NVIDIA, PC 제조업체와 AI 공장 개발 발표

A NVIDIA 에 관한 정보를 가져왔습니다. AI 공장또는 “AI 팩토리(AI Factory)”는 산업화된 접근 방식으로 제품과 서비스를 생산하는 방식입니다. 인공 지능l, 고급 컴퓨팅 리소스를 활용하고 생성 적 AI. 데이터 수집 및 처리부터 AI 모델 배포에 이르기까지 모든 것을 자동화하는 이러한 공장은 증가하는 수요를 충족할 수 있는 신속한 확장성을 지원하고 지속적인 혁신에 핵심적인 역할을 하며 대규모로 고도로 개인화된 솔루션을 생성합니다. 바로 이해하세요!

AI 팩토리란?

이러한 공장은 데이터 수집 및 처리부터 AI 모델 생성 및 배포까지 프로세스를 자동화하여 증가하는 수요를 충족할 수 있는 신속한 확장성. 클라우드 데이터 센터에서 종종 제공되는 방대한 컴퓨팅 리소스에 의존하여 AI 공장 복잡한 AI 작업을 대규모로 수행하고, 대량의 데이터를 집중적으로 처리하고 저장해야 하는 정교한 모델을 교육할 수 있습니다.

A IA 생성입력 데이터(프롬프트)로부터 텍스트, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 는 AI 공장. 이를 통해 가상 비서, 추천 시스템 및 개인화된 콘텐츠와 같은 제품을 만들 수 있습니다. AI Factory의 제품 수명주기에는 개발, 테스트, 검증, 배포, 유지 관리 및 지속적인 업데이트가 포함되어 고품질 및 성능 제품을 보장합니다. 다음과 같은 거대 기술 회사 구글 e 아마존, 특히 핀테크나 헬스케어 같은 틈새 시장에 있는 많은 스타트업이 자체 AI 팩토리를 운영하고 있습니다.

AI 팩토리의 주요 이점으로는 지속적인 혁신, 운영 비용 절감, 규모에 맞게 고도로 개인화된 솔루션을 생성하는 능력 등이 있습니다. 그러나 이러한 공장은 데이터 품질 보장, 규정 준수와 같은 심각한 과제에 직면해 있습니다. 개인 정보 보호 e 윤리학, 복잡한 기술 인프라를 관리합니다.

차세대 산업혁명은 이미 시작됐다. 기업과 국가는 NVIDIA와 협력하여 기존의 수조 달러 규모의 데이터 센터를 가속화된 컴퓨팅으로 전환하고 새로운 유형의 데이터 센터인 AI 공장을 구축하여 새로운 상품인 인공 지능을 생산하고 있습니다. 서버, 네트워킹 및 인프라 제조업체부터 소프트웨어 개발자에 이르기까지 업계 전체는 Blackwell이 모든 분야에서 AI 기반 혁신을 가속화할 준비를 하고 있습니다.

NVIDIA의 창립자이자 CEO인 Jensen Huang은 COMPUTEX에서의 강연에서 다음과 같이 말했습니다.

NVIDIA MGX 모듈식 아키텍처

모듈식 아키텍처 엔비디아 MGX (모듈형 GPU 확장)는 인공 지능 및 기계 학습 환경에 필요한 집약적인 컴퓨팅 작업 부하를 지원하기 위해 개발된 하드웨어 플랫폼으로, AI Factory 운영에 완벽하게 적합합니다. 상호 교환 가능한 모듈을 기반으로 하는 MGX 아키텍처를 사용하면 시스템을 쉽게 구성하고 재구성할 수 있으므로 전체 시스템을 교체할 필요 없이 개별 구성 요소를 쉽게 업데이트할 수 있습니다.

NVIDIA MGX는 완전히 새로운 것은 아니지만, AI 요구 사항을 언급할 때 이 기술은 브랜드가 이러한 유형의 기술을 찾는 기업에 제공하는 솔루션으로 존재합니다. 이 모듈성은 다음을 촉진합니다. 경제와 지속가능성, 기업은 필요에 따라 IT 인프라를 조정할 수 있습니다.

A 적응성 MGX 아키텍처를 사용하면 기업은 그래픽 처리, 스토리지, 네트워크 또는 기타 구성 요소와 관련된 특정 요구 사항에 따라 구성을 사용자 정의할 수 있습니다. 이러한 사용자 정의를 통해 MGX는 AI 컴퓨팅, 데이터 분석, 과학 시뮬레이션 및 그래픽 렌더링을 포함한 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 와 더불어 다양한 모듈을 결합하는 능력, 기업은 다양한 워크로드 시나리오를 충족하는 맞춤형 솔루션을 만들 수 있습니다.

