안전 운전의 출발선은 데이터센터

심층신경망 모델을 빠르게 개발하고 트레이닝하는 것은 매우 정확한 자율주행 차량용 인식 시스템을 제공하는 핵심입니다. 하지만 이를 위해서는 딥러닝과 AI를 사용하여 수천 시간의 데이터와 수백만 개의 이미지를 트레이닝하고 수십만 개의 이미지에 레이블을 지정할 수 있는 인프라가 필요합니다.

AI 컴퓨팅으로 트레이닝 가속화

자율주행 차량의 미래를 창조하려면 에너지 효율적인 고성능 AI 컴퓨팅 인프라가 필요합니다. 성공의 열쇠는 안전을 희생시키는 일 없이 이러한 차량을 트레이닝하고 운전하는 데이터 로드의 최적화입니다. 자동차가 더 많은 정보를 수집하고 처리할수록 AI가 더 빠르고 더 효율적으로 배우고 결정을 내릴 수 있습니다.

고객에게 안전한 자율주행 차량을 전달할 AI 인프라를 구축하는 가장 좋은 방법은 GPU 구동 NVIDIA® DGX 시스템을 사용하여 데이터센터를 확장하는 것입니다. NVIDIA DGX-1는 딥러닝 알고리즘의 훈련과 관리를 매우 쉽게 만들어버리는 AI 슈퍼컴퓨터입니다. 이는 다른 GPU 기반 시스템보다 트레이닝 속도가 3배 빠르며 구매 후 즉시 사용할 수 있습니다.

업계를 선도하는 이러한 시스템이 할 수 있는 일은 원하는 규모로 신속히 모델을 개발하는 일뿐만이 아닙니다. DGX는 AI 및 딥러닝 인프라의 비용을 엄청나게 절감해 줍니다. 수백 개의 CPU 서버를 교체하면서 크기는 1/60로 줄어들고 에너지 효율은 18배 더 뛰어나기 때문입니다.

  • 제품을 받는 순간부터 더욱 빠르게 실험하고 더 큰 모델을 트레이닝하고 인사이트를 얻을 수 있습니다.
  • 책상에서 데이터센터에서 자동차까지 이어지는 개방형 엔드 투 엔드 플랫폼으로 AI 혁신을 향상합니다.
  • 오늘날 가장 인기 있는 딥러닝 프레임워크와 AI 도구로 현장에서 또는 NVIDIA GPU Cloud(NGC)에서 워크플로우를 간소화하고 가속화합니다.

Zenuity는 확장 가능한 AI 플랫폼을 사용하여 더 안전하고 스마트한 자율주행 자동차의 개발을 가속합니다. 방법을 알아보세요.

데이터 병목 현상 피하기

Zenuity는 확장 가능한 AI 플랫폼을 사용하여 더 안전하고 스마트한 자율주행 자동차의 개발을 가속하는 방법을 알아보세요.

NVIDIA DGX 시스템이 여러분의 데이터센터에서 어떻게 더 빠르고 더 비용 효율적인 훈련을 이끄는지 확인하세요.