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The Ultimate Machine for AI R&D Lab .
POSEIDON α & β Model 은
NVIDIA 3090, 3080Ti GPU 가 장착되어
초기 연구자들의 개발부터 복잡한 과제, 데이터가 커지기까지
범용적으로 사용하도록 최적화된 GPU 가속 시스템입니다.

NVIDIA 3090, 3080Ti 기반

초기 인프라 구축을 위한

AI 시스템

초기의 인프라 구축은 서버실 없이도 제한된 공간에서도 사용 가능해야
합니다. NVIDIA 3080Ti 12GB 기반의 시스템은 초기 연구자들이 쉽게
접근하고 사용 가능한 시스템이며, 연구가 진행되면서 커지는 데이터는
NVIDIA 3090 24GB 기반의 시스템으로 유연한 전환과 확장이 가능합
니다. Scale out and up 이 될수록 BARO AI 의 ECO Solution 을
활용하면 서버실이 없는 공간에서도 최상의 인프라 환경이 구축됩니다.

3000 Series
GPU Server Model . 

Model Specification .

GPU
2 X GeForce RTX 3090 24GB Ampere
4 X GeForce RTX 3090 24GB Ampere
CPU
INTEL® Core™
i9 X-Series Processor
INTEL® Core™
i9 X-Series Processor
Mem-ory
DDR4 Total 128GB
DDR4 Total 192GB

GPU
2 X GeForce RTX 3080Ti 12GB Ampere
2 X GeForce RTX 3080Ti 12GB Ampere
CPU
INTEL® Core™
i7 Series Processor
INTEL® Core™
i9 X-Series Processor
Mem-ory
DDR4 Total 64GB
DDR4 Total 128GB
New Generation
Ampere Architecture .
POSEIDON 에 탑재된 새로운 암페어 아키텍쳐는
이전 세대에 비해 퍼포먼스가 크게 향상되었습니다.
Used Model : ResNet50, FP16

Packages for
  AI Challenge . 

 니즈에 맞는 
 컨설팅 지원 
전문가가 직접 방문하여 HW, SW. Network, DB 등 고객 맞춤형 컨설팅 제공
 신뢰성 있는 
 인프라 구축 
HW, SW, 교육까지 BARO AI R&D Center 의 기술력으로 설계부터 생산, 납품, 관리까지 전부 진행
 최적화된 
 Full-Stack 지원 
컨설팅 이후 필요한 HW, SW 교육까지 맞춤형 Full Stack 지원
 Reference 
 Package 제공 
BARO AI Academy 에서 자체 제작한 Inspiration Package 로 인공지능(AI)의 시작을 지원

The Ultimate Machine for AI R&D Lab .

POSEIDON α & β Model 은
NVIDIA 3090, 3080Ti GPU 가 장착되어
초기 연구자들의 개발부터 복잡한 과제, 데이터가 커지기까지
범용적으로 사용하도록 최적화된 GPU 가속 시스템입니다.
Introduce Basic
Deep Learning Theory
딥러닝을 시작하기 위한 기본 이론 학습 .
Hyperparameter Optimization
―
Hyperparameter optimization 은 수 많은 하이퍼 변수의 조합을 변경하며 최적의 파라미터 셋을 선택하는 것 입니다. 하이퍼 파라미터에 따라 모델의 성능이 달라지기 때문에 파라미터 값을 조정하는건 중요한 역할을 합니다.
GAN (Generative Adversarial Network)
―
GAN 은 기본적으로 두가지 모델로 이루어져있으며, 서로 적대적인 관계를 가지고 있어 '생산적 적대 신경망'이라 불리는 모델입니다. Generative model 로 다양한 곳에 사용됩니다. 
RNN (Recurrent Neural Network)
―
RNN 은 유닛간 연결이 순환적 구조를 가지고 있으며, 이러한 구조로 인해 시변적 특징을 지니는 데이터를 처리하는데 사용됩니다.
CNN (Convolutional Neural Network)
―
CNN 은 시각적 영상을 분석하는데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류로 딥러닝에서는 심층 신경망으로 분류되며, 시각적 영상 분석에 주로 적용됩니다.
딥러닝에 대한 더 많은 정보를 원하신다면?
BARO AI ACADEMY 에서는 딥러닝 기초 교육부터 대학원에서도 쉽게
경험할 수 없는 머신러닝, 딥러닝 이론 및 실습 교육까지 만나볼 수 있습니다.

