GPU Optimization

GPU 가상화 기술을 통한 비용과 성능 최적화

SDS의 GPU 최적화 서비스를 사용해보세요.

인공지능, 자율주행, 빅데이터 분석 등 고성능 연산에 필요한 GPU를 가상화하여 효율적으로 사용할 수 있습니다.
한 개의 GPU를 다양한 크기로 작게 분할(Partial)하거나, 여러 GPU를 동시에 할당(Remote attach)하여 가장 최적화 된 GPU 인프라를 사용할 수 있습니다.

기대효과

기대효과

GPU Optimization 서비스만의 특별함

  • 비용 최적화

    다수의 어플리케이션이 전용으로 GPU를 사용하는 방식을, 가상화 기술을 활용하여 어플리케이션이 네트워크를 통해 GPU를 공유할 수 있게 하여 자원을 효율화하고 비용을 절감 할 수 있습니다.

  • 탄력적인 GPU 자원 사용

    GPU 인스턴스를 Pool 형태로 구성하여 네트워크를 통해 필요한 만큼만 사용 할 수 있기 때문에 다양한 인프라 환경에서 탄력적으로 GPU 자원을 활용 할 수 있습니다.

  • "온라인 커머스의 고객 경험과 서비스 운영에 필요한 대규모 GPU 클러스터를 위한 최적의 솔루션으로 평가하여 금번 도입을 결정하게 되었습니다."

    - 현은석 CTO(부사장), ebay코리아 -

주요특징

자세히 살펴보기

  • 사용 편리성

    다양한 인프라 (Baremetal, Container, VM 등), 네트워크 구성, 장비를 지원하며, 고객의 환경에 맞춰 편리한 설치 및 사용이 가능합니다.

  • 전문성

    GPU 가상화 기술 기반의 자원공유 기술을 보유한 글로벌 벤더들과의 협력을 통해 기술력을 확보하였고 다수의 사례를 통해 성능 및 비용 효율화 측면에서의 검증을 완료 하였습니다.

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    고객의 전체 GPU 활용률을 쉽게 파악할 수 있는 사전 진단 도구를 제공합니다.
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    이미지 분석, 딥러닝, 자연어 처리 등 다양한 크기의 워크로드에 맞게 GPU를 분할하여 할당할 수 있습니다.
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    사용자는 AI(Artificial Intelligence) / ML(Machine Learning) 워크로드를 실행하다가 GPU가 필요할 때만 네트워크를 통해 원격으로 GPU를 사용할 수 있습니다.