과 다양성을 달성합니다.

엔터프라이즈 AI를 위한 DGX A100의 이점

NVIDIA DGX A100은 다음과 같은 많은 장점을 갖고 있기 때문에 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 위한 탁월한 선택입니다.

타의 추종을 불허하는 성능: DGX A100은 최대 5페타플롭스의 컴퓨팅 성능으로 복잡한 AI 워크로드를 처리할 수 있어 훈련 시간을 크게 줄이고 통찰력을 얻는 시간을 단축합니다.
확장성: 확장이 가능하고 2Gb/s InfiniBand 연결을 통합할 수 있는 100TB의 시스템 메모리를 갖춘 DGX를 사용하면 데이터가 증가하고 계산 요구 사항이 증가함에 따라 여러 장치에 걸쳐 쉽게 확장할 수 있습니다.
다양성: 듀얼 AMD EPYC 프로세서와 주요 AI 프레임워크 지원, NVIDIA의 최적화된 소프트웨어 스택을 갖춘 DGX A100은 고성능 컴퓨팅 환경에서 추론을 위한 모델 훈련과 같은 다양한 AI 작업에 이상적입니다.
효율성 : 최대 부하에서 최대 6.5kW를 소비하지만 이 고급 아키텍처는 에너지 활용 효율성을 보장하는 동시에 와트당 탁월한 성능을 제공합니다.
통합 및 관리: DGX A100은 NVIDIA의 소프트웨어 스택으로 사전 구성되어 제공되므로 기업 환경 내에서 AI 워크로드의 배포 및 관리를 단순화하고 개발 및 운영 파이프라인 프로세스를 간소화합니다.

이러한 이점으로 인해 DGX A100은 인공 지능 기술에 대한 잠재력을 극대화하려는 조직에서 사용할 수 있는 다른 기계 중에서 강력한 경쟁자가 되었습니다.

DGX A100과 DGX-1 비교

이전 버전인 DGX-1과 비교하여 DGX A100에는 몇 가지 개선 사항과 향상된 기능이 있습니다.

성능 : DGX A100은 최대 5페타플롭스를 제공하는데, 이는 DGX-1의 XNUMX페타플롭스보다 훨씬 높습니다. 컴퓨팅 파워가 XNUMX배 증가하여 더 복잡한 AI 워크로드를 실행할 수 있고 처리 속도도 빨라집니다.
메모리 및 확장성: DGX-1은 시스템 메모리가 512GB로 제한되어 있지만 DGX A100은 최대 2TB를 지원합니다. 게다가 이전 모델의 56Gb/s 연결과 달리; 이 제품은 여러 장치 통합 기능 내에서 확장 성능을 크게 향상시키는 초고속 100Gb/s InfiniBand 연결 기능을 갖추고 있습니다.
아키텍처 및 다양성: 이 두 제품에 대한 NVIDIA의 최신 정보에 따르면 DGX-1의 경우 Pascal, DGX A100의 경우 Ampere 등 다양한 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 원시 전력 출력을 높이는 것 외에도 다양한 인공 지능과 후자 장치의 고성능 컴퓨팅 작업을 더 잘 처리할 수 있습니다.
에너지 효율: 에너지 소비 측면에서(6.5kW 대 3.2kW) 비교하면 확실히 그렇습니다. 실제로 두 배 더 많은 전력을 소비할 수 있지만 여전히 여러 배 더 나은 성능을 발휘하므로 와트당 효율성은 이전 모델보다 새 모델에서 더 높습니다. 아직은 완벽해요.
소프트웨어 및 통합: 두 시스템 모두 NVIDIA의 소프트웨어 스택으로 사전 구성되어 있지만 DGX A100에만 적용되는 기계 학습과 관련된 사용 사례를 위해 특별히 만들어진 몇 가지 추가 업데이트가 있어 배포가 더 쉬워지고 특히 대규모 훈련과 같은 대량 작업을 수행할 때 AI 워크로드를 더 잘 관리할 수 있습니다. 데이터 세트를 동시에.

기본적으로 이것이 전반적으로 의미하는 바는 제가 방금 말한 모든 기능과 그 이상을 수행할 수 있는 제품을 원한다면 'DGX A100'이라는 제품을 구입하고 그렇지 않으면 여전히 거의 모든 기능을 수행하는 'DGX-1'을 선택한다는 것입니다. 또 다른.

NVIDIA DGX 시리즈를 자신있게 쇼핑하는 방법은 무엇입니까?

