NVIDIA Run:ai는 동적 리소스 할당, 포괄적인 AI 수명 주기 지원, 전략적 리소스 관리를 사용하여 주요 인프라 문제를 다루며 AI 및 머신 러닝 운영을 가속화합니다. 다양한 환경의 자원을 통합하고 고급 오케스트레이션을 활용해, NVIDIA Run:ai는 GPU 효율성과 작업 처리량을 획기적으로 향상시킵니다. NVIDIA Run:ai는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 환경 또는 온프레미스 데이터센터에 관한 지원으로 탁월한 유연성과 적응성을 제공합니다.
NVIDIA Run:ai는 AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 동적 오케스트레이션을 적용해 AI 운영을 가속화합니다. GPU 활용도를 극대화하고, 워크로드를 확장하며, 별도 작업 없이 하이브리드 AI 인프라에 매끄럽게 통합됩니다.
NVIDIA Run:ai는 AI 라이프사이클 전반을 매끄럽게 지원하며, GPU 오케스트레이션을 포함한 고급 AI 워크로드 관리와 강력한 정책 엔진을 제공합니다. 이를 통해 자원 관리를 전략적 자산으로 전환하고, 최적의 활용과 비즈니스 목표에 맞춘 운영을 보장합니다.
NVIDIA Run:ai는 이제 NVIDIA AI Enterprise의 일부로서, 대규모 AI 워크로드 실행을 단순화시켜줍니다. 이 솔루션은 GPU 활용도를 극대화하고 워크로드 처리량을 향상시키며, 정책과 거버넌스를 중앙에서 관리하여 학습, 실험, 추론 전반에 걸쳐 안전하고 신뢰할 수 있으며 효율적인 AI 운영을 제공합니다.
성능
AI 처리량을 가속화하고 원활한 확장성을 제공하며 GPU 활용도를 극대화하는 동적 스케줄링 및 오케스트레이션입니다.
솔루션
이점
AI 일정 및 인프라 관리를 위해 특별히 만들어진 NVIDIA Run:ai는 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 AI 워크로드를 가속화하여 가치 실현 시간을 단축합니다.
NVIDIA Run:ai는 하이브리드 환경 전반에서 GPU 자원을 유연하게 통합하고 오케스트레이션합니다. 엔터프라이즈는 리소스 낭비를 없애고 활용도를 극대화하며, 비즈니스 우선순위에 맞춰 컴퓨팅 자원을 최적 배치해 뛰어난 ROI를 실현합니다. 또한 운영 비용을 절감하고 AI 이니셔티브를 더욱 빠르게 확장할 수 있습니다.
NVIDIA Run:ai는 개발에서 학습 및 배포에 이르기까지, AI 수명 주기 전반에 걸쳐 원활하게 전환합니다. 이 플랫폼은 리소스를 효과적으로 오케스트레이션하고 다양한 AI 도구를 통합된 파이프라인으로 연결하여 병목 현상을 줄이고 개발 주기를 단축합니다. 이를 통해 AI 솔루션을 프로덕션 환경에 더욱 빠르게 확장하고, 실질적인 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다.
NVIDIA Run:ai는 분산된 AI 인프라, 워크로드, 사용자를 위한 엔드투엔드 가시성 및 제어 가능성을 제공합니다. 중앙 집중식 오케스트레이션은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경의 리소스를 통합하여 엔터프라이즈에 실행할 수 있는 인사이트, 정책 기반 거버넌스, 세밀한 리소스 관리를 제공해 드리게 되므로 효율적이고 확장할 수 있는 AI 작업이 가능해 집니다.
NVIDIA Run:ai는 탁월한 유연성과 가용성을 통해 최신 AI 팩토리를 지원합니다. 개방형 아키텍처는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 환경, 온프레미스 데이터센터 등에 상관없이 모든 머신 러닝 도구, 프레임워크, 인프라와 원활하게 통합합니다.
사용 사례
AI 워크로드용으로 특별히 만들어진 NVIDIA Run:ai는 컴퓨팅 효율성을 극대화하며 AI 학습 및 추론을 동적으로 확장하는 지능형 오케스트레이션을 제공합니다.
공유 GPU 인프라에서 다양한 AI 워크로드를 동시에 실행하여 총 처리량과 활용도를 획기적으로 높입니다. 추론, 임베딩, 생성 작업 전반에 걸쳐 GPU를 분할 할당함으로써, 조직은 리소스 경합 없이 더 많은 모델을 병렬로 실행할 수 있습니다. 단일 모델의 풀 GPU 실행에 비해 혼합 워크로드는 GPU, 호스트 및 클러스터 수준에서 훨씬 더 높은 총 처리량을 제공하여 인프라 효율성을 극대화하는 동시에 팀 전반의 AI 결과물을 가속화합니다.
GPU와 호스트 간의 모델 메모리를 동적으로 교체하여 성능 저하 없이 모델 배포 비용을 절감합니다. NVIDIA의 GPU 메모리 스왑 접근 방식은 모델의 활성 부분을 GPU에 유지하는 동시에 비활성 부분을 투명하게 페이징하여 대규모 모델을 더 적은 수의 GPU에서 실행할 수 있도록 지원합니다. 이는 인프라 비용을 절감하고 유휴 용량을 줄이며, 프로덕션 배포, 특히 메모리 집약적인 거대 언어 모델 워크로드의 비용 효율적인 추론을 지원합니다.
NVIDIA Run:ai는 NVIDIA의 AI 플랫폼에 고급 오케스트레이션 및 스케줄링을 제공하여, 기업이 복잡성을 최소화하고 성능을 극대화하면서 AI 운영을 확장할 수 있도록 지원합니다.
NVIDIA Run:ai의 지능형 오케스트레이션을 사용하고 개발에서 배포에 이르기까지 AI를 가속화해 보세요.
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