NVIDIA MGX 모듈형 아키텍처의 또 다른 주요 기능은 확장성. 리소스 수요 증가에 따라 새로운 모듈을 추가하여 시스템을 점진적으로 확장할 수 있으며, 확장 후에도 높은 수준의 성능을 유지할 수 있습니다. 이러한 확장성을 통해 기업은 집약적이고 가변적인 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있으며 인프라가 큰 방해 없이 발전.

또한 MGX 아키텍처는 다음과 같이 설계되었습니다. 효율적인 에너지, 에너지 소비 및 운영 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 에너지 효율성은 비용 절감을 촉진할 뿐만 아니라 보다 지속 가능하고 생태학적 관행에 기여합니다. 고급 GPU, AI 소프트웨어 등 다른 NVIDIA 기술 및 솔루션과의 호환성 및 긴밀한 통합은 최적화된 성능과 우수한 사용자 경험을 보장합니다.

제조업체는 서버 섀시의 기본 시스템 구조로 시작한 다음 선택 항목을 사용자 정의합니다. GPU, DPU 및 CPU 다양한 워크로드의 특정 요구 사항을 충족합니다. 지금까지, 90개 이상의 시스템, 25개 이상의 파트너가 MGX 참조 아키텍처를 활용하여 출시되었거나 개발 단계에 있습니다. 이는 14개 파트너가 XNUMX개 시스템만 제공하여 전년도에 비해 크게 증가한 수치입니다.

MGX 아키텍처를 사용하면 최대 4분의 3 (3 / 4) 비용 개발 시간이 3분의 2로 단축되고, 개발에 소요되는 시간도 2/3 단축되어 생산 주기가 단 6개월로 단축됩니다.

AMD e 인텔 MGX 아키텍처에 협력하여 처음으로 자체 CPU 호스트 프로세서 모듈 설계를 도입했습니다. 여기에는 플랫폼이 포함됩니다. AMD 토리노 차세대와 프로세서 P-코어가 탑재된 Intel Xeon 6. 이러한 참조 설계는 모든 서버 시스템 제조업체에서 사용할 수 있으므로 개발 시간을 절약하고 설계 및 성능의 일관성을 보장합니다.

NVIDIA의 최신 플랫폼인 GB200 NVL2, 아키텍처를 통합합니다. MGX e 블랙웰. 확장 가능한 단일 노드 설계를 특징으로 하는 GB200 NVL2는 다양한 시스템 구성과 네트워킹 옵션을 제공하여 기존 데이터 센터 인프라에 컴퓨팅 통합을 가속화합니다. GB200 NVL2는 NVIDIA Blackwell Tensor Core GPU, GB200 Grace Blackwell 슈퍼칩 및 GB200 NVL72를 포함하는 Blackwell 제품 라인업에 합류합니다. 이 라인은 다양한 데이터 센터 시나리오에서 가속화된 컴퓨팅 요구를 충족하는 강력한 솔루션을 제공합니다.

AI 팩토리 애플리케이션

데이터센터에서는 대용량 데이터와 가변적인 워크로드를 처리할 수 있는 인프라 구축을 촉진합니다. 창조산업에서는 다음과 같은 용도로 사용됩니다. 고품질 그래픽 렌더링을 위한 영화, 디자인 및 애니메이션 스튜디오. 연구 개발 분야에서는 복잡한 과학 시뮬레이션과 빅데이터 분석을 지원하여 발견과 혁신을 가속화합니다. 또한, 산업 자동화에서는 스마트 팩토리의 첨단 제어 및 자동화 시스템을 가능하게 합니다.

젠슨 황 대만의 선도 기업들이 Blackwell 기술을 신속하게 채택하여 인공 지능을 자사 운영에 통합하고 있다고 밝혔습니다. 영형 창궁기념병원대만의 유명한 의료 센터인 는 컴퓨팅 플랫폼을 통합할 계획을 가지고 있습니다. 블랙웰 아키텍처 그들의 생물 의학 연구에서. 이 계획의 목표는 이미지 및 언어 처리를 가속화하고 임상 절차를 최적화하며 궁극적으로 환자 치료 표준을 높이는 것입니다.

한편, 폭스콘글로벌 전자 대기업 중 하나인 는 기술 적용에 노력을 기울이고 있습니다. NVIDIA 그레이스 블랙웰. 해당 프로젝트에는 AI 기반 전기 자동차 및 로봇 플랫폼을 위한 지능형 솔루션 개발이 포함됩니다. 또한 고객에게 보다 개인화된 경험을 제공하는 것을 목표로 언어 기반 서비스 제공을 확대하고 있습니다.

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참조 :

NVIDIA CUDA-Q는 오늘날의 슈퍼컴퓨터에 양자 컴퓨팅을 제공합니다.

엔비디아 쿠다-Q 현재 슈퍼컴퓨터에 양자 컴퓨팅을 도입하다.

정보: 작은 골짜기.

검토자 글라우콘 바이탈 2년 6월 24일.