DGX AI 서버 배송 및 취급

DGX AI 서버 구매 및 배송 준비 시 원활한 전환을 위해 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

포장 사양: 배송 중에도 견딜 수 있을 만큼 안전하게 서버를 포장하므로 모든 부품이 손상되지 않고 작동할 수 있습니다.
배송 일정: 이용 가능 여부와 목적지에 따라 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 구매시 예상 도착일을 확인하는 것이 좋습니다.
취급 요구사항: DGX 서버 시스템은 전문 핸들러가 필요한 대형 중장비입니다. 수령 지점에 설치 목적에 필요한 인력 및 장비와 함께 하역 시설이 있는지 확인하십시오.
설치 전 확인 사항: 서버 설치 및 운영을 지원하는 데 필요한 전원 공급 장치의 적절성, 냉각 시스템 설치, 네트워크 연결 강도 등 다양한 인프라 요구 사항이 현장에서 충족되는지 확인합니다.
배송 후 지원: NVIDIA는 현재 설정에 쉽게 통합할 수 있도록 설치 조언은 물론 기술 지원과 같은 광범위한 지원을 제공 후 제공합니다.

기업 지원 및 보증 옵션 이해

NVIDIA는 강력한 엔터프라이즈 지원 및 포괄적인 보증 옵션을 제공하여 DGX AI 서버가 가능한 한 오랫동안 최대 성능으로 작동하도록 보장합니다. 다음은 그들이 제공하는 주요 지원 서비스 중 일부입니다.

기술적 도움: 이 프로그램을 사용하면 NVIDIA의 기술 지원 팀에 연중무휴 24시간 연락할 수 있습니다. 이들 전문가는 소프트웨어, 하드웨어 또는 시스템 구성 관련 문제를 해결하도록 잘 훈련되어 있습니다.
보증 범위: 표준 보증에는 제조 과정에서 사용된 자재나 기술에 문제가 있는 경우 결함이 있는 부품의 수리 또는 교체가 포함됩니다. 보호 기간을 연장하려면 추가 보증 옵션을 구매할 수 있습니다.
소프트웨어 업데이트: 보안 수준을 높이고 최신 AI 도구 및 기술 호환성 요구 사항에 맞춰 시스템 성능을 조정하는 펌웨어 업데이트와 함께 새로운 소프트웨어 버전을 정기적으로 출시합니다.
현장 지원: 문제에 즉각적인 주의가 필요한 경우, 심각도에 따라 서비스 수준 계약에 따라 현장 전문 지원이 제공될 수 있습니다.
교육 및 리소스: 교육 모듈과 함께 사용할 수 있는 문서가 많이 있으므로 팀은 이러한 기계에 대해 자세히 알아보고 이를 최대한 활용할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 얻어 효율적인 사용자가 될 수 있습니다.

AI 인프라의 안정성과 효율성을 보장하려면 기업은 가동 중지 시간 없이 운영이 원활하게 실행되므로 이 지원 조항에 대해 알아야 합니다.

공인 대리점에서 구매 시 팁

조직이 NVIDIA DGX AI 서버와 같이 가치가 높은 엔터프라이즈 하드웨어를 구매할 때 정품, 고품질 서비스 및 판매 후 지원을 위해 공인 대리점에서 구매하는지 확인하는 것이 중요합니다. 다음은 참고해야 할 몇 가지 중요한 사항입니다.

딜러의 승인을 확립하십시오: 언제나 NVIDIA 승인으로 등록된 판매자와만 거래하세요. NVIDIA 공식 웹사이트에서 찾거나 지원팀에 문의하면 확인할 수 있습니다.
온라인 순위 및 평가를 검토하세요. 독립 리뷰 플랫폼은 고객 평가를 제공할 수 있으며, 이는 공급업체의 평판을 평가하는 데 도움이 됩니다. 대개 높은 평가와 긍정적인 리뷰는 신뢰할 수 있는 서비스와 지원을 제공하고 있음을 보여줍니다.
보증 확인 및 지원 조항: NVIDIA가 보증 범위에 포함하는 모든 서비스를 판매자가 제공하는지 확인하세요. 그렇지 않으면 공인 딜러만이 공식적인 보증 범위와 포괄적인 지원을 제공합니다.
판매 서비스 후 평가: 구매 시점 이후에 어떤 종류의 지원이 제공되는지 알아보세요. 가용성이나 우수성 또는 둘 다일 수 있습니다. 추가 지원은 일반적으로 공인 대리점에서 리소스와 함께 제공되는 기술 지원 데스크 및 교육을 통해 제공될 수 있습니다.
서류 요청: 구매 영수증, 계약서 및 청구 과정이나 나중에 도움을 요청할 때 유용한 기타 관련 기록 등의 사본을 보관하십시오.

