Enterprise Management

리소스와 팀 전반에 걸친 전사적 관리

엔지니어링 효율성을 최적화하고 재무 및 보안 위험을 줄입니다. 팀, 관리자 및 컴퓨팅 리소스 전반에 걸쳐 가시성, 제어 및 위임을 통합합니다. Rescale 지능형 자동화는 모든 워크로드에 대해 HW/SW의 성능과 비용 효율성을 지속적으로 최적화합니다.

Multi-Team Management

팀과 관리자를 위한 예산, 보안, 액세스에 대한 통합된 가시성 및 제어

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Performance Management

풀-스택 성능과 비용을 통한 AI 강화 워크로드 최적화

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Software Publisher

맞춤형 및 사내 애플리케이션을 위한 배포 및 버전 제어

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다부서 관리

성능, 지출, 보안을 위한 종합적인 관리

Rescale™ Workspace를 통해 직 전반에 걸쳐 프로젝트와 부서를 관리하고, 특정 계층구조 제어로 생산성을 최적화합니다. 부서별 정책 기반 템플릿과 필터로 데이터, HW, SW 액세스를 손쉽게 관리합니다. 관리자 및 사용자 권한을 지정해 효율성은 높이고 위험성을 줄임으로써 엔지니어링 팀이 목표 달성에 필요한 모든 요소를 갖추도록 합니다.

성과 관리

지능형 풀-스택 성능 최적화
풀스택 성능

Rescale의 성능 인텔리전스 및 제어가 R&D 민첩성과 효율성을 최대화합니다. 해결 속도를 높이거나 비용을 절감하기 위한 최상의 구성에 대한 AI 기반 권장 사항을 통해 워크로드 성능에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 벤치마킹 및 구성 없이도 최신 컴퓨팅 HW를 신속하게 도입해 애플리케이션을 강화할 수 있습니다. 전사적 워크로드 최적화를 지속적으로 자동화하여 프로젝트 일정과 예산을 충족하는 동시에 R&D 혁신을 더 빠르게 제공합니다.

SW 퍼블리싱

커스텀 소프트웨어와 도구의 직접 퍼블리싱

통합된 R&D 경험과 확실한 보안을 위해 자체 인하우스 및 맞춤형 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 코드를 변경할 필요 없이 최신 아키텍처에서 진정한 멀티 클라우드 이식성을 바탕으로 특화 SW 및 워크플로우를 최적화할 수 있습니다.

고객 스포트라이트

NOV, 엔지니어링 생산성 확보와 성장 관리를 위한 Rescale 기반 클라우드 HPC 전폭 도입

NOV는 사업 성장과 신규 R&D 계획에 따른 온프레미스 HPC 자원의 대기와 IT 지원 적체 현상을 겪고 있었고, 그만큼 엔지니어링 업무 속도는 점점 느려지고 있었습니다. 이에 엔지니어링과 IT 부서들은 Rescale 기반의 글로벌 클라우드 HPC 전략을 추진, 자원의 제약을 경감하고 자사 R&D 팀을 위한 새로운 역량을 확충해 신제품 출시 속도를 높이는 목표를 세웠습니다. NOV는 Rescale로 다음과 같은 목표를 달성했습니다:

  • 라이선스 이용량을 100%까지 최대화, 전체적인 라이선싱 지출 경감
  • 클라우드 HPC 전개 소요시간을 95% 단축
  • HPC 사전 비용의 경감 및 전반적인 운영 비용 80% 이상 절감

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AI 지원 엔지니어링 워크플로 개요 Rescale 1단계 – 기존 시뮬레이션 데이터 생성 또는 사용에서 NVIDIA가 제공하는 AI 물리학에 대해 자세히 알아보세요. 일괄 또는 대규모 DOE에서 여러 CFD 시뮬레이션을 실행합니다. 이 경우 Siemens STAR-CCM+를 사용하여 후방 차량 날개 설계 연구를 수행합니다. 2단계 – 물리학 기반 대리 모델 훈련

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Rescale Metadata Management는 사용자 정의 필드를 작업 공간에 템플릿화하고 배포하는 것을 지원합니다. 사용자 정의 필드는 시뮬레이션 데이터 거버넌스를 허용합니다. Rescale은 시뮬레이션의 후처리 단계로 Python 스크립트를 실행하여 사용자 정의 필드 채우기 자동화를 지원합니다. 자동화를 통해 사용자 정의 필드에 오류가 생기지 않고 시뮬레이션 실무자의 시간과 노력이 절약되어 생산성이 향상되고 출시 시간이 단축됩니다.

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시뮬레이션 엔지니어와 엔지니어링 관리자는 시뮬레이션을 업데이트하고 제품 설계가 완료되기 전에 여러 번 반복해야 하므로 대규모 데이터 세트가 생성됩니다. 시뮬레이션 데이터를 검색하는 것은 오버헤드가 될 수 있습니다. Rescale을 사용하면 시뮬레이션 데이터에 태그를 지정하고 파일 이름과 태그를 모두 검색할 수 있으므로 조직은 데이터 검색에 드는 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.