HPC에서 AI와 ML 사용시 이점
유연한 구성
다양한 유형 및 버전이 있는 GPU를 바로 사용할 수 있습니다
최적화된 프레임워크
Rescale 플랫폼에는 많이 사용되는 ML 프레임워크가 사전 설치되어있고 다양한 아키텍쳐에서 사용이 가능힙니다
시각화
AI/ML 산업에서 많이 사용되는 Tensorflow 와 Keras Notebooks가 Linux 가상 테스크탑에서 제공됩니다
ML 결과를 신속히 처리하기 위한 유연한 클라우드 환경
AI (인공지능)는 컴퓨터가 학습, 계획 및 문제 해결과 같은 인간의 두뇌와 유사한 기능을 하도록 프로그램 되어 있는 것을 말합니다. AI는 과거 수년 동안 존재해 왔으며, 기술이 발전함에 따라 인공지능 분야도 발전하고 있습니다. 머신 러닝 모델은 결정을 내리는 방법을 설명합니다. 인간의 마음을 이해하는 데 있어 훨씬 더 진보적이며, 답을 위해 어떻게 풀어야 하는지 기계에게 프로그램적으로 말하는 대신, 기계는 이제 인간의 뇌처럼 기능할 수 있음과 동시에 또한, 스스로 트렌드와 패턴을 찾도록 프로그래밍 되어 있습니다. 그래서 딥 러닝이라는 용어가 사용되고 있습니다.
일반적으로 머신 러닝 환경을 설정하는 것은 어렵습니다. 값비싼 온프레미스 GPU를 포함한 다양한 모델을 실행하기 위해서는 많은 컴퓨팅 능력이 필요합니다. 프레임워크를 설정하고 올바르게 작동하려면, 많은 라이브러리 의존성이 필요하며 이와 동시에 다양한 패키지가 함께 작동하도록 하는 것은 대단히 까다롭습니다. 기업은 전문가를 고용하거나 데이터 사이언티스를 고용하여 혁신 보다 인프라를 구축하는 데 시간을 많이 투자해야 합니다.
머신러닝은 이전에는 볼 수 없었던 동향과 패턴에 대한 통찰력을 제공함으로써 비즈니스의 중요한 측면이 되고 있습니다. 기업들은 경쟁에서 앞서기 위해 통찰력을 얻기 위하여 비즈니스 구석구석까지 머신러닝을 구축하고 있습니다.
Rescale는 기계와 딥 러닝의 힘을 발휘할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
- 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크 및 라이브러리에 대하여 즉각적으로 사용 권한을 제공합니다
- 최신 GPU를 즉시 활용하십시오
- 나만의 싱귤러리티(Singularity) 컨테이너를 사용하십시오
- 자신만의 NVIDIA CUDA 애플리케이션을 업로드하고 실행합니다
- HPC 하드웨어: NVIDIA Tesla P100 및 Tesla V100 GPU, Intel Skylake 프로세서, InfiniBand 인터커넥트, 1TB 이상의 RAM
- 최신 머신 러닝 소프트웨어: TensorFlow, Keras, Caffe2, PyTorch, Chainer를 포함한 모든 최신 버전의 인기 라이버러리. 모두 GPU에서 실행되도록 구성되었습니다
- 유연한 인터렉티브 및 배치(Batch) 트레이닝 인터페이스: Jupyter 노트북의 인터렉티브 모델링 및 시각화, Rescale의 API를 통한 자동화된 모델 배치 교육
- 대용량 데이터셋을 위한 툴: 대용량 트레이닝 데이터셋을 효율적으로 업로드할 수 있는 파일 전송 툴, 공개 데이터셋에 빠르고 쉽게 액세스가 가능
AI/ML 산업 전문가를 위한 HPC 자료 보기
