개발자 도구 해당 분야 최고 1 개 GPU 클라우드 AI 도구

AI 연구팀이 수십억 개의 매개변수를 포함하는 데이터셋에서 새로운 자연어 처리 모델을 훈련해야 합니다. 수백만 달러짜리 서버 클러스터를 구매하고 유지하는 대신 GPU 클라우드 플랫폼을 사용합니다. 그들은 16개의 상호 연결된 NVIDIA H100 GPU 포드를 프로비저닝하고 72시간 동안 훈련 작업을 실행합니다. 이 접근 방식을 통해 훈련을 몇 달이 아닌 며칠 만에 완료할 수 있어 연구 주기를 가속화하고 모델 아키텍처를 훨씬 빠르게 반복할 수 있으며, 사용한 계산 시간에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

한 부티크 애니메이션 스튜디오가 복잡한 조명과 입자 효과가 포함된 단편 영화를 제작하고 있습니다. 로컬 워크스테이션에서 단일 프레임을 렌더링하는 데 1시간 이상이 걸립니다. 마감일을 맞추기 위해 그들은 GPU 클라우드 서비스를 사용하여 임시 렌더 팜을 만듭니다. 3D 장면 파일을 업로드하고 1,000개 프레임의 렌더링을 50개의 강력한 GPU 인스턴스에 분산시킵니다. 사내에서 몇 주가 걸렸을 작업이 하룻밤 사이에 단 몇 시간 만에 전체 시퀀스가 렌더링됩니다. 이를 통해 소규모 스튜디오는 고품질의 결과를 빠르고 비용 효율적으로 제공함으로써 대기업과 경쟁할 수 있습니다.

한 대학 연구실이 대기 시뮬레이션을 실행하여 기후 변화를 연구하고 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 날씨 패턴을 정확하게 모델링하기 위해 막대한 계산 능력이 필요합니다. GPU 클라우드 제공업체를 사용함으로써 연구원들은 과학적 워크로드를 위해 특별히 설계된 고성능 컴퓨팅(HPC) 인스턴스에 액세스할 수 있습니다. 그들은 GPU 가속 가상 머신에서 FORTRAN 및 C++ 시뮬레이션 코드를 실행하여 1년 분량의 기후 시뮬레이션을 24시간 이내에 완료합니다. 이러한 슈퍼컴퓨팅 리소스에 대한 온디맨드 액세스는 전용 온프레미스 HPC 클러스터 없이도 학술 연구를 강력하게 지원합니다.

한 금융 기술 회사가 거래 패턴을 감지하기 위해 매일 테라바이트 규모의 주식 시장 데이터를 분석합니다. 전통적인 CPU 기반 처리를 사용하면 분석 파이프라인이 완료되는 데 12시간 이상이 걸립니다. 워크플로를 GPU 클라우드로 마이그레이션하고 RAPIDS와 같은 GPU 가속 데이터 과학 라이브러리를 활용함으로써 동일한 양의 데이터를 1시간 이내에 처리할 수 있습니다. 이를 통해 분석가들은 더 빨리 통찰력을 얻고, 더 시의적절한 결정을 내리며, 전례 없는 속도로 과거 데이터에 대한 가설을 테스트하여 더 정교한 거래 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

한 스타트업이 사용자가 업로드한 비디오의 배경을 실시간으로 제거하는 AI 애플리케이션을 개발했습니다. 전 세계 사용자 기반에 저지연 서비스를 제공하기 위해 여러 지리적 지역에 위치한 GPU 클라우드 인스턴스에 추론 모델을 배포합니다. GPU는 여러 비디오 스트림을 동시에 처리할 수 있어 사용자가 몇 초 내에 편집된 비디오를 받을 수 있도록 보장합니다. 클라우드 솔루션을 사용하면 트래픽에 따라 활성 GPU 인스턴스 수를 자동으로 확장하여 피크 시간대에는 고가용성을 보장하고 한가한 시간에는 비용을 최소화하면서 물리적 인프라를 관리할 필요가 없습니다.

한 게임 개발 스튜디오는 여러 목적으로 GPU 클라우드를 사용합니다. 아티스트와 디자이너는 클라우드에서 스트리밍되는 강력한 원격 워크스테이션을 사용하여 어디서든 그래픽 집약적인 게임 자산 작업을 합니다. 이를 통해 각 직원에게 비싼 고사양 물리적 워크스테이션을 제공할 필요가 없어집니다. 또한 동일한 클라우드 인프라를 활용하여 클라우드 게이밍 서비스를 제공함으로써 플레이어가 로컬 하드웨어 성능에 관계없이 모든 장치에서 최신 게임을 최대 그래픽 설정으로 스트리밍할 수 있도록 합니다. 이 이중 사용 전략은 클라우드 투자 수익을 극대화합니다.