AWS와 NVIDIA를 이용해야 하는 이유
AWS와 NVIDIA는 2010년부터 협력하여 고객에게 비용 효율적이며 유연한 대규모 GPU 가속화 솔루션을 지속적으로 제공하고 있습니다. 클라우드부터 엣지까지 아우르는 이러한 혁신은 인프라, 소프트웨어 및 서비스 전반으로 확장되어 AI를 구축하고 프로덕션에 배포할 때 솔루션 구현 시간을 단축하는 풀 스택 솔루션을 제공합니다. 여러 AWS 리전에서 사용할 수 있는 GPU 가속화 솔루션을 통해 고객은 짧은 지연 시간, 고성능 및 높은 신뢰성을 달성하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있습니다.
솔루션
생성형 AI 및 기계 학습
매우 복잡한 AI/ML 모델을 위한 GPU 인스턴스 및 소프트웨어
규모에 상관없이 모든 조직이 챗봇, 문서 분석, 코드 생성, 비디오 및 이미지 생성, 음성 인식, 신약 개발, 합성 데이터 생성 등에 생성형 AI를 사용하여 혁신을 가속화하고 고객 서비스를 개선하며 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 이러한 솔루션의 가치를 모두 실현하려면 조직은 자체 독점 데이터를 사용하여 AI 및 머신 러닝(ML) 모델을 사용자 정의해야 하는데, 모델을 처음부터 구축하려면 비용과 시간이 많이 듭니다. NVIDIA GPU로 구동되는 Amazon EC2 인스턴스는 점점 더 복잡해지는 LLM과 컴퓨팅 집약적인 생성형 AI 애플리케이션에 대한 훈련 및 추론을 가속화합니다. AWS Marketplace의 NVIDIA AI Enterprise에 포함된 NVIDIA NIM과 NeMo 마이크로서비스를 통해 조직은 생성형 AI 및 LLM의 잠재력을 대규모로 활용할 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅
AWS에서 HPC를 사용하여
고성능 컴퓨팅(HPC)을 사용하면 과학자와 엔지니어가 복잡하고 컴퓨팅 집약적인 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. HPC 애플리케이션에는 네트워크 성능, 고속 스토리지, 대용량 메모리, 컴퓨팅 기능이 모두 필요한 경우가 많습니다. AWS를 사용하면 고객은 클라우드에서 GPU 기반 HPC를 실행하고 대부분의 온프레미스 환경에서는 실현할 수 없었을 다수의 병렬 작업으로 확장함으로써 연구 속도를 높이고 결과를 얻을 때까지 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다. NVIDIA GPU로 구동되는 Amazon EC2 인스턴스는 엔지니어링 시뮬레이션, 컴퓨팅 금융, 지진 해석, 분자 모델링, 유전체학, 렌더링 및 기타 고성능 컴퓨팅 워크로드를 실행하기에 적합한 플랫폼입니다.
NVIDIA H100 Tensor Core GPU로 구동되는 Amazon EC2 P5 인스턴스에 대해 자세히 알아보기
사물인터넷
로컬 작업을 수행할 수 있도록 AWS를 엣지 디바이스로 원활하게 확장
기계 학습이 탑재된 IoT 디바이스는 여러 가지 문제에 직면해 있습니다. 엣지의 제한된 컴퓨팅 리소스로 인해 ML 모델의 복잡성과 크기가 제한되는 동시에 보다 정교한 알고리즘의 필요성과 균형을 맞출 수 있습니다. 엣지 디바이스는 변조 및 악의적 공격에 더 취약한 경우가 많기 때문에 실시간 처리, 짧은 지연 시간 및 네트워크 보안을 보장하는 것이 가장 중요합니다. AWS IoT Greengrass는 AWS를 NVIDIA Jetson과 같은 엣지 디바이스로 원활하게 확장하므로, 계속해서 클라우드를 사용하여 데이터를 관리 및 분석하고 오랫동안 저장하는 동시에 디바이스에서 생성되는 데이터에 대한 로컬 작업을 수행할 수 있습니다.
Jetson 모듈 기반 NVIDIA DeepStream을 AWS IoT Core 및 AWS IoT Greengrass에 통합하는 방법에 대해 자세히 알아보기
산업용 메타버스
실제 시스템의 시뮬레이션을 손쉽게 생성하여 운영 최적화
많은 산업에서 물리적 개체를 정확하게 공간 인식이 가능한 몰입형으로 구현할 수 있는 실제 물체의 시뮬레이션을 활용하고 있습니다. 디지털 트윈과 기타 시뮬레이션을 포함하는 산업 메타버스는 연구자와 엔지니어가 가상 프로토타입 제작이나 공장에서의 원격 모니터링 등을 통해 더 잘 협업하고 제품을 테스트할 수 있도록 지원합니다. NVIDIA Omniverse는 개인과 팀이 OpenUSD(Universal Scene Description) 기반 3D 워크플로 및 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하는 컴퓨팅 플랫폼입니다.