NVIDIA 3090, 3080Ti 기반

초기 인프라 구축을 위한

AI 시스템

초기의 인프라 구축은 서버실 없이도 제한된 공간에서도 사용 가능해야
합니다. NVIDIA 3080Ti 12GB 기반의 시스템은 초기 연구자들이 쉽게
접근하고 사용 가능한 시스템이며, 연구가 진행되면서 커지는 데이터는
NVIDIA 3090 24GB 기반의 시스템으로 유연한 전환과 확장이 가능합
니다. Scale out and up 이 될수록 BARO AI 의 ECO Solution 을
활용하면 서버실이 없는 공간에서도 최상의 인프라 환경이 구축됩니다.

3000 Series GPU Server Model .

Model Specification .

GPU
2 X GeForce RTX 3090
24GB Ampere
4 X GeForce RTX 3090
24GB Ampere
2 X GeForce RTX 3080Ti
12GB Ampere
4 X GeForce RTX 3080Ti
12GB Ampere
CPU
INTEL® Core™
i9 X-Series Processor
INTEL® Core™
i9 X-Series Processor
INTEL® Core™
i7 Series Processor
INTEL® Core™
i9 X-Series Processor
Memory
DDR4 Total 128GB
DDR4 Total 192GB
DDR4 Total 64GB
DDR4 Total 128GB

New Generation
Ampere Architecture .

POSEIDON 에 탑재된 새로운 암페어 아키텍처는
이전 세대에 비해 퍼포먼스가 크게 향상되었습니다.
Used Model : ResNet50, FP16

Packages for AI Challenge .

 니즈에 맞는 컨설팅 지원 

전문가가 직접 방문하여 HW, SW, Network, DB 등 고객 맞춤형 컨설팅 제공

 신뢰성 있는 인프라 구축 

HW, SW, 교육까지 BARO AI R&D Center 의 기술력으로 설계부터 생산,
납품, 관리까지 전부 진행

 최적화된 Full-stack 지원 

컨설팅 이후 필요한 HW, SW 교육까지
맞춤형 Full stack 지원

 Reference Package 제공 

BARO AI Academy 에서 자체 제작한 Inspiration Package 로 인공지능(AI)의 시작을 지원

Introduce Basic
Deep Learning Theory

딥러닝을 시작하기 위한 기본 이론 학습 .
딥러닝에 대한 더 많은 정보를 원하신다면?
BARO AI Academy 에서는 딥러닝 기초 교육부터 대학원에서도 쉽게
경험할 수 없는 머신러닝, 딥러닝 이론 및 실습 교육까지 만나볼 수 있습니다.
Hyperparameter optimization
Hyperparameter optimization 은 수 많은 하이퍼 변수의 조합을 변경하며 최적의 파라미터 셋을 선택하는 것 입니다. 하이퍼 파라미터에 따라 모델의 성능이 달라지기 때문에 파라미터 값을 조정하는건 중요한 역할을 합니다.
GAN
(Generative Adversarial Network)
GAN 은 기본적으로 두가지 모델로 이루어져 있으며, 서로 적대적인 관계를 가지고 있어 “생산적 적대 신경망”이라 불리우는 모델입니다. Generative model 로 다양한 곳에 사용됩니다.
RNN
(Recurrent Neural Network)
RNN 은 유닛간의 연결이 순환적 구조를 가지고 있으며, 이러한 구조로 인해 시변적 특징을 지니는 데이터를 처리하는데 사용됩니다.
CNN
(Convolutional Neural Network)
CNN 은 시각적 영상을 분석하는데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공진경망의 한 종류로 딥러닝에서는 심층 신경망으로 분류되며, 시각적 영상 분석에 주로 적용됩니다.

BARO AI
Optimized Software . 

Base Stack for Research Initation

Ubuntu 18.04 with NVIDIA drivers pre-installed

NVIDIA development libraries pre-installed
(CUDA 11, cuDNN 8,
NCCL 2)

Docker and NVIDIA-docker pre-installed

Ready fo popular machine learning frameworks
(Tensorflow, PyTorch, Caffe, etc)

Continuous support and update for drivers and pre-installed software

Package and scripts for easy reinstall of the machine
POSEIDON
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BARO AI Optimized Software .

Base Stack for Research Initiation


Ubuntu 18.04 with
NVIDIA drivers pre-installed


NVIDIA development libraries
pre-installed
(CUDA 11, cuDNN 8, NCCL 2)


Docker and NVIDIA-docker
pre-installed


Ready for Popular
machine learning frameworks
(Tensorflow, PyTorch, Caffe, etc)


Continuous support and
update for drivers and
pre-installed softwares


Package and scripts for
easy reinstall of the machine

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