GTC 2025에서 만나는 Connect With the Experts

가장 궁금했던 문제를 NVIDIA 기술 전문가에게 질문하고 답변을 얻어보세요.

Connect With the Experts 세션은 산호세 컨벤션 센터의 인터랙티브 공간에서 NVIDIA 제품의 개발과 연구에 참여하는 전문가들을 직접 만날 수 있는 특별한 기회입니다.

각 세션은 50분 동안 진행되며, 참가자들은 질문을 통해 생성형 AI, 에이전트 AI, 데이터 센터, 로봇공학, 데이터 처리, 가속 컴퓨팅 등 NVIDIA의 최신 기술을 심도 있게 탐구할 수 있습니다.

엄선된 세션 주제

데이터 내에서 빠르고 정확한 인사이트를 찾아낼 수 있는 검색 파이프라인와 에이전트 워크플로우를 구축하기 위한 최신 기술에 대해 알아보세요. 복잡한 데이터 처리와 검색 과제를 가져와 NVIDIA 전문가와 일대일로 상담하세요. 최신 기법, 기술 및 도구에 대해 알아보고 프로젝트에서 막혔던 부분을 해결할 기회를 얻으세요.

NVIDIA Nsight™ 도구 및 디버거 제품군에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 최신 플랫폼에서 NVIDIA® CUDA® 컴퓨팅 및 그래픽 애플리케이션을 디버깅, 프로파일링 및 최적화하기 위한 최신 기능에 대해 알아볼 수 있습니다. 도구 개발 및 관리 팀의 여러 전문가들이 NVIDIA 개발자 도구를 사용한 애플리케이션 디버깅 및 최적화를 위한 시작 방법, 모범 사례 및 고급 기법에 대해 소개합니다. 고차원적인 개념부터 특정한 도구의 상세 정보까지 무엇이든 질문할 수 있으며 향후 도구 개선을 위한 계획과 제안에 대해서도 논의할 수 있습니다.

CUDA-Q 및 cuQuantum을 사용하여 알고리즘 및 프로세서 시뮬레이션부터 하이브리드 양자-클래식 워크로드 실행에 이르기까지 양자 컴퓨팅 연구를 가속화하는 방법을 알려드립니다. 이 인터랙티브 세션에서는 NVIDIA의 가장 강력한 GPU를 최대한 활용하여 양자 컴퓨팅의 이점을 탐구하는 방법에 대해 논의합니다. NVIDIA 양자 소프트웨어 전문가와 함께 양자 처리 장치(QPU), GPU 및 CPU를 원활하게 프로그래밍하기 위한 CUDA-Q 오픈 소스 플랫폼에 대해 자세히 알아보고, 이 플랫폼이 cuQuantum과 통합하여 애플리케이션 시뮬레이션을 가속화하는 방법에 대해서도 자세히 알아보세요. NVIDIA의 해당 팀과 아이디어를 토론하고 NVIDIA의 양자 컴퓨팅 소프트웨어 사용 경험에 대한 피드백을 제공해 주세요.

NVIDIA 전문가와 함께 디지털 의료 분야를 살펴보세요. NVIDIA NIM™ 마이크로서비스와 Blueprint가 어떻게 개발자, 연구자 및 기업이 임상 논문 및 에이전트 의료 워크플로우를 통합하여 의료 분야에서 생성형 AI 솔루션을 신속하게 생성할 수 있도록 지원하는지 논의해 보세요. 생성형 AI 파운데이션 모델의 최신 발전 사항에 대해 알아보고 이해, 요약 및 실제 임상 애플리케이션에서 이러한 모델이 어떻게 교차하는지에 대해 알아보세요. 또한 제품 관리자, 개발자 커뮤니티 담당자, 솔루션 아키텍트와 직접 소통하여 가장 까다로운 문제를 해결할 수 있는 토론에 참여하세요.

실시간 엣지 AI와 로봇 시스템은 의료 워크플로우를 혁신하고 질병 탐지, 진단 및 개입을 위한 치료 표준을 발전시키는 혁신적인 장치를 만들고 있습니다. NVIDIA의 플랫폼, MONAI, Holoscan, Isaac™, Omniverse™와 Metropolis는 모델 학습, 디지털 트윈/시뮬레이션 및 런타임 배포를 포괄하고 있습니다. 이들 플랫폼은 개발자에게 실시간 AI 애플리케이션의 신속한 프로토타이핑과 확장 가능한 개발을 지원하는 엔드투엔드, 가속화된 풀스택 인프라를 제공합니다. 스마트 진단 장치와 혁신적인 이미징 시스템부터 디지털 트윈 기술을 사용하여 훈련된 수술 로봇에 이르기까지, NVIDIA의 이러한 플랫폼을 사용하여 어떻게 AI 지원 시스템을 시장에 출시하는 데 드는 시간과 비용을 절감할 수 있는지 NVIDIA 전문가와 함께 알아보세요.

