NVIDIA AI 스타터 키트

AI를 자세히 살펴볼 수 있는 가장 쉽고 빠른 방법을 확인하세요.

AI 아이디어를 바로 구체화하는 비결

많은 조직에서 비즈니스에 AI를 도입하려고 하지만 어디서부터 시작해야 하는지, 인사이트를 빠르게 전달하는 데 도움이 되는 소프트웨어, 도구 및 플랫폼을 어떻게 선택해야 하는지 몰라서 어려움을 겪고 있습니다. NVIDIA AI 스타터 키트에는 DIY 솔루션보다 훨씬 더 적은 시간과 비용으로 AI 아이디어를 애플리케이션으로 구현, 배포하는 데 필요한 모든 것이 들어 있습니다.

AI 미션을 수행 중이신가요? AI 스타터 키트로 시작하세요.

가장 인기 있는 AI 어플라이언스

세계에서 가장 인기 있는 AI 어플라이언스

NVIDIA DGX 시스템은 세계 10대 대학 중 9개 대학과 상위 10개 정부 기관 중 10개를 포함한 전 세계 수천 개 고객사에서 배포했습니다.

간편하게 이용할 수 있는 AI 슈퍼컴퓨터

간편하게 이용할 수 있는 AI 슈퍼컴퓨터

데이터센터가 없으신가요? 아무 문제 없습니다. NVIDIA DGX Station A100은 모든 표준 콘센트에 연결되는 강력한 AI 어플라이언스를 제공합니다.

즉시 사용 가능한 소프트웨어

즉시 사용 가능한 AI 소프트웨어

데이터 사이언티스트는 NVIDIA의 성장하는 AI 모델, 스크립트, 라이브러리 포트폴리오를 통해 단순 통합이 아닌 혁신에 집중할 수 있습니다.

DGX 지원 인증 소프트웨어

엔터프라이즈급 데이터 사이언스 도구

DGX 지원 인증 소프트웨어는 비핵심 작업을 자동화하고 더 많은 아이디어를 더 빠르게 배포할 수 있도록 하여 데이터 사이언티스트의 생산성을 높여 줍니다.

분야별 지식 및 전문 지식

전문가 지도

분야별 지식과 전문 지식을 갖춘 NVIDIA와 파트너사의 도움을 받아 개념 구상 단계에서 프로덕션 단계로 가는 지름길을 쉽게 찾을 수 있습니다.

확장된 AI 인프라

성장을 위한 토대

확장 가능한 AI 인프라를 위한 기본 구성 요소인 DGX A100을 사용하면 필요할 때마다 AI 스타터 키트가 확장된 AI 인프라 역할을 수행할 수 있습니다.

AI 프로젝트의 위험과 복잡성 감소

NVIDIA의 AI 전문가와 협력하여 성능 문제를 해결하고 추론 파이프라인 및 소프트웨어 스택 설정을 최적화할 수 있었습니다. 이와 같은 협업은 AI 인프라의 활용도를 높이는 데 큰 도움이 되었습니다.

- Vibhor Aggarwal, Visual and HPC Team Lead, Shell

팀의 능력 향상

NVPS(NVIDIA 전문 서비스)는 중소 규모의 시스템 유지관리부터 세계에서 가장 큰 슈퍼컴퓨터 구축 및 설치에 이르는 전문 지식을 갖춘 전문가 팀입니다. NVPS는 고객의 AI 여정을 돕는 파트너로서 초기 전략부터 데이터 아키텍처까지, 모델 개발 및 MLOps에서 배포 후 지원에 이르기까지 광범위하게 유익한 의견을 제시합니다.

민간 산업에서 고등 교육까지

많은 교육 기관들이 목표를 달성하는 데 필요한 인력과 재정 자원을 유치하기 위해 AI의 도움을 구하고자 합니다. 고등 교육을 위한 NVIDIA AI 스타터 키트는 기관에서 기술 통합 및 관리와 관련된 문제를 극복함과 동시에 연구원들이 최신 기술을 이용할 수 있도록 지원합니다.

고등 교육을 위한 NVIDIA AI 스타터 키트

고객의 DGX 시스템 활용 사례 살펴보기

AI가 안내하는 예방적 유지 관리를 사용하여 가동 중지 시간을 최소화하는 Lockheed Martin

Lockheed Martin은 DGX 시스템을 사용하여 각 기종의 대규모 센서 데이터를 학습시킴으로써 자산 상태를 예측하는 모델의 정확도를 개선하고 있습니다. AI용으로 제작, 최적화된 소프트웨어와 하드웨어를 사용한 결과 아키텍처나 코드 변경 없이도 CPU 기반 서버에 비해 학습 시간이 절반으로 단축되었습니다.

대규모 센서 데이터를 학습시키는 DGX 시스템

신용 리스크 평가를 위해 AI를 도입한 Scotiabank

Scotiabank는 DGX 시스템을 사용하여 신용 리스크를 확인하는 스코어카드를 구축하고 있습니다. NVIDIA AI 전문가는 단일 GPU(기존에는 24개의 CPU 필요)로 스코어카드를 6배 더 빠르게 생성하는 XGBoost의 기능을 확인하고 추가하여 Scotiabank에 새로운 벤치마크를 제시했습니다. 모델의 설명성을 유지하면서 정확도를 높이는 기능으로 우량 고객이 필요한 대출을 받을 수 있도록 지원하고 있습니다.

신용 리스크 평가를 위해 AI를 도입한 Scotiabank

암 발병 원인을 찾기 위한 실마리에 접근하고 있는 Wellcome Sanger Institute

Wellcome Sanger Institute는 DGX 시스템을 사용하여 분석 속도를 높이는 한편, 암을 유발하는 돌연변이의 고유한 패턴을 식별하고 있습니다. 연구원들은 NVIDIA AI 전문가와 협력하여 자체 머신 러닝 소프트웨어인 SigProfiler의 속도를 50배나 높였습니다. DGX 시스템을 사용하여 기존에 한 달이 걸리던 환자 20,000명의 데이터를 하루 만에 분석할 수 있었습니다.

SigProfiler. DGX 시스템 사용

주문 준비 시간을 더 정확히 예측하기 위해 AI를 사용하는 Domino's

Domino's는 근무 중인 관리자와 직원 수, 파이프라인의 주문 수와 복잡성, 현재 교통 상황 같은 변수를 고려하여 DGX 시스템을 통해 복잡한 모델을 학습시키고 있으며, 그 결과 학습 시간이 3일에서 1시간 미만으로 단축됐습니다. 학습 시간이 단축된 만큼 반복 횟수가 늘어나면서 모델의 정확도가 75%에서 95%로 높아져 주문 준비 시간을 더 잘 예측할 수 있게 됐습니다.

AI를 사용하여 예측 속도를 높이는 Domino's

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