엔비디아가 테슬라(Tesla) P100 GPU 및 테슬라 K80 GPU가 내년 초부터 구글 클라우드 플랫폼에서 구동될 것이라고 밝혔다.

클라우드에서 엔비디아 파스칼(Pascal) GPU 아키텍처의 강력한 성능을 활용할 수 있게 됨에 따라 기업들은 데이터를 업무에 활용하고 AI 서비스를 개발에 사용할 수 있는 또 하나의 좋은 선택권을 가지게 됐다.

이번 발표를 통해 구글 클라우드 플랫폼중 전세계의 구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine, GCE) 및 구글 클라우드 머신 러닝(Google Cloud Machine Learning) 사용자들이 테슬라 GPU를 활용할 수 있게 됐다. 테슬라 P100은 이전 세대 GPU와 비교했을 때 12배 뛰어난 뉴럴 네트워크 트레이닝 성능을 갖추고 있으며 높은 성능 및 효율성으로 매우 복잡한 연산력을 요하는 애플리케이션을 구동한다.

탁월한 성능 및 향상된 데이터 처리 기능을 갖춘 테슬라 K80 GPU 가속기는 연구원들의 과학적 발견에 일조하고 개발자들의 웹 서비스를 향상시킨다. 구글 클라우드 플랫폼에서 엔비디아의 GPU를 활용할 경우 고객들은 분 단위 사용량에 기반해 서비스 비용을 지불하면 된다.

클라우드 컴퓨팅은 기업들이 데이터를 분석하고 인사이트를 도출해내는 과정을 보다 쉽게 함으로써 산업 전반을 변화시킨다. 이러한 추세의 중심에서 엔비디아는 클라우드의 연산 엔진으로 사용되는 가장 향상된 성능의 GPU를 제공하며 AI 서비스 및 애플리케이션의 새로운 시대를 선도해나가고 있다.

모든 주요 딥 러닝 프레임워크 및 400 개 이상의 업계 선도적인 애플리케이션은 엔비디아의 GPU로 가속화된다.

기업들은 GPU 컴퓨팅을 통해 로컬 데이터센터 구축을 위한 별도 비용 없이 클라우드에서 자사 정보를 활용해 업무를 진행할 수 있다. 또 비즈니스 니즈에 따라 컴퓨팅 파워를 늘리거나 줄이는 등 조절할 수 있게 된다.엔비디아가 테슬라(Tesla) P100 GPU 및 테슬라 K80 GPU가 내년 초부터 구글 클라우드 플랫폼에서 구동될 것이라고 밝혔다.

클라우드에서 엔비디아 파스칼(Pascal) GPU 아키텍처의 강력한 성능을 활용할 수 있게 됨에 따라 기업들은 데이터를 업무에 활용하고 AI 서비스를 개발에 사용할 수 있는 또 하나의 좋은 선택권을 가지게 됐다.

이번 발표를 통해 구글 클라우드 플랫폼중 전세계의 구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine, GCE) 및 구글 클라우드 머신 러닝(Google Cloud Machine Learning) 사용자들이 테슬라 GPU를 활용할 수 있게 됐다. 테슬라 P100은 이전 세대 GPU와 비교했을 때 12배 뛰어난 뉴럴 네트워크 트레이닝 성능을 갖추고 있으며 높은 성능 및 효율성으로 매우 복잡한 연산력을 요하는 애플리케이션을 구동한다.

탁월한 성능 및 향상된 데이터 처리 기능을 갖춘 테슬라 K80 GPU 가속기는 연구원들의 과학적 발견에 일조하고 개발자들의 웹 서비스를 향상시킨다. 구글 클라우드 플랫폼에서 엔비디아의 GPU를 활용할 경우 고객들은 분 단위 사용량에 기반해 서비스 비용을 지불하면 된다.

클라우드 컴퓨팅은 기업들이 데이터를 분석하고 인사이트를 도출해내는 과정을 보다 쉽게 함으로써 산업 전반을 변화시킨다. 이러한 추세의 중심에서 엔비디아는 클라우드의 연산 엔진으로 사용되는 가장 향상된 성능의 GPU를 제공하며 AI 서비스 및 애플리케이션의 새로운 시대를 선도해나가고 있다.

모든 주요 딥 러닝 프레임워크 및 400 개 이상의 업계 선도적인 애플리케이션은 엔비디아의 GPU로 가속화된다.

기업들은 GPU 컴퓨팅을 통해 로컬 데이터센터 구축을 위한 별도 비용 없이 클라우드에서 자사 정보를 활용해 업무를 진행할 수 있다. 또 비즈니스 니즈에 따라 컴퓨팅 파워를 늘리거나 줄이는 등 조절할 수 있게 된다.

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