GPU Compute
GPU 플랫폼에서 AI training, inference, HPC, rendering 및 빅데이터 처리를 가속화합니다.
- HiTechCloud의 역할
- Partner CSP · Data Center Partner · Advanced Technology Partner
- 역량 그룹
- Compute · Software · Network · Visualization
- 배포 규모
- 개발 환경에서 AI Factory 및 SuperPOD까지
- 지원 범위
- 설계, 배포 및 장기 운영
파트너십 관련
GPU Cloud부터 AI Factory 및 SuperPOD까지
HiTechCloud는 다음 파트너의 Partner CSP (Cloud Service Provider)입니다 NVIDIA, 또한 NVIDIA 생태계에서 Data Center Partner 및 Advanced Technology Partner 역할을 수행하고 있습니다.
HiTechCloud는 기업이 AI training, inference, visualization, 가상 데스크톱 및 고성능 컴퓨팅 Workload를 위한 NVIDIA 인프라를 설계, 배포 및 인프라 운영할 수 있도록 지원합니다.
본 접근 방식은 단순히 하드웨어를 공급하는 것이 아니라 실제 성능, 확장성, 데이터 보안, 비용 최적화 및 장기 운영 가능성에 중점을 둡니다.
솔루션
핵심 NVIDIA 기능
적합한 배포 로드맵을 쉽게 선택할 수 있도록 솔루션 그룹별로 카테고리가 조직되어 있습니다.
DGX AI Compute Systems
전담 AI 컴퓨팅 능력이 필요한 기업을 위한 DGX 시스템 컨설팅 및 배포.
NVIDIA AI Enterprise
기업급 AI 소프트웨어 스택, 런타임 및 운영 도구를 활용하십시오.
Virtual Desktop
가상 데스크톱, 그래픽 애플리케이션, 원격 워크스테이션 및 고성능 작업 환경.
Networking
GPU cluster, 데이터 센터, storage 및 분산 AI workload를 위한 고성능 네트워크 설계입니다.
Visualization
그래픽, 시뮬레이션, digital twin, 3D rendering 및 시각화 워크플로우
HiTechCloud를 선택하는 이유
HiTechCloud 배포 방식
- 하드웨어가 아닌 workload부터 시작 AI 과제, 데이터 및 모델을 먼저 정의한 후 이에 적합한 GPU, DGX 또는 Cloud를 선택하십시오.
- 단계별 확장 개발 환경에서 프로덕션까지, 데이터 및 계산 요구사항이 실제로 증가함에 따라 확장합니다.
- 운영 역량 포함 시스템 운영 개시 후 성능 모니터링, 비용 최적화 및 기술 지원을 제공합니다.
프로세스
4단계 배포 로드맵
-
01
Workload 평가
AI 과제, 데이터, 모델, 컴퓨팅 요구사항, 네트워크, 보안 및 예산을 정의합니다.
-
02
아키텍처 설계
적합한 NVIDIA GPU, DGX, Cloud, 스토리지, 네트워킹 및 software stack을 제안합니다.
-
03
플랫폼 배포
인프라, 소프트웨어 환경, 보안, 모니터링 및 애플리케이션 통합 구성.
-
04
운영 및 최적화
성능 모니터링, 비용 최적화, 리소스 확장 및 장기 기술 지원.
사용 사례
일반적인 기업 시나리오
모델 학습 및 미세 조정
학습, fine-tuning 및 data pipeline을 위한 GPU, 스토리지 및 네트워크 인프라입니다.
inference 플랫폼
확장성을 갖춘 추론을 배포하고 모니터링 및 운영 비용 최적화를 지원합니다.
가상 워크스테이션
엔지니어, 디자이너, 아키텍트 및 원격 근무 팀을 위한 Virtual desktop.
데이터센터 현대화
기존 인프라에서 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어 및 자동화를 업그레이드합니다.
