AWS와 NVIDIA는 10년 이상 협업하여 강력하고 비용 효율적이며 유연한 GPU 기반 솔루션을 고객에게 지속적으로 제공해 왔습니다. 이러한 혁신은 NVIDIA GPU 기반 Amazon EC2 인스턴스를 사용하는 클라우드부터, NVIDIA Jetson Nano 모듈과 함께 배포되는 AWS IoT Greengrass 등의 서비스를 사용하는 엣지에 이르기까지 다양합니다.

전 세계 고객은 기계 학습(ML), 가상 워크스테이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), IoT 서비스에 AWS 및 NVIDIA 솔루션을 사용하고 있습니다. NVIDIA GPU로 구동되는 Amazon EC2 인스턴스는 빠른 기계 학습 훈련, 비용 효율적인 기계 학습 추론, 유연한 원격 가상 워크스테이션 및 강력한 HPC 컴퓨팅에 필요한 확장 가능한 성능을 제공합니다. 엣지의 경우 고객은 AWS IoT Greengrass를 통해 다양한 AWS 클라우드 서비스를 NVIDIA 기반 엣지 디바이스로 확장하여 디바이스에서 생성되는 데이터에 대한 로컬 작업을 수행할 수 있습니다.

AWS와 NVIDIA
Amazon EC2 P4d 인스턴스 소개(2:00)

워크로드

기계 학습

기계 학습

빠른 기계 학습 훈련 및 비용 효율적인 추론을 위한 GPU 인스턴스

Amazon EC2 P4d 인스턴스는 신속하게 기계 학습을 훈련해야 하는 데이터 사이언티스트, 연구원 및 개발자를 위한 클라우드 상의 기계 학습 훈련에서 최고의 성능을 제공합니다. P4d 인스턴스는 최신 NVIDIA A100 Tensor Core GPU로 구동되며, 업계 최고의 높은 처리량과 짧은 지연 시간 네트워킹을 제공합니다. 또한 이전 세대 Amazon EC2 P3 인스턴스는 맞춤형 기계 학습 훈련을 위한 다양한 인스턴스 크기를 제공하며 최대 8개의 NVIDIA V100 Tensor Core GPU를 사용하여 인스턴스당 최대 1페타플롭의 혼합 정밀도 성능을 제공할 수 있습니다. NVIDIA T4 Tensor Core GPU를 갖춘 Amazon EC2 G4 인스턴스는 기계 학습 추론을 위해 P4d 및 P3 인스턴스를 보완하여 클라우드에서의 기계 학습 추론에 가장 비용 효율적인 GPU 인스턴스를 제공합니다.

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Amazon EC2 P3 인스턴스(2:18)
가상 워크스테이션

가상 워크스테이션

인력을 재배치하고 전 세계의 창의적인 인재 활용

AWS의 가상 워크스테이션을 사용하면 스튜디오에서 대규모 프로젝트를 수행하고, 어디에서나 작업을 수행할 수 있습니다. 요금은 필요한 만큼만 지불하면 됩니다. NVIDIA T4 Tensor Core GPU로 구동되는 Amazon EC2 G4 인스턴스에서 실행되는 가상 워크스테이션은 크리에이티브 및 기술 전문가가 신뢰하는 비주얼 컴퓨팅 플랫폼인 NVIDIA Quadro 기술을 사용합니다.


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디지털 콘텐츠 제작을 위한 클라우드 스튜디오(4:52)
고성능 컴퓨팅

