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¿£ºñµð¾Æ, µ¥ÀÌÅÍ »çÀÌ¾ðÆ¼½ºÆ®¸¦ À§ÇÑ »õ·Î¿î °í¼º´É ¿öÅ©½ºÅ×ÀÌ¼Ç Ãâ½Ã

2019-03-19 17:34
ÆíÁýºÎ press@bodnara.co.kr

¿£ºñµð¾Æ°¡ ¼¼°è À¯¼öÀÇ OEM ¹× ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà¾÷ü¿Í ¼ÕÀâ°í ¼ö¹é¸¸ µ¥ÀÌÅÍ »çÀÌ¾ðÆ¼½ºÆ®, ºÐ¼®°¡ ¹× ¿£Áö´Ï¾îµéÀÌ ºñÁî´Ï½º ¿¹ÃøÀ» º¸´Ù ½Å¼ÓÇÏ°Ô ¼öÇàÇÏ°í »ý»ê¼ºÀ» ³ôÀÏ ¼ö ÀÖµµ·Ï Áö¿øÇÏ´Â °­·ÂÇÑ ¿öÅ©½ºÅ×À̼ÇÀ» ¼±º¸¿´´Ù.


µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ¸Ó½Å ·¯´×, µö ·¯´×¿¡ ƯȭµÈ ÀÌ ½Ã½ºÅÛÀº À繫, º¸Çè, À¯Åë, Àü¹® ¼­ºñ½º¿Í °°Àº ºÐ¾ß¿¡¼­ »ý¼ºµÇ´Â ¾öû³­ ¾çÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ Áغñ, ó¸® ¹× ºÐ¼®Çϴµ¥ ÇÊ¿äÇÑ ¶Ù¾î³­ ÄÄÇ»ÆÃ ´É·Â°ú µµ±¸¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù.

µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺸¦ À§ÇÑ ¿£ºñµð¾Æ ±â¹Ý ¿öÅ©½ºÅ×À̼ÇÀº ÇÏÀÌ¿£µå±Þ µà¾ó ¿£ºñµð¾Æ Äõµå·Î RTX GPU (NVIDIA Quadro RTX GPU)¿Í ¿£ºñµð¾Æ Äí´Ù-X AI (NVIDIA CUDA-X AI)¸¦ ºñ·ÔÇØ ·¡ÇÇÁî(RAPIDS), ÅÙ¼­Ç÷Î(TensorFlow), ÆÄÀÌÅäÄ¡(PyTorch), Ä«Æä(Caffe)¿Í °°Àº °¡¼Ó µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î·Î ±¸¼ºµÈ ·¡ÆÛ·±½º ¾ÆÅ°ÅØÃ³¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ´Ù. Äí´Ù-X AI´Â ÃֽŠÄÄÇ»ÆÃ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀÌ ¿£ºñµð¾Æ GPU °¡¼Ó ÄÄÇ»ÆÃ Ç÷§ÆûÀ» Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇØÁÖ´Â ¶óÀ̺귯¸® ¸ðÀ½ÀÌ´Ù.

µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¹®Á¦´Â ´ë·®ÀÇ µ¥ÀÌÅͰ¡ °ü·ÃµÅ ÀÖÀ¸¸ç, ´ë±Ô¸ð ó¸® ´É·ÂÀ» ÇÊ¿ä·Î ÇÑ´Ù. ¿£ºñµð¾Æ ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¿öÅ©½ºÅ×À̼ÇÀº »çÀÌ¾ðÆ¼½ºÆ®µéÀÌ ½Å¼ÓÇϰí Á¤È®ÇÏ°Ô ¸ðµ¨À» ó¸®, Áغñ, Æ®·¹ÀÌ´×, ¹èÆ÷ÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ÇØÁØ´Ù. ÁÖ¿ä ±â´É°ú ÀÌÁ¡Àº ´ÙÀ½°ú °°´Ù.

• ÇÏÀÌ¿£µå±Þ µà¾ó Äõµå·Î RTX GPU: ÃֽŠ¿£ºñµð¾Æ Æ©¸µ(Turing) GPU ¾ÆÅ°ÅØÃ³¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î Çϸç, ±â¾÷ ¹èÆ÷¿ëÀ¸·Î ¼³°èµÈ µà¾ó Äõµå·Î RTX 8000°ú 6000 GPU´Â ¿£ºñµð¾Æ NV¸µÅ© ÀÎÅÍÄ¿³ØÆ®(NVIDIA NVLink® interconnect technology) ±â¼úÀ» »ç¿ëÇØ ÃÖ´ë 260 Å×¶óÇ÷ӿ¡ À̸£´Â ÄÄÇ»ÆÃ ¼º´É°ú 96GBÀÇ ¸Þ¸ð¸®¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù. Äõµå·Î RTX ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¿öÅ©½ºÅ×À̼ÇÀº °¡»óÇö½Ç(VR)°ú °°Àº ´ë±Ô¸ð µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®ÀÇ 3D ½Ã°¢È­¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ±×·¡ÇÈ ¼º´ÉÀº ¹°·Ð, ÃÖ´ë ¿ë·®ÀÇ µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®¿Í ÄÄÇ»ÆÃ Áý¾àÀûÀÎ ¿öÅ©·Îµå¸¦ ó¸®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¿ë·®°ú ´ë¿ªÆøÀ» Á¦°øÇÑ´Ù.

