엔비디아, 기업 성공 가속화하는 엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0 발표
2022년 12월 12일
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엔비디아(www.nvidia.co.kr CEO 젠슨 황)가 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 소프트웨어 제품군 3.0을 발표했다. 새로운 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어는 일찍이 AI를 도입한 기업부터 새롭게 그 도입을 계획하고 있는 기업까지 광범위한 영역과 산업별 워크로드에 걸쳐 전 세계 기업들을 지원한다. 


지난 수년간, 기업들은 급변하는 수요부터 인력난, 공급망 복잡성을 비롯한 수많은 과제를 해결해왔다. 2023년 강력한 도약을 준비하는 많은 기업들은 비용을 절감하면서 동시에 성장을 견인하기 위해 AI와 가속 컴퓨팅의 사용을 계획하고 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0은 컨택 센터 지능형 가상 비서, 음성 전사(transcription), 사이버보안 디지털 지문 채취를 위한 솔루션 워크플로를 도입한다. 이들은 보다 나은 고객 서비스를 제공하고자 흔히 사용되는 AI 채택 기업용 애플리케이션이다. 


또한 엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0은 엔비디아 NGC 소프트웨어 카탈로그에서 제공되는 50가지 이상의 엔비디아 AI 소프트웨어 프레임워크 및 사전 훈련된 모델에 대한 지원을 확장한다. 이를 통해 전 세계 단체들의 AI 구축을 강화하고 간소화할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0은 이번 달 말 출시 예정이다. 


엔비디아 AI 엔터프라이즈 워크플로우

조직은 안전하고 클라우드에 최적화된 최신 버전의 AI 소프트웨어를 통해 운영 효율성을 높이는 동시에 당면한 비즈니스 과제를 해결할 수 있다. AI 소프트웨어는 데이터 사이언스 파이프라인을 가속화하고 AI 모델의 개발 및 배치를 간소화하여 필수 프로세스를 자동화하고 데이터로부터 신속한 통찰력을 얻는다. 


엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0의 컨택 센터 지능형 가상 비서, 음성 전사 및 사이버 보안 디지털 지문 채취를 위한 새로운 AI 워크플로는 엔비디아의 전문 지식을 활용하여 개발 시간 및 비용을 줄임으로써 구축에 소요되는 시간을 단축한다. 


워크플로우는 헬름(Helm) 차트, 주피터(Jupyter) 노트북 등을 비롯하여 엔비디아 프레임워크와 사전 훈련된 모델을 사용하는 클라우드에 최적화된 마이크로서비스로 구동된다. 기업들은 마이크로서비스(microservice)를 독립형 쿠버네티스(Kubernetes) 컨테이너로 활용하거나 기타 서비스와 결합하여 보다 높은 정확도와 성능을 갖춘 프로덕션-레디(production-ready) 애플리케이션을 생성할 수 있다. 


기업들은 워크플로를 통해 자연스러운 목소리로 정확하면서도 맞춤화 된 응답을 제공하는 에이전트를 개발할 수 있다. AI 기술을 활용하면 에이전트들은 음성 품질이 떨어지는 통화에서도 고객의 응답을 정확하게 듣고 이해할 수 있다. 


비지도 학습(unsupervised learning)을 사용하는 엔비디아 디지털 지문 AI 워크플로는 위협 탐지 기능을 통해 포괄적인 데이터 가시성을 달성한다. 또한 기업이 네트워크를 통해 모든 사용자, 서비스, 계정 및 컴퓨터를 고유하게 지문 인식하여 비정상적인 동작을 탐지할 수 있도록 지원함으로써 보안을 향상시킨다. 워크플로우는 지능적인 경고와 실행 가능한 정보를 제공하여 기존에 몇 주 가까이 소요되던 탐지시간을 분(分) 단위까지 단축한다. 따라서 보안 분석가는 위협을 신속하게 식별하고 대응할 수 있다. 


사전 훈련 모델

엔비디아 AI 엔터프라이즈 3.0은 암호화되지 않은 사전 훈련 모델과 최신 버전의 엔비디아 타오 툴킷(TAO Toolkit)의 소스 코드를 제공한다. 엔비디아 타오 툴킷은 고도의 정확성을 갖춘 맞춤형, 프로덕션 레디(production-ready) AI 모델을 만들기 위한 로코드(low-code) AI 개발 솔루션으로, 음성 및 컴퓨터 비전 AI 애플리케이션에 사용된다. 


암호화되지 않은 모델은 엔비디아 AI 엔터프라이즈에서만 사용할 수 있으며 병리 종양 감지, 사람 감지, 차량 감지, 자세 추정, 동작 인식 등 의료와 스마트 시티, 유통 산업을 위한 다양한 이미징 및 비전 AI 작업을 지원한다. 


암호화 없이 사전 훈련된 모델을 사용하면 개발자가 모델의 가중치와 편향을 볼 수 있어 모델 설명 가능성과 모델 편향 이해에 도움이 된다. 또한 암호화되지 않은 모델은 보다 쉬운 디버그(debug)와 맞춤형 AI 애플리케이션에 대한 통합이 가능하다. 

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