DGX Station
With NVIDIA Tesla VOLTA

  • • 4x NVIDIA® Tesla V100 PCIe 32GB (4 Way NVLink Fully Connected)
  • • 128GB Total GPU Memor
  • • 500 TFlops
  • • 2,560 Tensor Cores
  • • Intel Xeon E5-2698 v4 2.2GHz (20-Core)
  • • 256GB RDIMM DDR4
  • • Dual 10GBASE-T (RJ45)y
  • • OS : 1x 1.92TB SSD /Data : 3x 1.92TB SSD RAID 0
  • • 3x DisplayPort, 4K resolution
  • • FP16 : 480 TFlops / FP32 : 60 TFlops / FP64 : 30 TFlops
견적 요청 및 제품 문의
DGX STATION
With NVIDIA Tesla VOLTA

워크스테이션 크기의 고성능, 저소음 딥 러닝 슈퍼 컴퓨터

Volta GPU 플랫폼 기반으로 완성된 NVIDIA DGX Station은 심층적인 연구 및 분석을 위해 탄생하였습니다.
NVIDIA만의 혁신적인 GPU 최적화 소프트웨어와 함께 누구나 쉽게 관리가 가능하고, 작지만 최고의 성능과
만족할 만한 결과를 제공하며 데이터 과학자들의 책상에서 고급 분석 및 인공지능 연구용으로 강력한 도구가 될 것 입니다.

GPU DEEP LEARNING IGNITES AI
  • 딥 러닝의 힘
    딥 러닝은 인공 지능(AI)에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야로 컴퓨터가 이미지, 소리, 텍스트 형태로 되어 있는
    무한한 양의 데이터를 이해할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이제 컴퓨터는 여러 단계의 신경망을 사용해서 복잡한
    상황을 인간 이상의 수준으로 보고, 학습하고, 반응할 수 있습니다. 그 결과로 데이터, 기술, 우리가 제공하는
    제품과 서비스를 보는 방식이 크게 달라지고 있습니다.
  • Deep Learning은 어떻게 작용합니까?
    이는 인공 뉴럴 네트워크를 "트레이닝(Training)"으로 시작합니다. 이미지, 비디오 및 대화와
    같은 비구조적 데이터의 수 많은 예를 강력한 컴퓨터에 집어넣는 일(feeding)을 포함합니다.
INTRODUCING THE DGX FAMILY

Purpose-Built for the Unique Demands of AI

딥 러닝은 인공지닝 (AI)에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야로 컴퓨터가 이미지, 소리,
텍스트, 형태로 되어 있는 무한한 양의 데이터를 이해할 수 있도록 돕는 기술 입니다. 이제
컴퓨터는 여러 단계의 신경망을 사용해서 복잡한 상황을 인간 이상의 수준으로 보고, 학습
하고, 반응할 수 있습니다. 그 결과로 데이터, 기술, 우리가 제공 하는 제품과 서비스를 보는
방식이 크게 달라지고 있습니다.

GROUNDBREAKING AI AT YOUR DESK

새로운 NVIDIA DGX Station은 인종지능 개발을 위한 세계 최초의 개인용 슈퍼컴퓨터입니다. CPU 400개의 연산 능력을 지녔지만 전력 소비는 40배
가량 적으며 책상 한 켠에 들어가기 좋은 크기의 폼팩터를 갖추고 있습니다. 최상의 성능과 부담 없는 크기를 목표로 제작된 DGX Station은 세계에서
가장 조용한 워크스테이션으로 다른 딥 러닝 워크스테이션과 비교해 소음이 1/10밖에 되지 않습니다. 데이터 과학자들은 이를 딥 뉴럴 네트워크의
트레이닝, 추론 및 고급 분석 등 연산 집중적인 인공지능 연구용으로 사용할 수 있습니다.

NVIDIA DGX SYSTEM FRAMEWORKS

DGX 시스템에 최적화된 딥러닝 프레임 워크 제공

NVIDIA DGX Station은 Caffe, TensorFlow, Theano 및 Torch 와 같이 널리 사용 되는
딥러닝 프레임워크 뿐만 아니라 다양한 프레임 워크를 지원하며 추가로 설치 해서 사용
가능합니다. 또한 Docker를 사용하여 각 사용자가 원하는 환경에 맞게 딥러닝 프레임
워크를 할당하므로, 효율적인 자원 사용이 가능합니다.