• ¸®´ª½º(Linux) OS¿Í µµÄ¿(Docker) ÄÁÅ×ÀÌ³Ê »ó¿¡ ±¸ÃàµÈ µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ½ºÅÃ:
o ¿£ºñµð¾Æ Äí´Ù-X AI: µö ·¯´×°ú ¸Ó½Å ·¯´×, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» °¡¼ÓÈ­ÇÏ´Â ¿£ºñµð¾Æ GPU °¡¼Ó ¶óÀ̺귯¸® ¸ðÀ½À¸·Î, Äí´Ù-X AI¿¡´Â µö ·¯´× ±âº» °¡¼ÓÀ» À§ÇÑ cuDNN°ú ¸Ó½Å ·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» À§ÇÑ cuML, Ãß·Ð¿ë Æ®·¹ÀÌ´× ¸ðµ¨ ÃÖÀûÈ­¸¦ À§ÇÑ ÅÙ¼­RT(TensorRT)¿Í ±× ¿Ü 15°¡Áö ¶óÀ̺귯¸®°¡ Æ÷ÇԵŠÀÖ´Ù. À̵éÀº ¿£ºñµð¾Æ ÅÙ¼­ ÄÚ¾î GPU¿Í ¿øÈ°È÷ ÀÛµ¿Çϸç AI ±â¹Ý ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» °³¹ßÇÏ°í ¹èÆ÷Çϱâ À§ÇÑ ¿£µå-Åõ-¿£µå ¿öÅ©Ç÷θ¦ °¡¼ÓÈ­ÇÑ´Ù. Äí´Ù-X AI´Â ÅÙ¼­Ç÷Î, ÆÄÀÌÅäÄ¡, MXNet°ú °°Àº µö ·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿Í AWS, ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® ¾ÖÀú, ±¸±Û Ŭ¶ó¿ìµå µî ÁÖ¿ä Ŭ¶ó¿ìµå Ç÷§Æû¿¡ ÅëÇÕµÉ ¼ö ÀÖ´Ù.
o ¿£ºñµð¾Æ ·¡ÇÇÁî: µ¥ÀÌÅÍ Áغñ¿Í ±âÁ¸ ¸Ó½Å ·¯´×, ±×·¡ÇÁ ºÐ¼®À» À§ÇÑ GPU °¡¼Ó ¶óÀ̺귯¸® ºÐ¼® ¼¼Æ®ÀÌ´Ù.
o ¾Æ³ªÄÜ´Ù µð½ºÆ®¸®ºä¼Ç(Anaconda Distribution): ¿£ºñµð¾Æ´Â ¾Æ³ªÄÜ´Ù¿Í ÇÔ²² µ¥ÀÌÅÍ »çÀÌ¾ðÆ¼½ºÆ®µéÀÌ ÆÄÀÌÅæ/R, µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ð½º, AI, ¸Ó½Å ·¯´×À» ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Çõ½ÅÀû ¹æ½ÄÀÎ ¾Æ³ªÄÜ´Ù µð½ºÆ®¸®ºä¼ÇÀ» Á¦°øÇÑ´Ù.
• ¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî ¿ä±¸»çÇ× ÃæÁ·: ¿öÅ©½ºÅ×ÀÌ¼Ç Á¦Á¶»ç¿Í Çù·ÂÇØ Å×½ºÆ® ¹× ÃÖÀûÈ­¸¦ ¿Ï·áÇØ ¹Ì¼Ç Å©¸®Æ¼ÄÃÇÑ ¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî ¹èÆ÷ ¿ä±¸»çÇ×À» ÃæÁ·½ÃŲ´Ù.
• ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Áö¿ø ¿É¼Ç: µö ·¯´×°ú ¸Ó½Å ·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ Æ÷ÇÔÇØ ¿£ºñµð¾Æ°¡ °³¹ßÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¿Í Çϵå¿þ¾î Áö¿øÀ» Á¦°øÇÑ´Ù.

µ¥ÀÌÅÍ »çÀÌ¾ðÆ¼½ºÆ®µéÀÇ ·ÎÄà ÀÛ¾÷À» Áö¿øÇÏ´Â ¿£ºñµð¾Æ ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¿öÅ©½ºÅ×À̼ÇÀº ¿£ºñµð¾Æ µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠Æ÷Æ®Æú¸®¿À¸¦ ÀÌ»óÀûÀ¸·Î º¸¿ÏÇÑ´Ù.

¿£ºñµð¾Æ ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¿öÅ©½ºÅ×À̼ÇÀº OEM°ú ÁÖ¿ä µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Á¦°ø¾÷üµéÀÌ Áõ°¡ÇÏ´Â GPU °¡¼Ó µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠±â´É¿¡ ´ëÇÑ ¼ö¿ä¸¦ ÃæÁ·Çϰí, AI ±â¹Ý Ž»öÀ» ¼öÇàÇÏ´Â °í°´¿¡ »õ·Î¿î °­·ÂÇÑ ¿É¼ÇÀ» Á¦°øÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï Áö¿øÇÑ´Ù.

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