Poseidon Ultimate Series

알림

갈수록 인공지능 연구에 필요한 데이터 셋은 더 크고 복잡해지며 오랜 트레이닝 시간이 필요합니다. NVIDIA A100 은 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.

갈수록 인공지능 연구에 필요한 데이터 셋은 더 크고 복잡해지며 오랜 트레이닝 시간이 필요합니다. NVIDIA A100 은 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.

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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.

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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.

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.