NVIDIA VOLTA

The New GPU Architecture, Designed to Bring AI to Every Industry.

엔비디아 볼타™ (NVIDIA Volta™) 아키텍처 기반의 엔비디아 테슬라® V100 (NVIDIA Tesla® V100) 데이터센터 GPU와 최적의 인공지능 소프트웨어 패키지로
구성된 DGX 인공지능 슈퍼컴퓨터 시스템은 이전 세대 DGX와 비교해 3배 가량 빠른 획기적인 인공지능 컴퓨팅 파워를 구현하며 최대 CPU 800개의 성능을 단일
시스템 형태로 제공합니다. 테슬라 V100 GPU는 100 테라플롭 장벽을 허무는 첨단 기술로, 엔비디아의 이전 세대 GPU을 뛰어넘는 딥 러닝 성능을 제공합니다.

  • 새로운 GPU 아키텍처
    210억개 이상의 트랜지스터로 구성
    됐으며, CUDA 코어와 텐서 코어를 통합
    아키텍처에 결합해 단일 GPU로 인공 지능
    슈퍼컴퓨터 급의 성능을 구현합니다.
  • 텐서 코어(Tensor Core)
    인공지능 워크로드를 가속화기 위해 고안
    됐습니다. 640개의 텐서 코어를 장착한
    V100는 CPU 100개의 성능에 준하는
    120 테라플롭 딥 러닝 성능을 구현합니다.
  • NVLink™
    CPU와 GPU, 또는 GPU 간의 초고속
    연결을 지원하는 차세대 인터커넥트로,
    이전 세대 NVLink 대비 최대 2배 가량의
    성능을 제공합니다.
  • 볼타 최적화 소프트웨어
    CUDA, cuDNN, TensorRT™ 등 볼타에 최적
    화된 소프트웨어는 선도적인 프레임 워크와
    애플리케이션에 쉽게 도입되어 인공 지능
    및 연구를 가속화 시킬 수 있습니다.
NVIDIA DGX Station

Explore the powerful components of DGX Station

  • 1  NVIDIA TESLA V100
            Tensor 코어 아키텍처로 AI에 최적화된, 이제 32GB 메로리로
              제공되는 현존 최첨단 AI GPU 입니다.
  • 2  NEXT GENERATION NVIDIA NVLINK
            기존의 PCle Gen3 x 16 상호 연결보다 5배 빠르며, GPU당
              200 GB/s에 달하는 고속 상호 연결.
  • 3  WATER COOLING
            소음을 최소화하도록 설계되어 사무실 환경에 완벽하게 적합
              하면서도 최적화된 성능을 자랑합니다.
  • 4  INTEL XEON CPU
            부팅, 스토리지 관리, 딥 러닝 프레임워크 조정을 담당합니다.
  • 5  THREE DISPLAY PORTS
            모두 4K 모니터 해상도를 완벽하게 지원합니다.
  • 6  1/20 THE POWER CONSUMPTION
            DGX Station 한 개는 서버 렉 4개의 컴퓨팅 성능을
              제공하면서도 훨씬 적은 양의 전력을 소보합니다.
NVIDIA DGX STATION SPECIFICATIONS

GPUs

4X Tesla V100 PCle 32GB

TFLOPS

500

GPU Memory

128GB total system

CPU

Intel Xeon E5-2698 v4 2.2GHz (20-core)

NVIDIA Tensor Cores

2,560

NVIDIA CUDA Cores

20,480

Maximum Power Requirements

1,500W

System Memory

256GB LRDIMM DDR4

Storage

Date: 3X 1.92 TB SSD RAID 0 OS: 1X 1.92 SSD

Network

Dual 10GBASE-T(RJ45)

Display

3X Display Pork, 4K resolution

Acoustics

<35dB

System Weight

88 lbs / 40kg

System Dimensionst

518D x 256W X 639H (mm)

Operating Temperature Range

10˚C to 30˚C

Soffware

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