Connect With the Experts

Omniverse 기술 제품 관리자, 엔지니어, 솔루션 아키텍트와 함께 대화형 지원 세션에 참여하여 사용 사례와 관련된 질문, 문제, 아이디어를 직접 확인할 수 있습니다.

GPU에 최신 C++를 작성하고 싶으신가요? C++ 표준 병렬화에 대해 알아보고 싶으신가요?

NVIDIA의 C++ 라이브러리 및 표준 팀의 Q&A 세션에 참여하여 C++ 표준 병렬화 및 NVC++, Thrust(CUDA C++의 높은 생산성 범용 라이브러리 및 병렬 알고리즘 구현), CUB(CUDA C++의 고성능 집합 알고리즘 툴킷), libcu++(CUDA C++ 표준 라이브러리)에 대해 알아보세요.

사용 관련 질문, 기능 요청, 버그 보고서를 환영합니다!

로봇 애플리케이션을 개발 중이신가요? NVIDIA Isaac™ 로보틱스 플랫폼 활용에 대해 논의할 로보틱스 및 시뮬레이션 전문가에게 질문과 과제를 문의하세요.

빠르고 유연한 데이터 로딩 및 증강 라이브러리인 CV-CUDA, NPP, nvJPEG, DALI™와 같은 NVIDIA 이미지/신호 처리 라이브러리의 최신 최적화에 대해 알아보세요. 여기서는 사용이 간편한 기본 구성 요소인 CV-CUDA 라이브러리를 통해 NPP의 낮은 수준의 이미지 및 신호 처리 프리미티브에 걸쳐 다양한 데이터 처리 솔루션을 사용하여 DALI에서 고성능 데이터 처리 워크플로우를 정의하는 방법을 논의합니다.  

포트폴리오의 새로운 라이브러리(CV-CUDA 및 nvTiff)는 물론 기존 기능(DALI, NPP, nvJPEG)에 대해서도 다룰 것입니다.

짧은 업데이트 후에는 전문가와 함께하는 공개 포럼 및 Q&A 세션을 가질 예정입니다.  

이 세션에 참여하여 NVIDIA NVLink®, Infiniband 또는 기타 네트워크를 통한 GPU 간 통신과 관련된 모든 것을 전문가와 논의하세요.

이 세션에서는 NCCL, MPI, UCX/UCC, NVSHMEM와 같은 모든 통신 라이브러리를 다룹니다. 또한 GPU Direct, NVLink, Infiniband 및 SHARP의 성능 이점에 관해 논의하여 DL 트레이닝 워크로드 또는 HPC 애플리케이션을 가속화하기에 완벽한 장소입니다. 

NVIDIA 전문가와 함께 Triton Inference Server™, TensorRT™, Omniverse™와 같은 NVIDIA 기술로 생성 아트를 가속화하는 것에 대한 질의응답 세션에 참여하세요. 생성 AI는 아티스트 워크플로우를 혁신하고 아티스트와 비 아티스트 모두의 흥미를 불러일으키고 있습니다. 솔루션을 확장하고 사용자에게 고성능을 제공할 수 있도록  기능, 성능 및 컴퓨팅 비용을 고려하여 클라우드 및 데스크톱 GPU에서 생성 AI 워크플로우를 구현하고 최적화하기 위한 전략에 대해 논의합니다. 

AI 추론 모델을 연구 환경에서 생산 환경으로 이전하는 데 있어 풍부한 경험을 보유한 NVIDIA 전문가들이 경험, 도구, 기술을 기꺼이 공유합니다. 다루는 주제는 다음과 같습니다.
- 연구에서 생산으로의 이전
- 디바이스 메모리 사용 최소화
- 성능 최적화
기존 코드 베이스 및 엔드 투 엔드 AI 파이프라인 통합

다루는 기술은 다음과 같습니다.
- TensorRT
- ONNX 및 DirectML
- CUDA 및 cuDNN
- Triton Inference Server

PyTorch, TensorFlow 또는 선택한 프레임워크로 트레이닝한 모델이 정확도에 만족하여 서비스로 배포하는 것을 고려하고 있다고 상상해 보세요. 고려해야 할 두 가지 중요한 목표는 모델 성능 극대화와 서비스로 배포하는 데 필요한 인프라 구축입니다. 이 두 가지 목표를 해결할 수 있는 NVIDIA TensorRT와 고성능 딥 러닝 추론, 그리고 단일 표준화된 추론 플랫폼을 제공하는 오픈 소스 추론 처리 소프트웨어인 Triton Inference Server라는 두 가지 핵심 NVIDIA 제품에 대한 토론에 참여하세요.

이러한 SDK 중 하나가 처음이라면 다음 리소스를 참조하실 것을 적극 권장합니다.

Triton 추론 서버: https://www.youtube.com/watch?v=1kOaYiNVgFs

NVIDIA TensorRT: https://developer.nvidia.com/blog/speeding-up-deep-learning-inference-using-tensorrt-updated/

이 세션에서는 NVIDIA 개발자 도구 팀과 최첨단 도구 및 이러한 도구를 사용하여 레이 트레이싱 애플리케이션을 최적화하는 방법에 대해 알아볼 수 있습니다. NVIDIA Nsight 시스템을 통해 GPU 또는 CPU 귀속적인지 여부를 판단하는 방법을 공유합니다. 또한 Nsight Graphics를 사용하여 GPU 귀속적 애플리케이션에서 GPU 워크로드를 디버그하고 최적화하는 방법에 대해서도 알아봅니다. 마지막으로 Nsight Aftermath SDK 및 Nsight PerfSDK를 애플리케이션에 통합하여 GPU 충돌을 디버깅하고 실시간으로 성능을 분석하는 방법을 확인할 수 있습니다.

이 세션이 끝나면 NVIDIA 도구를 더 잘 이해할 수 있으며 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.

NVIDIA GPU는 양자 화학 분야(가우시안, VASP, Quantum ESPRESSO, GAMESS, NWChem, CP2K 등)에서 가장 중요한 애플리케이션과 재료 과학, 생물 물리학, 신약 개발 및 기타 분야에서 매우 인기 있는 분자 역학(GROMACS, NAMD, LAMMPS, Amber 등)을 가속화합니다. 특정 워크로드에서 최상의 성능을 얻는 방법에 관한 질문에 답하거나 가속 컴퓨팅의 이점을 누리는 방법에 대해 알아볼 수 있습니다.