DATA CENTER & CLOUD

SUPERCHARGING THE CLOUD

갈수록 거대해지고 있는 데이터의 바다에서 비즈니스에 혁명을 가져다 줄 수 있는 인사이트를 얻는 일이 NVIDIA GPU와 함께 놀랍도록 향상되고 있습니다. 또한 장소에 상관없이 강력한 AI 성능을 누릴 수 있어 시간과 비용까지 절약할 수 있어 비즈니스 혁신을 앞당기고 있습니다.

국내 최대 규모로 열리는 NVIDIA AI Conference는 국내외 글로벌 기업에서부터 학계, 그리고 떠오르고 있는 AI 스타트업에 이르기까지 최신 딥 러닝 혁신 기술, 성공 적용 사례, 데모 그리고 딥 러닝 핸즈온 세션 등을 제공할 예정입니다. 지금 바로 등록하세요!

2018 FEATURED SPEAKERS

RENEE YAO

NVIDIA
Senior Product Marketing Manager, AI Systems

Building the World's Largest GPU: Get Under the Hood with NVIDIA DGX-2

김도영

NVIDIA
부장

Virtualizing AI/DL Platform: NVIDIA Virtual GPU Solution

정무경

SKT
Team Manager

SCALE - SKT Cloud for AI Learning

ERIK MULDER

Netapp
Senior. Marketing Manager

How to Build an Integrated Data Pipeline for AI that Spans from Edge to Core to Cloud

DEEP LEARNING INSTITUTE 워크샵

NVIDIA DLI 워크샵에 참여하고 가장 최신의 딥 러닝 프레임워크와 GPU 기반 딥 러닝 솔루션과 함께 핸즈온 교육을 받아보세요.

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김도영

NVIDIA
부장

Virtualizing AI/DL platform: NVIDIA Virtual GPU Solution

NVIDIA가 업계 최초의 Virtual GPU 솔루션을 시장에 소개한 지 5년이 지났습니다. 꾸준한 개발 및 연구를 통해 GPU를 가상화하고 공유하여 사용하는 혁신적인 개념은 이제 GPU 가속이 필요한 모든 분야에 적용할 수 있습니다. Virtual GPU를 통해 AI/DL 업무를 진정한 의미의 가상화 환경으로 진화시킬 수 있는 방안을 소개하고자 합니다.

ABOUT THE SPEAKER: 12년간 IBM, EMC 에서 가상화 전문가로 활약하였으며, NVIDIA에서 지난 5년간 Solution Architect 로서 다양한 고객에게 GPU 가상화를 소개하고 지원하고 있습니다.

ERIK MULDER

NetApp
Senior. Marketing Manager

How to Build an Integrated Data Pipeline for AI that Spans from Edge to Core to Cloud

As organizations undertake data-driven digital transformation, they turn to artificial intelligence and deep learning for competitive advantage. AI success depends on the ability to easily integrate and manage data from diverse sources, and requires a solution that can deliver the performance and scale to handle the most demanding AI/DL applications. This session introduces the NetApp ONTAP AI reference architecture for deep learning, powered by NVIDIA, and provides an overview of NetApp’s product suite designed to simplify, accelerate and intelligently manage the flow of data from edge to core to cloud.

Renee Yao

NVIDIA
Senior Product Marketing Manager, AI Systems

Building the World's Largest GPU: Get Under the Hood with NVIDIA DGX-2

This session will explore the objectives for building the DGX-2, along with the inspired, innovative technology and architecture used to eliminate traditional bottlenecks and to enable multi-GPU training at unprecedented scale. This talk led by the DGX product team will present on the following topics:

- the need for GPU-Ready Infrastructure from cooling, storage, compute, and networking
- the innovation and architecture found in NVSwitch, which enables the AI network fabric for the DGX-2 platform
- the design challenges and hardware architecture employed to enable 16 V100's to operate as one
- feature by feature walkthrough highlighting the most important innovations that accelerate deep learning workflow and training performance
- use cases that were previously unaddressable on a GPU platform, now solved with DGX-2.
- DGX systems reference architecture with storage partners

ABOUT THE SPEAKER: Renee Yao is a senior product marketing manager at NVIDIA, focusing on AI Systems. She graduated from Haas School of Business at the University of California, Berkeley and was named the top 50 B2B product marketers to watch by Kapost. When she has free time, she enjoys competitive Latin dancing, horseback riding, golfing, sculpturing.

정무경

SKT
Team Manager

SCALE - SKT Cloud for AI Learning

최근의 복잡한 Machine Learning 및 Artificial Intelligence 알고리즘 개발을 위해서는 모델을 학습하기 위한 GPU가 필수이며, 많은 기업 및 기관에서 GPU server cluster를 활용하고 있다. 고가의 GPU 장비를 효율적으로 활용하기 위해서는 자원을 효율적으로 분배하고 공유 할 수 있는 Cloud 환경이 필수적이다. 특히, Public Colud를 사용하지 못하는 환경에서는 Private GPU Cloud 구축이 필수적이나 이를 구축하는 것은 많은 시간과 리소스를 필요로 한다. Scale은 이런 GPU Cloud 환경 구축을 손쉽게 해주고 개발자가 개발에 집중 할 수 있는 환경을 제공해 준다. 본 발표에서는 SKT에서 개발하여 AI 개발 인프라에서 사용하고 있는 GPU Cloud 시스템인 SCALE을 소개한다.

ABOUT THE SPEAKER:
학력: KAIST 전기및전자공학부 박사학위
경력: ETRI - 멀티프로세서 개발
- 삼성종합기술원 - DSP 및 GPU 개발
- SK텔레콤 - AI Infra 개발"