기업은 향상된 지원을 통해 완전한 NVIDIA AI 투자 최적화로 뒷받침되는 완전한 보증 자격을 갖춘 실제 제품을 얻을 수 있도록 이러한 규칙을 준수해야 합니다.

AI 컴퓨팅 요구사항을 위해 DGX Cloud를 고려하는 이유는 무엇입니까?

AI 인프라 확장을 위한 DGX Cloud의 장점

DGX Cloud에는 AI 인프라 확장에 도움이 되는 많은 주목할만한 이점이 있습니다.

필요할 때마다 확장 가능: 요구 사항에 따라 컴퓨팅 성능을 확장하는 프로세스의 속도를 높여 대량의 물리적 인프라가 필요하지 않게 됩니다.
관리되는 서비스: 이를 통해 오버헤드를 최소화하고 개발 및 배포 영역에 집중할 수 있도록 전문가가 완벽하게 관리하는 환경을 조성합니다.
우수한 성능: AI 워크로드용으로 특별히 설계된 NVIDIA의 고성능 GPU를 사용하면 모델과 애플리케이션이 항상 최적의 성능을 발휘합니다.
안전 제일: 강력한 보안 조치와 암호화 프로토콜은 규정 준수 표준을 충족하면서 데이터 보호를 보장합니다.
전세계 가용성: 인공 지능 컴퓨팅 리소스는 인터넷 연결이 가능한 모든 위치에서 전 세계적으로 액세스할 수 있으므로 다양한 지역에서 활동하는 팀 간의 협업이 향상됩니다.

NVIDIA AI Enterprise와 DGX Cloud의 통합

AI 기능을 개선하고 확장하려는 기업의 경우 DGX Cloud와 NVIDIA AI Enterprise의 통합이 이상적입니다. NVIDIA의 GPU 가속 인프라에서 사용하기 위해 강력한 인공 지능 및 데이터 분석 도구가 함께 제공됩니다. 다음은 시설에서 이를 사용하여 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.

단일 플랫폼: 이를 통해 인공 지능 워크로드의 배포, 관리는 물론 확장 또는 축소도 쉬워집니다.
향상된 성능 : 이는 NVIDIA의 AI용 소프트웨어 애플리케이션 스택과 고성능 GPU를 활용하는 기능을 결합하여 대기 시간을 줄이면서 더 빠른 처리 속도를 보장함으로써 가능합니다.
확장성: 클라우드에 호스팅되는 DGX 클라우드의 인프라를 통해 조직은 수요 변동에 따라 머신러닝에 할당되는 리소스 수준을 쉽게 조정할 수 있습니다.
관리 단순성: 통합 관리 도구는 관리 작업을 간소화하여 운영 복잡성을 줄이고 시간과 노력을 절약합니다.
향상된 안전성 : 제공되는 보안은 산업 표준 충족과 같은 필요한 모든 것을 다루므로 기계 학습과 관련된 섬세한 워크플로우도 관련 데이터 세트와 함께 보호됩니다.

이 두 가지 서비스를 결합함으로써 기업은 AI 시스템 내 확장성 측면에서 운영적 우수성을 위한 견고한 기반을 바탕으로 혁신이 신속하게 일어날 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.

업계 내 DGX Cloud 배포 사례

업계에서는 DGX Cloud를 사용하여 다양한 방법으로 혁신과 효율성을 촉진합니다.

건강 관리: DGX Cloud를 사용하면 의료 기관은 약물 발견을 가속화하고 의료 영상과 게놈 분석을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 이러한 시설은 고성능 컴퓨팅 능력을 활용하여 막대한 양의 데이터를 신속하게 조사함으로써 새로운 치료법과 맞춤형 의학 개발을 가속화합니다.
금융 : 금융 회사는 알고리즘 거래, 사기 탐지, 위험 관리 등의 분야에서 더 나은 결과를 얻기 위해 DGX 클라우드를 적용합니다. 첨단 AI 모델과 머신러닝을 접목해 대용량 금융 데이터를 보다 정확하고 빠르게 처리할 수 있어 시장 우위를 선점할 수 있다.
자동차 : 자동차 산업은 자율주행차 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 개발을 위해 DGX Cloud를 사용합니다. 이 클라우드 기반 인프라를 활용하면 복잡한 주행 시나리오를 시뮬레이션하고, AI 모델을 훈련할 수 있으며, 차량 안전과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 사례는 다양한 분야에 걸쳐 애플리케이션이 얼마나 다양한지 보여주지만 DGX Cloud에 최적화된 확장 가능한 AI 솔루션을 사용하여 혁신적인 혁신을 실현할 수 있는 잠재력이 있음을 보여줍니다.

