NVIDIA DGX Cloud는 AI 모델을 배포하는 데 몇 가지 이점을 제공하므로 AI 이니셔티브를 가속화하려는 기업에게 매력적인 솔루션이됩니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.
** 확장 성 및 유연성 : DGX Cloud를 사용하면 조직이 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 위 또는 아래로 확장 할 수 있으며, 이는 특히 AI 워크로드 처리에 유리합니다. 이러한 확장 성은 고가의 하드웨어 업그레이드 또는 데이터 센터 확장의 필요성을 없애므로 비즈니스는 상당한 자본 지출없이 변화하는 요구에 빠르게 적응할 수있게합니다 [1] [11].
** 비용 효율성 : 클라우드 기반 플랫폼을 제공함으로써 DGX Cloud는 온 프레미스 하드웨어 구매 및 유지 보수와 관련된 재정적 부담을 줄입니다. 사용자는 사용하는 리소스에 대해서만 지불하므로 모든 규모의 조직에 비용 효율적인 옵션입니다. 이 모델은 기존 인프라 투자와 비교하여 비용을보다 효율적으로 관리하는 데 도움이됩니다 [2] [11].
** 접근성 및 협업 : DGX Cloud는 전 세계 어디에서나 강력한 컴퓨팅 리소스에 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 이 접근성은 특히 여러 위치에서 공동 작업 해야하는 원격 팀이나 조직에 유리합니다. 이를 통해 기업은 전 세계 최고의 인재를 고용하고 협력하여 AI 이니셔티브에 가용 자원을 향상시킬 수 있습니다 [11].
** 보안 및 지원 : DGX Cloud는 AI 애플리케이션을 개발하고 배포 할 수있는 안전한 환경을 제공하여 데이터가 보호되고 추가 보안 투자가 필요하지 않고 애플리케이션이 안전합니다. 또한 NVIDIA는 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 지속적인 지원 및 유지 보수를 제공하여 내부 IT 팀의 부담을 줄이고 컴퓨팅 리소스가 항상 최신 상태이며 최적으로 기능하는지 확인합니다 [11].
** 고성능 컴퓨팅 : 각 DGX 클라우드 인스턴스에는 8 개의 NVIDIA H100 또는 A100 텐서 코어 GPU가 장착되어있어 단위당 최대 640GB의 GPU 메모리를 제공합니다. 이 고성능 컴퓨팅 기능은 AI 교육 및 추론 작업을 가속화하여 조직이 대규모 AI 모델과 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리 할 수있게합니다 [2] [6]. 통합 고속 스토리지 및 NVIDIA 네트워킹은 빠르고 저 지수의 데이터 전송을 보장하여 성능을 향상시킵니다 [2].
** 전문가 지원 및 소프트웨어 통합 : DGX Cloud 사용자는 NVIDIA AI ENTERPRISE SOREATCE SUITE를 포함한 NVIDIA AI 전문가 및 포괄적 인 소프트웨어 제품군에 액세스 할 수 있습니다. 이 지원 및 소프트웨어 통합은 AI 모델 개발, 배포 및 관리를 간소화하여 개발자가 인프라 관리보다는 모델 혁신에 집중할 수 있도록합니다 [1] [10].
** 원활한 멀티 클라우드 포털 성 : DGX Cloud는 여러 클라우드 환경에서 배포를 지원하므로 조직이 선호하는 클라우드 제공 업체 및 소프트웨어 도구를 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성은 AI 모델을 어디에서나 개발하고 배포하여 ROI를 최대화하고 공급 업체 잠금 장치를 줄일 수 있도록합니다 [1] [7].
전반적으로 Nvidia DGX Cloud는 AI 모델을 배포하기위한 강력하고 유연하며 비용 효율적인 플랫폼을 제공하여 기업이 AI 이니셔티브를 가속화하면서 인프라 복잡성을 최소화 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud/
[2] https://www.serversimply.com/blog/nvidias-dgx-cloud-- future-of-ai-development-inthe-cloud-environdment
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[4] https://aitoday.com/artificial-intelligence/leveraging-nvidia-dgx-systems-for-ai-deployment-the-easy-guide/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud-create/
[6] https://www.fibermall.com/blog/dgx-server.htm
[7] https://developer.nvidia.com/blog/seamlessly-scale-ai-across-cloud-environments-with-nvidia-dgx-cloud-serverseless-inference/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+ are+ the+benefits+of+using +nvidia%27s+dgx+cloud+ ai+및 ml+workloads%3f
[9] https://www.channelinsider.com/managed-services/nvidia-ai-for-msps/
[10] https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/rw1pmos
[11] https://www.serversimply.com/blog/how-to-connect-to-nvidia-dgx-cloud-advantages-configurations-and-setup-guide
[12] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-dgx-cloud-every-enterprise-ccess-to-ai-supercomputer-from-a-browser