데이터사이언스 및 머신러닝용 설계
제품은 기업들이 대량의 데이터를 분석해 전례 없는 속도로 정확하게 비즈니스 예측을 수행하도록 한다.
래피즈 오픈소스 소프트웨어는 데이터 과학자들이 신용카드 사기 예측, 소매 재고 예측, 고객의 구매 행동 파악 등 매우 복잡한 비즈니스 과제에 성능 향상을 제공한다.
연구원들은 연간 200억 달러 규모의 데이터 사이언스 및 머신러닝용 서버 시장이 과학적 분석 및 딥 러닝과 결합될 것으로 전망한다. 고성능 컴퓨팅 시장의 가치를 360억 달러까지 끌어올릴 것으로 예상한다.
젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 ‘GTC 유럽 2018’의 기조연설에서 “고성능 컴퓨팅 시장에서 아직 가속화되지 않은 가장 큰 분야가 바로 데이터 분석과 머신러닝”이라고 강조했다.
제품은 GPU 가속분석, 머신러닝, 곧 추가될 데이터 시각화를 위한 일련의 오픈소스 라이브러리를 지원한다. 엔비디아 엔지니어들이 지난 2년간 오픈소스에 기여하는 핵심 관계자들과 협업해 개발한 제품이다.
과학자들이 GPU에서 전체 데이터 사이언스 파이프라인을 실행하는데 필요한 도구를 제공한다. 엔비디아 DGX-2 시스템 교육을 위한 XG부스트(XGBoost) 머신러닝 알고리즘을 사용하는 초기 래피즈 벤치마킹은 CPU 전용 시스템 대비 50배 빠른 속도를 보여준다.
데이터 과학자들은 자체 데이터 세트 크기에 따라 교육 시간을 기존 며칠에서 몇 시간으로, 몇 시간에서 몇 분으로 단축할 수 있다.
김언한 기자
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