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고성능 데이터 분석

대규모 데이터세트에 대해 반복 작업을 수행하고, 모델을 더 빈번하게 배포하고, 총 소유 비용을 낮춥니다.

데이터 분석 워크플로우는 전통적으로 데이터 준비, 트레이닝 및 배포를 위해 CPU 컴퓨팅에 의존하는 느리고 번거로운 과정이었습니다. 가속화된 데이터 사이언스는 비용을 낮추면서 가치 생성을 가속화해 엔드 투 엔드 분석 워크플로의 성과를 대폭 향상시킬 수 있습니다.

즉각적인 결과를 위한 혁신적 기술

산업 과제

데이터 준비는 데이터 사이언티스트의 시간 대부분을 소비하는 복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다.
반복에는 상당한 시간이 소요되어 분석의 견고성이 저하될 수 있습니다.
데이터세트 다운샘플링으로 인하여 차선의 결과가 도출될 수 있습니다.

기업들은 분석을 활용하여 그들의 데이터를 이해하고 비즈니스 결정을 내립니다. 데이터 분석을 통해 방대한 잠재력을 얻을 수 있기는 하지만 기존의 CPU 기반 데이터 처리 및 분석은 비즈니스 운영의 간접 비용을 높이고 복잡성을 증가시켜 투자 수익을 낮추는 결과를 가져왔습니다. 가속화된 데이터 사이언스는 조직과 실무자가 데이터와 인프라를 최대한 활용할 수 있도록 지원해 데이터 분석의 새로운 시대가 도래하게 합니다.

가속화된 데이터 사이언스는 엔터프라이즈 소비를 위해 데이터를 변환하든 특정 문제 영역을 이해하기 위해 테라바이트 규모의 데이터를 시각화하든 상관없이 엔드 투 엔드 데이터 분석 워크플로 전반을 향상합니다. 데이터 실무자는 선호하는 툴셋을 이용해 손쉽게 NVIDIA GPU를 활용하여 최소한의 학습 곡선으로 조직에 고성능 컴퓨팅의 힘을 제공할 수 있습니다.

고성능 데이터 분석의 힘을 활용하여 기업들은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 제품 개발 속도를 높이고 엔터프라이즈 전반의 혁신을 이끌 수 있습니다.

빅데이터에서 빛처럼 빠른 성능

결과에 따르면 GPU는 소규모 및 대규모 빅데이터 분석 문제의 비용 및 시간을 매우 크게 절감해 줍니다. RAPIDS는 Pandas 및 Dask 등의 익숙한 API를 사용하여, 10테라바이트 규모에서 최고 CPU 기준선보다 GPU에서 최대 20배 더 빠른 성능을 제공합니다. CPU 기반 서버 350대의 성능을 달성하는 데 단 16대의 NVIDIA DGX A100을 사용하는 NVIDIA의 솔루션은 HPC 수준의 성능을 제공하는 동시에 7배 더 비용 효율적입니다.

게시물 읽기

가속화된 분석의 이점

데이터 사이언티스트
데이터 엔지니어
IT 및 DevOps 전문가

대기 시간 감소

프로세스 완료를 기다리는 시간이 단축되며 당면한 비즈니스 문제에 대한 해결책을 찾아내기 위해 솔루션을 반복 및 테스트하는 데 더 많은 시간을 투입할 수 있습니다.

더 나은 결과

고성능 처리 기능을 통해 테라바이트 단위의 데이터세트를 분석하여 더 정확한 결과를 도출하고 더 빠르게 보고할 수 있습니다.

리팩터링 없음

코드는 최소한만 변경하고 새로운 도구를 배우지 않고도 기존 데이터 사이언스 도구 체인을 가속화하고 확장할 수 있습니다.

더욱 빨라진 처리

대규모 데이터 변환을 통해 이탈을 유도하고 고품질의 데이터세트를 더 빠르게 제공해 조직 전반의 실무자와 운영을 지원합니다.

방대한 상호 운용성

수많은 인기 있는 분석 라이브러리 전반에서 손쉽게 장치 메모리를 공유하여 비용과 시간이 많이 소요되는 데이터 복사 작업을 방지합니다.

형식을 다시 지정하지 않음

파일을 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 데 수많은 시간을 소요하지 않고 조직 내에서 가장 효과적으로 사용할 수 있는 데이터 형식을 활용합니다.

비용 절감

더 많은 CPU를 구매, 배포 및 관리하는 비용을 발생시키기보다는 GPU 가속화로 예산을 가장 효율적으로 활용합니다.

더 나은 의사 결정

모든 데이터를 활용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리고, 조직의 성과를 개선하고, 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다.

원활한 확장

일관되고 직관적인 아키텍처로 데스크톱에서 멀티 노드, 멀티 GPU 클러스터로 손쉽게 확장할 수 있습니다.

NVIDIA를 통해 가속화된 엔드 투 엔드 분석

NVIDIA는 조직이 ETL 파이프라인 처리 시간을 단축해야 하든 대규모 머신 러닝 워크플로를 가속화해야 하든 상관없이 엔드 투 엔드 분석 워크플로 전체를 가속화하는 솔루션을 제공합니다. NVIDIA는 기업이 데이터를 손쉽게 최대한 활용할 수 있도록 고성능 데이터 분석에 최적화된 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하는 솔루션을 제공합니다. RAPIDS와 NVIDIA CUDA를 통해 데이터 실무자는 NVIDIA GPU의 분석 파이프라인을 가속화하여 데이터 로딩, 처리, 트레이닝과 같은 데이터 분석 작업 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다. 익숙한 Python이나 Java 기반 언어를 통해 CUDA의 성능을 활용하여 가속화된 분석을 손쉽게 시작할 수 있습니다.