개요
AI 추론이란?
AI 추론은 사전 학습된 AI 모델을 배포하여 새로운 데이터를 생성하고 AI가 결과를 도출하는 분야로서 모든 산업에서 혁신을 촉진하고 있습니다. AI 모델은 크기, 복잡성 및 다양성 면에서 급속히 확장되어 가능성의 경계를 넓혀가고 있습니다. AI 추론을 성공적으로 활용하려면, 조직은 엔드투엔드 AI 라이프사이클을 지원하는 풀스택 접근 방식과 새로운 스케일링 법칙 시대에 맞춰 팀이 목표를 달성할 수 있도록 돕는 도구가 필요합니다.
이점
가속 추론을 위한 NVIDIA AI의 이점 탐색
배포 표준화
애플리케이션, AI 프레임워크, 모델 아키텍처 및 플랫폼 전체에서 모델 배포를 표준화하세요.
간편한 통합과 확장
퍼블릭 클라우드, 온프레미스 데이터센터 및 엣지의 도구 및 플랫폼과 쉽게 통합됩니다.
더 낮은 비용
AI 인프라로 인한 높은 처리량과 활용도를 달성하여 비용을 절감하세요.
소프트웨어
AI 추론 소프트웨어 살펴보기
NVIDIA NIM™, NVIDIA Dynamo 플랫폼, NVIDIA® TensorRT™ 등의 여러 도구로 구성된 NVIDIA AI 추론은 AI 애플리케이션을 구축, 공유, 배포하는 작업을 간소화해 줍니다. 엔터프라이즈급 지원과 안정성 및 관리 용이성 덕분에 기업은 예상치 못한 다운타임을 방지하면서 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.
하드웨어
AI 추론 인프라 살펴보기
NVIDIA 가속 인프라에 최적화된 NVIDIA AI 추론 소프트웨어로 독보적으로 탁월한 AI 성능을 확보하세요. NVIDIA Blackwell H200, L40S 및 NVIDIA RTX™ 기술은 데이터센터, 클라우드 및 워크스테이션 전반에서 AI 추론 워크로드를 위한 탁월한 속도와 효율성을 제공합니다.
NVIDIA DGX Spark 소개
DGX Spark는 개발자 데스크톱에 NVIDIA Grace Blackwell™의 강력한 성능을 제공합니다. 128GB의 통합 시스템 메모리와 결합된 GB10 슈퍼칩을 통해 AI 연구원, 데이터 과학자 및 학생들은 최대 2000억 개의 파라미터를 사용하여 로컬에서 AI 모델을 작업할 수 있습니다.
사용 사례
AI 추론 사용 방법
NVIDIA AI 추론이 어떻게 다양한 산업을 지원하는지 알아보고 엄선된 예제로 AI 개발 및 배포를 빠르게 시작하세요.
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디지털 휴먼
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콘텐츠 생성
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생체 분자 생성
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사기 감지
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AI 챗봇
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보안 취약점 분석
디지털 휴먼
NVIDIA ACE는 개발자가 디지털 휴먼을 현실로 만들 수 있도록 도와주는 기술 제품군입니다. 여러 ACE 마이크로서비스는 NVIDIA NIM으로, 배포가 용이하고, 고성능 마이크로서비스로, NVIDIA RTX AI PC 또는 100개국에 짧은 지연 시간의 디지털 휴먼 처리를 제공하는 글로벌 GPU 네트워크인 NVIDIA 그래픽 전송 네트워크(GDN)에서 실행되도록 최적화되었습니다.
콘텐츠 생성
생성형 AI를 사용하면 기업의 도메인 전문 지식과 독점 IP를 기반으로 관련성이 높고 정확한 맞춤형 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
생체 분자 생성
생체 분자 생성 모델과 GPU의 연산 능력은 화학 공간을 효율적으로 탐구하여 특정 약물 표적 또는 특성에 맞춰진 다양한 종류의 작은 분자 세트를 신속하게 생성합니다.
사기 감지
금융 기관은 신원 도용, 계정 인수 및 자금 세탁과 같은 정교한 사기 활동을 탐지하고 방지해야 합니다. AI 활성 애플리케이션은 거래 사기 탐지에서 허위 양성을 줄이고, 고객 정보를 알기 위한 신원 확인 정확성을 향상시키고, 자금 세탁 방지(AML) 노력을 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다. 고객 경험과 회사의 재무 상태를 모두 개선합니다.
AI 챗봇
기업들은 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 보다 스마트한 AI 챗봇을 구축하고자 합니다. RAG를 사용하면 챗봇은 조직의 지식 기반에서 정보를 검색하고 자연 언어로 실시간 응답을 제공함으로써 도메인 특정 질문에 정확하게 답변할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 고객 지원 강화, AI 아바타 개인화, 기업 지식 관리, 직원 온보딩 간소화, 지능형 IT 지원 제공, 콘텐츠 제작 등에 사용될 수 있습니다.
보안 취약점 분석
일반 취약점 및 노출(CVE) 데이터베이스에서 보고된 보안 결함의 수가 2022년에 사상 최고치를 기록함에 따라 소프트웨어 보안 문제를 패치하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 생성형 AI를 사용하면 보안 팀의 업무 부담을 줄이면서도 취약성 방어를 개선할 수 있습니다.
