오늘 NVIDIA는 OEM이 AI/ML 여정을 지원하는 새로운 프로그램인 NVIDIA 인증 시스템 프로그램을 발표했습니다. 이 프로그램은 NVIDIA GPU(현재 대부분의 주요 플레이어) 및 Mellanox 네트워크를 활용하는 시스템의 AI 및 데이터 분석 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 초기 롤아웃은 Dell Technologies, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Inspur 및 Supermicro와 같은 회사를 포함할 것입니다. 적어도 두 개의 주요 이름이 누락된 것처럼 보입니다.
오늘 NVIDIA는 OEM이 AI/ML 여정을 지원하는 새로운 프로그램인 NVIDIA 인증 시스템 프로그램을 발표했습니다. 이 프로그램은 NVIDIA GPU(현재 대부분의 주요 플레이어) 및 Mellanox 네트워크를 활용하는 시스템의 AI 및 데이터 분석 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 초기 롤아웃은 Dell Technologies, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Inspur 및 Supermicro와 같은 회사를 포함할 것입니다. 적어도 두 개의 주요 이름이 누락된 것처럼 보입니다.
인공 지능(AI)은 차세대 파괴자가 될 수 있습니다. 지난 몇 년 동안 서서히 인기를 얻고 있습니다. AI는 아직 초기 단계이지만 이미 전반적으로 비즈니스에 큰 변화를 가져올 수 있습니다. AI는 예측, 실시간 사기 탐지, 차세대 교통수단이 될 자율주행차와 같은 자동화 개선에 사용될 수 있습니다. AI가 실제로 차이를 만들 수 있는 또 다른 영역은 AI가 매일 생성되는 산더미 같은 데이터를 더 빠르게 선별할 수 있는 빅 데이터 분석입니다. 게다가 의료 서비스가 AI로 볼 수 있는 이점의 유형을 알 수 없습니다.
Gartner에 따르면 모든 기업의 37%가 현재 어떤 형태로든 AI를 활용하고 있으며 75년 안에 이 비율이 XNUMX%로 급증할 것으로 예상합니다. 새로운 기술이 훌륭해 보이지만 기업은 이를 가장 잘 활용하는 방법에 대한 일종의 로드맵이 필요할 수 있습니다. 새로운 기술을 채택하려는 경우 데이터 센터에 설치하기 전에 말하자면 "로드 테스트"를 거쳤다는 사실을 아는 것도 좋습니다. NVIDIA 인증 시스템 프로그램에 들어갑니다.
회사에 따르면 NVIDIA 인증 시스템은 엔터프라이즈 AI에 필요한 성능, 프로그래밍 가능성 및 안전한 처리량을 제공합니다. 시스템은 NVIDIA Ampere 아키텍처 GPU 및 NVIDIA Mellanox 네트워킹 (NVIDIA Mellanox 8700 HDR 200G InfiniBand 스위치 또는 Mellanox SN3700 이더넷 스위치). NVIDIA는 시스템을 인증하기 위해 광범위한 테스트를 실행하고 NGC 카탈로그에서 AI 애플리케이션을 실행하도록 시스템을 최적화합니다. 인증을 위해 통과해야 하는 테스트에는 딥 러닝 교육 및 추론, 머신 러닝 알고리즘, 지능형 비디오 분석, 네트워크 및 스토리지 오프로드가 포함되어야 합니다.
이 글을 쓰는 시점에서 14개 시스템 제조업체의 70개 서버가 인증되었습니다(최소 11개 시스템 제조업체의 거의 100개 시스템이 프로그램에 참여함). 이 서버에는 최대 XNUMX개의 AXNUMX GPU와 고속 InfiniBand 또는 이더넷 네트워크 어댑터가 있다고 합니다.
NVIDIA A100 Tensor Core GPU를 사용하는 최초의 시스템은 다음과 같습니다.
- Dell EMC PowerEdge R7525 및 R740 랙 서버
- GIGABYTE R281-G30, R282-Z96, G242-Z11, G482-Z54, G492-Z51 시스템
- HPE Apollo 6500 Gen10 시스템 및 HPE ProLiant DL380 Gen10 서버
- 인스퍼 NF5488A5
- Supermicro A+ 서버 AS -4124GS-TNR 및 AS -2124GQ-NART
가용성 및 가격 결정
이 프로그램은 현재 위의 서버를 사용할 준비가 된 상태로 실행되고 있습니다. NVIDIA는 가격에 등급이 있을 것이라고 밝혔고 보도 자료에는 포함되지 않았지만 4개의 GPU가 있는 서버의 비용은 10,000년 계약에 약 $XNUMX가 될 것이라고 제안했습니다. 물론 계약 비용은 상자의 GPU 수에 따라 조정됩니다.
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