참조 출처

엔비디아 DGX

컴퓨터 하드웨어

그래픽 처리 장치

자주 묻는 질문

Q: NVIDIA DGX란 무엇이며, AI 개발에 어떻게 도움이 됩니까?

A: NVIDIA DGX는 딥 러닝과 생성 AI 워크플로를 가속화하기 위해 구축된 유능한 AI 서버입니다. 최첨단 텐서 코어 GPU와 함께 작동하여 모든 연구자나 엔지니어가 원할 수 있는 최고의 성능을 제공합니다. 게다가 DGX는 NVIDIA AI Enterprise Software Suite를 사용하여 AI 프로젝트에 대한 뛰어난 지원을 제공합니다.

Q: NVIDIA DGX에서 사용할 수 있는 다양한 모델은 무엇입니까?

답변: NVIDIA는 더 많은 기능을 갖춘 최신 버전 중에서 NVIDIA DGX-1, DGX Station, DGX Station A100을 비롯한 다양한 유형의 DGX 모델을 생산합니다. 각 모델은 다양한 처리 능력과 스토리지 수준 내에서 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 다르게 설계되었습니다.

Q: NVIDIA DGX SuperPOD™는 AI 성능을 어떻게 향상합니까?

A: 여러 DGX 시스템을 하나의 시스템으로 결합하면 슈퍼컴퓨터라고 하며, NVIDIA DGX SuperPOD™가 탄생합니다. 이는 일반적인 이해를 넘어서는 컴퓨팅 파워를 제공하는 인공 지능 프로그램 역할을 합니다. 이 설계는 또한 더 높은 처리 속도를 제공하므로 대규모 머신 러닝이나 딥 뉴럴 네트워크와 관련된 빅데이터 애플리케이션에 적합합니다.

Q: 회사에서는 NVIDIA DGX와 같은 제품에 어떤 유형의 GPU를 포함합니까?

답변: 이러한 시스템에는 Tesla V100, 8x V100, 심지어 최근 Nvidia 회사에서 출시한 H100 시스템과 같은 최첨단 그래픽 프로세서 장치가 있습니다. 이러한 모든 구성 요소는 고성능 컴퓨팅(HPC) 목적으로 특별히 제작되었지만 동시에 생성 모델 생성과 함께 대규모 데이터 처리를 기반으로 다양한 종류의 인공 지능 프로젝트를 지원할 수 있습니다.

Q: “NVIDIA DGX Station”이 무엇을 의미하는지 설명하고, 이를 활용할 수 있는 분야를 제안해 주실 수 있나요?

A: NVIDIA DGX Station과 같은 사무실 기반 인공 워크스테이션은 직원들이 작업을 더 빠르게 수행하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨팅 기능은 데이터 센터의 컴퓨팅 기능과 유사하므로 다양한 AI 모델을 만들고 테스트하려는 과학자에게 매우 필요합니다. 모든 것을 효율적으로 수행할 수 있기 때문입니다. 최신 모델은 데이터 과학 및 AI 연구 목적으로 개발된 DGX Station A100이라고 합니다.

Q: NVIDIA DGX-1의 사양은 무엇입니까?

A: 8개의 Tesla V100 GPU, 512GB RAM 및 4개의 E5-2698 v4 CPU를 구현하며, 모두 AI 작업을 처리하기 위한 최대 컴퓨팅 효율성과 성능을 목표로 합니다.

Q: NVIDIA Base Command™는 DGX 운영에 어떻게 기여합니까?

답변: NVIDIA Base Command™는 DGX 시스템의 운영 및 모니터링 프로세스를 단순화하는 광범위한 인공 지능 관리 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 프로젝트 진행 상황을 효율적으로 추적하고, 리소스를 보다 효율적으로 관리하며, 모든 DGX 서버 전반에서 성능을 최적화할 수 있습니다.

Q: NVIDIA H100 시스템은 AI 발전에서 어떤 역할을 합니까?

답변: NVIDIA H100 시스템은 NVIDIA Hopper 아키텍처로 구동됩니다. 이는 전 세계적으로 가장 발전된 텐서 코어 GPU입니다. 이를 통해 AI 및 생성 컴퓨팅 속도가 획기적으로 향상되어 최첨단 AI 연구 및 애플리케이션에 없어서는 안 될 요소가 되었습니다.