가상 워크스테이션
인력을 재배치하고 전 세계의 창의적인 인재 활용
원격 근무가 증가하고 HPC에 대한 수요가 증가함에 따라 업계에서 더욱 분산된 접근 방식을 채택하므로 성능이 뛰어난 워크스테이션에 대한 가상 액세스의 필요성도 증가하고 있습니다. NVIDIA의 GPU 기술을 통해 3D 모델링, 비디오 편집, AI 개발과 같은 그래픽 집약적인 작업을 클라우드에서 원활하게 실행하여 사용자에게 온프레미스 워크스테이션에서 일반적으로 기대하는 성능과 시각적 충실도를 제공할 수 있습니다. NVIDIA GPU가 탑재된 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되며 NVIDIA RTX 기술을 사용하는 가상 워크스테이션은 유연성과 확장성을 향상시켜 지리적으로 분산된 팀을 위한 보다 민첩한 작업 환경을 제공합니다.
업계
AI는 전 세계 모든 산업의 변화를 주도하고 있습니다. 음성 인식 및 추천 시스템부터 의료 영상 및 개선된 공급망 관리에 이르기까지 AI는 기업에 팀이 평생 업무를 수행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능, 도구 및 알고리즘을 제공합니다.
의료 및 생명 과학
고성능 컴퓨팅과 AI는 오늘날 의료를 혁신하고 있습니다. 의료 및 생명 과학 업계는 의료 영상 향상, 유전체 분석 시간 단축, 신약 연구 및 개발에 이르기까지 보다 개인화된 치료, 차세대 클리닉, 향상된 품질의 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.
고객 사례: Paige
금융 서비스
빠르게 변화하는 금융 환경에서 금융 기관은 AI를 사용해 방대한 양의 데이터를 활용하여 암호화를 강화하고, 보안을 강화하며, 사기를 탐지하고, 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.
고객 사례: Nerwallet
전기통신
통신사는 데이터 분석, AI 및 자동화를 극대화하여 고객 서비스를 개선하고 충성도를 높이고자 합니다. AI 지원 솔루션을 만들고, 5G용 소프트웨어 정의 인프라를 구축하고, 엣지의 스마트 디바이스에 커넥티드 인텔리전스를 제공합니다.
고객 사례: NTT Docomo
공공 부문
AI 기반 애플리케이션은 재난 구호 및 기후 복구 노력을 강화하는 동시에 문서 초안 작성, 편집 및 요약, 데이터베이스 업데이트, 감사 및 규정 준수를 위한 지출 기록, 고객 문의 처리와 같이 시간이 많이 걸리는 관리 작업을 빠르게 처리합니다.
미디어 및 엔터테인먼트
새로운 기술로 인해 미디어 및 엔터테인먼트 업계가 변화하고 있습니다. AI 가속화 프로덕션 파이프라인은 고품질 콘텐츠를 더 빠르게 제공하고, 데이터 분석은 심층적인 인사이트를 제공하며, 배포 및 수익화는 최적화되고, 소프트웨어 정의 인프라는 라이브 엔터테인먼트를 향상시키고 있습니다.
고객 사례: Hive VFX
자동차
커넥티드 카, 자율주행 자동차, 공유 차량, 전기 자동차의 트렌드가 융합되어 자동차 업계에 혁명을 일으키고 있습니다. 전산 유체 역학(CFD)의 공동 발전을 통해 조직은 안전성을 높이고 더 많은 실제 상황 시뮬레이션을 더 빠르게 실행하고 있습니다.
고객 사례: Lucid
소비자 인터넷
온라인 소비자 시장은 ML, 딥 러닝 및 데이터 과학을 가장 많이 이용하는 시장 중 하나입니다. 데이터를 활용하여 스마트 챗봇부터 AI 강화 추천 엔진에 이르기까지 온라인 경험을 구현하는 제품을 개척할 수 있습니다.
고객 사례: Sway
에너지/공공 설비
순배출량 제로 목표와 수요의 균형을 맞추는 것은 어려울 수 있습니다. AWS 및 NVIDIA 솔루션은 지하 작업으로 인한 환경 영향을 줄이고, 수동 작업이 많은 지상 작업을 자동화하며, 그리드 엣지에 실시간 인텔리전스를 제공하는 데 도움이 됩니다.
게임 개발
최신 게임에는 더욱더 복잡한 그래픽과 테스트 및 배포를 효율적으로 확장할 수 있는 기능이 필요합니다. HPC 인프라와 생성형 AI는 사실적인 시각적 객체와 몰입형 환경을 생성하고, 렌더링을 최적화하며, 테스트를 자동화하고, 이미지 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
제조
AWS와 NVIDIA의 AI 및 엣지 컴퓨팅은 공장의 미래를 강화하는 데 도움이 됩니다. 제품 개발 혁신, 생산 워크플로 간소화, 운영 및 공급망 물류 개선 등 여러 부문을 지원합니다.
고객 사례: Amazon Robotics