거대 언어 모델(LLM)과 기타 최첨단 딥 러닝 모델 가속화를 시작하는 방법을 배우고 싶으신가요? cuDNN 엔지니어와 함께 하는 이 인터랙티브 세션에 참여하여 직접적인 도움을 받고 사용 사례에 대한 질문, 문제 및 아이디어를 공유하세요.

비전 AI 애플리케이션을 지원하는 NVIDIA 도구를 시작하는 방법을 알아보세요. 다양한 비전 AI 모델의 훈련, 파인 튜닝 및 배포와 관련된 주제에 대해 분야별 전문가와 일대일 대화를 나눌 수 있습니다. NVIDIA Metropolis, VLM, 파운데이션 모델, NIM 마이크로서비스, 참조 워크플로우, DeepStream, TAO, TensorRT™, Triton™ 추론 서버, Jetson™ 을 살펴보세요.

NVIDIA 전문가와 함께 디지털 생물학을 살펴보세요. 신약 개발 및 유전체학을 위한 가속 컴퓨팅 및 파운데이션 모델의 최신 발전 사항에 대해 논의합니다. 생물정보학 툴링에서 단백질 구조 예측, 분자 역학, 분자 생성 등에 이르기까지 다양한 분야에 대해 알아봅니다. NVIDIA BioNeMo™ 및 Parabricks가 NVIDIA NIM 마이크로서비스 및 Blueprint과 함께 어떻게 개발자, 연구자 및 기업이 화학, 생물학 및 유전체학 전반에서 생성형 AI 솔루션을 신속하게 개발할 수 있도록 지원하는지 알아보세요. 제품 관리자, 개발자 관계 담당자 및 솔루션 설계자와 직접 소통하여 문제를 해결하고 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 토론에 참여하세요.

IDC는 2025년까지 모든 데이터의 80%가 비정형 데이터가 될 것으로 예측했습니다. 인터랙티브 세션에 참여하여 비정형 데이터에서 생성된 임베딩에 대해 GPU를 사용하여 대규모 의미 기반 검색 및 데이터 마이닝을 수행하는 방법을 알아보세요. cuVS 라이브러리를 소개하고, 이를 활용해 벡터 인덱스 생성 및 검색에서 최첨단 성능을 구현할 수 있는 다양한 데이터베이스와 라이브러리를 종합적으로 살펴봅니다.

GPU를 활용해 Apache Spark 워크로드의 비용을 절감할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 이 세션에 참여하시면 그 방법을 자세히 알아볼 수 있습니다. Apache Spark를 처음 접하는 분부터 경험 많은 사용자까지 모두에게 유용한 정보를 제공합니다. 세션에서는 대규모 데이터 처리와 프로덕션 워크로드에서 최적의 구성과 환경에 GPU를 도입하는 방법을 다루며, GPU를 활용한 작업의 적합성 평가와 성능 튜닝 관련 질문에도 답변해 드립니다. 또한, GPU 가속 Spark로 얻을 수 있는 성능 향상, 비용 절감, 전력 사용량 감소와 같은 이점을 논의할 기회를 제공합니다. 더불어, 다른 기업들이 GPU 기반 마이그레이션을 진행하며 겪었던 사례를 통해 실질적인 적용 방안도 확인할 수 있습니다.

AI 모델 학습 성능에 중요한 것만큼이나, 테일 레이턴시은 실시간 AI 추론, 금융 거래 및 대규모 데이터 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 심지어 마이크로초 단위의 지연도 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 제로 테일 레이턴시과 향상된 프로그래밍 가능 I/O를 통한 가속 네트워킹에 대한 접근 방식은 최신 컴퓨팅 인프라의 성능과 확장성에 대한 패러다임의 변화를 나타냅니다. 이 세션에서는 모든 데이터 전송이 엄격한 성능 요구 사항을 충족하도록 보장하는 제로 테일 레이턴시을 제공하는 데 있어 가속 네트워킹 기술의 중요성에 대해 구체적으로 논의합니다.

혁신의 최전선에 함께하세요! 2025년 3월 17일부터 21일까지 캘리포니아 산호세에서 NVIDIA GTC가 여러분을 기다립니다.

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GTC 2025에서 만나는 Connect With the Experts

엄선된 세션 주제

에이전트 및 검색 파이프라인 구축을 위한 모범 사례 및 기술

CUDA 및 그래픽 프로파일링, 최적화 및 디버깅 도구

양자 컴퓨팅 가속화

디지털 의료: Blueprint, NIM, 최신 기술과 혁신 사례

MedTech: 의료 이미징에서 디지털 수술까지

cuDNN을 사용하여 딥 러닝 최적화

비전 AI 툴박스

디지털 생물학을 위한 AI 활용 - BioNeMo, Parabricks, NVIDIA NIM 및 Agent Blueprint

GPU 가속 벡터 검색으로 의미 기반 검색 및 데이터 마이닝 애플리케이션 구축

GPU로 아파치 스파크 가속화

제로 테일 레이턴시로 데이터 센터 네트워킹 혁신

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