고성능 컴퓨팅

대규모 컴퓨팅 문제 해결 및 새로운 인사이트 확보

NVIDIA A100 Tensor Core GPU로 구동되는 Amazon EC2 P4d 인스턴스는 엔지니어링 시뮬레이션, 컴퓨팅 금융, 내진 해석, 분자 모델링, 유전체학, 렌더링 및 기타 GPU 컴퓨팅 워크로드를 실행하기에 적합한 플랫폼입니다. 과학자와 엔지니어는 고성능 컴퓨팅(HPC)을 사용하여 이러한 복잡하고 컴퓨팅 집약적인 문제를 해결할 수 있습니다. HPC 애플리케이션에는 뛰어난 네트워크 성능, 빠른 스토리지, 대용량 메모리, 뛰어난 컴퓨팅 성능 또는 위의 모든 성능이 필요할 때가 많습니다. AWS를 사용하면 클라우드에서 HPC를 실행하고, 대부분 온프레미스 환경에서는 현실적이지 않을 다수의 병렬 작업으로 확장함으로써 연구 속도를 높이고 결과를 얻을 때까지 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

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GPU를 사용하여 AWS 기반 HPC 강화(33:46)
사물 인터넷(IoT)

사물 인터넷(IoT)

로컬 작업을 수행할 수 있도록 AWS를 엣지 디바이스로 원활하게 확장

AWS IoT Greengrass는 AWS를 NVIDIA Jetson 디바이스와 같은 엣지 디바이스로 원활하게 확장하므로, 계속해서 클라우드를 사용하여 데이터를 관리 및 분석하고 오랫동안 저장하는 동시에 디바이스에서 생성되는 데이터에 대해 로컬 작업을 수행할 수 있습니다. NVIDIA Jetson 디바이스는 AWS IoT Greengrass를 통해 AWS Lambda 함수, Docker 컨테이너 또는 둘 모두를 실행하고, 기계 학습 모델을 기반으로 예측하고, 디바이스 데이터를 동기화하며, 인터넷에 연결되지 않은 경우에도 다른 디바이스와 안전하게 통신할 수 있습니다.

Jetson 모듈의 NVIDIA DeepStream을 AWS IoT Core 및 AWS IoT Greengrass와 통합하는 방법에 대해 알아보세요.

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Jetson Nano에서 AWS ML IoT 서비스를 사용하여 인공 지능 배포(1:03:58)

사례 연구

AWS 및 NVIDIA 서비스

Amazon EC2 P4d 인스턴스

Amazon EC2 P4d 인스턴스

Amazon EC2 P4d 인스턴스는 클라우드에서의 기계 학습 훈련 및 HPC 애플리케이션을 위한 최고의 성능을 제공합니다. P4d 인스턴스는 최신 NVIDIA A100 Tensor Core GPU로 구동되며 업계 최고의 높은 처리량과 짧은 지연 시간 네트워킹을 제공합니다.
 
 
EC2 P3 인스턴스

Amazon EC2 P3 인스턴스

Amazon EC2 P3 인스턴스는 최대 8개의 NVIDIA V100 Tensor Core GPU와 기계 학습 및 HPC 애플리케이션을 위한 최대 100Gbps의 네트워킹 처리량을 제공합니다. P3 인스턴스는 기계 학습 훈련 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축하고, HPC에서 완료할 수 있는 시뮬레이션 수를 3~4배 더 많이 늘리는 것으로 입증되었습니다.
 
EC2 P4 인스턴스

Amazon EC2 G4 인스턴스

NVIDIA T4 Tensor Core GPU를 사용하는 Amazon EC2 G4 인스턴스는 다양한 수의 vCPU와 메모리가 포함된 하나 또는 복수의 GPU를 제공합니다. G4 인스턴스는 프로덕션 및 그래픽 집약적인 애플리케이션에 기계 학습 모델을 배포할 수 있는, 업계에서 가장 비용 효율적인 다목적 GPU 인스턴스를 제공합니다.
 
AWS Iot Greengrass

AWS IoT Greengrass

AWS IoT Greengrass는 AWS를 NVIDIA Jetson 시스템과 같은 엣지 디바이스까지 원활하게 확장하므로, 계속해서 클라우드를 사용하여 데이터를 관리 및 분석하고 오랫동안 저장하는 동시에 디바이스에서 생성되는 데이터에 대한 로컬 작업을 수행할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass를 사용하면 클라우드에 간헐적으로 연결되는 경우에도 커넥티드 디바이스가 작동합니다.

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