Unprecedented GPU-accelerated analytics
for Big Data .

POSEIDON Ultimate Model 은 NVIDIA A100 GPU 가 장착되어
인공지능(AI) 선구자들의 워크로드를 가속화하고 연구 기간을 단축할 수 있으며
더 많은 인사이트를 창출할 기회를 제공합니다.

A100 GPU로

Big Data 분석, 

AI 워크로드 가속화

갈수록 인공지능 연구에 필요한 데이터 셋은 더 크고 복잡해지며 오랜 트레이닝 시간이 필요합니다. A100 기반의 POSEIDON Ultimate Series는 모든 스케일의 딥러닝, 머신러닝, 데이터 분석에 최고의 퍼포먼스를 제공하고 MIG(Multi Instance GPU)를 통한 GPU 가상화로 격리 분할된 워크로드를 가속화하여 최대 리소스 활용률을 유지할 수 있습니다. POSEIDON Ultimate는 NVIDIA A100 기반으로 국내에서 직접 설계하고 생산되는 유일한 수냉 방식의 GPU Workstation입니다.
Unprecedented GPU-accelerated
analytics for Big Data .
POSEIDON Ultimate Model 은 NVIDIA A100 GPU 가 장착되어
인공지능(AI) 선구자들의 워크로드를 가속화하고
연구 기간을 단축할 수 있으며
더 많은 인사이트를 창출할 기회를 제공합니다.

A100 GPU 로

Big Data 분석,

AI 워크로드 가속화

갈수록 인공지능 연구에 필요한 데이터 셋은 더 크고 복잡해지며 오랜 트레이닝 시간이 필요합니다. A100 기반의 POSEIDON Ultimate Series 는 모든 스케일의 딥러닝, 머신러닝, 데이터 분석에 최고의 퍼포먼스를 제공하고 MIG(Multi Instance GPU)를 통한 GPU 가상화로 격리 분할된 워크로드를 가속화하여 최대 리소스 활용률을 유지할 수 있습니다. POSEIDON Ultimate 는 NVIDIA A100 기반으로 국내에서 직접 설계하고 생산되는 유일한 수냉 방식의 GPU Workstation 입니다.

Ultimate Series
GPU Server Model . 

Model Specification .

GPU
2 X NVIDIA A100
4 X NVIDIA A100

CPU
INTEL® Xeon®
Gold Processor
Dual INTEL® Xeon®
Gold Processors

Mem-ory
DDR4 Total 256GB
(REG ECC)
DDR4 Total 384GB
(REG ECC)

New Generation
Ampere Architecture .
기존 V100 GPU 에 대비하여 6배 이상 향상된 성능으로
대규모 AI 모델 연산, 시뮬레이션 속도를 단축합니다
.
Bert Large Training of Google
Bert pre-training throughput using Pytorch
Source : NVIDIA

Packages for
  AI Challenge . 

  공간 제약이 없는 
 AI 시스템 
POSEIDON 은 사무실, 연구실, 실험실에서 공간의 제약없이 사용이 가능하도록 설계되었습니다. 복잡한 서버실 구축이나 IT 환경 구축에 더 이상 큰 투자를 하지 않아도 됩니다.
 멀티 유저를 위한 
 자원 분할 
POSEIDON (GPU 2장~4장) 1대 기준 MIG (Multi Instance GPU) 로 14 명에서 28명의 개인 사용자에게 별도의 GPU 를 할당하여 완전한 격리 상태로 사용할 수 있도록 합니다.
 Clustering & 
 Cloud Solution 
BARO AI TIE, NET 를 이용하면 시스템이 확장될 수록 상황에 맞는 노드를 연결하거나 분할을 편하게 운영할 수 있도록 SW Solution 을 제공합니다.
 어디서든 즉시 
 사용이 가능 
BARO AI 의 Total Solution 은 모든 준비가 된 상태에서 공급하여 어디서든 전원만 인가하면 몇 분 안에 즉시 사용이 가능합니다.
POSEIDON 이 확용되는
연구분야

컴퓨터 비전 (Computer Vision)

컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝 기술을 이용해 각 산업분야에  적용되고 있습니다. 현실에서는 주로 영상데이터 활용이 많아지고 있으며 영상 데이터를 기반으로 Object Detection, Segmentation, Pose Estimation 같은 기술에 접목 되어, 개인 PT서비스, 자율주행, 질병진단 의료장비에 관한 연구가 진행되고 있습니다. 영상데이터의 질이 높아지고 양이 많이 지면서 딥러닝 연구에서는 더 많은 연산량이 필요하고, 기존의 CNN 을 기반으로 한 무거운 모델인 VGG, ResNet 모델을 이용해 학습을 하기 위해 GPU 서버 사용이 필수가 되고 있습니다.
자연어 처리 (Natural Language Processing)

GPT-3 와 같은 초거대 딥러닝 모델이 등장하면서 이제는 사람인지 인공지능인지 파악하기 힘든 수준으로 인공지능 모델이 발전됨을 확인했습니다. 이같은 모델을 이용해 고품질의 번역, 챗봇을 이용한 고객 응대 서비스, 인공지능 스피커의 서비스에 대한 기대도 커지고 있습니다. 한편으론 초거대 모델을 학습시키기 위해서 많은 리소스가 필요하게 되면서 모델 학습을 위한 클러스터링, 분산 학습을 위한 인프라 구축의 중요성도 높아지고 있습니다.

BARO AI
Optimized Software . 

Fully Integrated Software Stack for
AI Research

Ultimate Series GPU Server Model .

Model Specification .


GPU
2 X NVIDIA A100
4 X NVIDIA A100

CPU
INTEL® Xeon®
Gold Processor
Dual INTEL® Xeon®
Gold Processors

Memory
DDR4 Total 256GB (REG ECC)
DDR4 Total 384GB (REG ECC)

New Generation
Ampere Architecture .

기존 V100 GPU 에 대비하여 6배 이상 향상된 성능으로
대규모 AI 모델 연산, 시뮬레이션 속도를 단축합니다.
Bert Large Training of Google
Bert pre-training throughput using Pytorch
Source : NVIDIA

Packages for AI Challenge .

 공간 제약이 없는 AI 시스템 

POSEIDON 은 사무실, 연구실, 실험실에서 공간의 제약없이 사용이 가능하도록 설계되었습니다. 복잡한 서버실 구축이나 IT 환경 구축에 더 이상 큰 투자를 하지 않아도 됩니다.

 멀티 유저를 위한 자원 분할 

POSEIDON (GPU 2장~4장) 1대 기준 MIG (Multi Instance GPU)로 14명에서 28명의 개인 사용자에게 별도의 GPU 를 할당하여 완전한 격리 상태로 사용할 수 있도록 합니다.

 Clustering & Cloud Solution 

BARO AI TIE, NET 을 이용하면 시스템이 확장될 수록 상황에 맞는 노드를 연결하거나 분할을 편하게 운영할 수 있도록 SW Solution 을 제공합니다.

 어디서든 즉시 사용이 가능 

BARO AI 의 Total Solution 은 모든 준비된 상태에서 공급하여 어디서든 전원만 인가하면 몇 분 안에 즉시 사용이 가능합니다.

POSEIDON 이 활용되는
연구 분야


컴퓨터 비전 ( Computer Vision )
자연어 처리( Natural Language Processing )
컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝 기술을 이용해 각 산업분야에  적용되고 있습니다. 현실에서는 주로 영상데이터 활용이 많아지고 있으며 영상 데이터를 기반으로 Object Detection, Segmentation, Pose Estimation 같은 기술에 접목 되어, 개인 PT서비스, 자율주행, 질병진단 의료장비에 관한 연구가 진행되고 있습니다. 영상데이터의 질이 높아지고 양이 많이 지면서 딥러닝 연구에서는 더 많은 연산량이 필요하고, 기존의 CNN 을 기반으로 한 무거운 모델인 VGG, ResNet 모델을 이용해 학습을 하기 위해 GPU 서버 사용이 필수가 되고 있습니다.
 GPT-3 와 같은 초거대 딥러닝 모델이 등장하면서 이제는 사람인지 인공지능인지 파악하기 힘든 수준으로 인공지능 모델이 발전됨을 확인했습니다. 이같은 모델을 이용해 고품질의 번역, 챗봇을 이용한 고객 응대 서비스, 인공지능 스피커의 서비스에 대한 기대도 커지고 있습니다. 한편으론 초거대 모델을 학습시키기 위해서 많은 리소스가 필요하게 되면서 모델 학습을 위한 클러스터링, 분산 학습을 위한 인프라 구축의 중요성도 높아지고 있습니다.

BARO AI Optimized Software .

Fully Integrated Software Stack for AI Research