NVIDIA, 1억 대의 Windows RTX PC 및 워크스테이션을 생성력의 시대로 추진 - TechCult
잡집 / / May 29, 2023
엔비디아 제너레이티브 AI 모델의 개발 및 배포를 가속화하여 획기적인 성능 향상을 가져오는 데 상당한 진전을 이루었습니다. Tensor 코어와 곧 출시될 Max-Q 저전력 AI의 통합으로 NVIDIA는 1억 대의 Windows RTX PC 및 워크스테이션을 생성력의 시대로 이끕니다. 이러한 발전은 생산성, 콘텐츠 제작 및 게임의 미래를 형성하도록 설정되었습니다.
![NVIDIA, 1억 대의 Windows RTX PC 및 워크스테이션을 생성력의 시대로 추진](/f/abc84babf8fc7ecb2ba7296ae63fb111.png)
목차
Windows RTX PC 및 워크스테이션에서 생성 AI 혁신
- 신경망으로 구동되는 생성 AI는 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성하여 산업을 혁신하고 있습니다.
- NVIDIA의 RTX GPU NVIDIA NeMo, DLSS 3 프레임 생성, 메타 라마, 채팅GPT, 어도비 파이어플라이, 안정적인 확산.
- 이러한 모델의 최적화 지포스 RTX 그리고 엔비디아 RTX GPU 개발자가 경쟁 장치에 비해 최대 5배 빠른 성능을 달성할 수 있습니다.
- RTX GPU의 전용 하드웨어인 Tensor 코어는 AI 계산을 가속화하는 데 중요한 역할을 하여 놀라운 속도 향상에 기여합니다.
- 에서 공개된 최신 소프트웨어 개선 사항 마이크로소프트 빌드 컨퍼런스 다음과 같은 생성 AI 모델의 성능을 두 배로 높였습니다. 안정적인 확산, 새로운 덕분에 DirectML 최적화.
향상된 효율성을 위한 Max-Q 저전력 AI 추론
로컬 장치에서 AI 추론이 점점 더 많이 발생함에 따라 효율적인 하드웨어에 대한 요구가 중요해졌습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 NVIDIA는 Max-Q 저전력 에 대한 추론 RTX GPU의 AI 워크로드. RTX GPU의 AI 워크로드에 대한 NVIDIA의 Max-Q 저전력 추론은 여러 가지 이점을 제공하여 전력 소비와 성능 간에 최적화된 균형을 제공합니다. 핵심 사항은 다음과 같습니다.
1. 효율적인 하드웨어 수요: AI 추론이 로컬 장치에서 더 자주 발생함에 따라 이러한 작업을 지원하기 위한 효율적인 하드웨어에 대한 요구가 증가하고 있습니다.
2. Max-Q 저전력 추론 소개: NVIDIA는 RTX GPU에서 AI 워크로드를 위한 Max-Q 저전력 추론을 도입하여 이러한 요구를 해결하고 있습니다.
3. 전력 최적화: Max-Q를 사용하면 GPU가 더 가벼운 추론 작업을 위해 전력 용량의 일부로 작동할 수 있습니다. 그 결과 전력 소비가 감소하고 에너지 효율성이 향상됩니다.
4. 비교할 수 없는 성능: 더 가벼운 작업을 위해 더 낮은 전력 수준에서 작동하더라도 Max-Q가 장착된 RTX GPU는 여전히 뛰어난 성능을 제공합니다. 리소스 집약적인 생성 AI 워크로드를 효율적으로 처리하여 고품질 결과를 보장할 수 있습니다.
5. 최적화된 균형: Max-Q의 주요 장점은 전력 소비와 성능 간에 달성한 최적화된 균형입니다. 이를 통해 PC와 워크스테이션은 에너지를 절약하면서 복잡한 AI 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
6. 향상된 AI 기능: Max-Q를 사용하면 사용자는 성능이나 전력 효율성을 저하시키지 않고 장치에서 AI 추론의 잠재력을 최대한 경험할 수 있습니다.
7. 어디에서나 AI 활성화: Max-Q는 AI 추론의 범위를 확장하여 효율성을 희생하지 않고 로컬 장치에서 발생할 수 있도록 합니다. 이를 통해 사용자는 필요할 때마다 AI 기능을 활용할 수 있습니다.
8. 향상된 사용자 경험: AI 추론을 위한 효율적인 하드웨어를 제공함으로써 Max-Q는 더 나은 사용자 경험에 기여합니다. 사용자는 보다 빠르고 응답성이 뛰어난 AI 애플리케이션을 즐길 수 있어 원활하고 효율적인 컴퓨팅 환경을 조성할 수 있습니다.
RTX GPU에 대한 NVIDIA의 Max-Q 저전력 추론 기술은 PC 및 워크스테이션에서 AI 워크로드의 효율성과 성능을 혁신합니다. 장치가 최소한의 전력 소비로 복잡한 AI 작업을 처리할 수 있도록 하여 최적의 성능과 향상된 사용자 경험을 보장합니다.
완전한 RTX 가속 AI 개발 스택
개발자는 이제 Windows 11에서 실행되는 포괄적인 RTX 가속 AI 개발 스택에 액세스하여 고급 AI 모델의 개발, 교육 및 배포 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 핵심 사항은 다음과 같습니다.
- 모델 개발 및 미세 조정: 개발자는 Linux용 Windows 하위 시스템을 통해 사용할 수 있는 최적화된 딥 러닝 프레임워크를 사용하여 모델 개발 및 미세 조정을 시작할 수 있습니다.
- 클라우드 교육으로 전환: 개발자는 AI 모델 교육을 위해 클라우드로 원활하게 전환할 수 있습니다. 주요 클라우드 서비스 제공업체를 통해 동일한 NVIDIA AI 스택을 사용할 수 있으므로 개발 프로세스 전반에 걸쳐 일관성과 호환성이 보장됩니다.
- NVIDIA AI 스택을 사용한 교육: NVIDIA AI 스택을 사용한 클라우드 기반 교육으로 향상된 성능과 확장성을 제공합니다. 개발자는 AI 모델을 보다 빠르고 효율적으로 교육하기 위해 NVIDIA RTX GPU의 성능을 활용할 수 있습니다.
- 빠른 추론을 위한 최적화: 모델이 훈련되면 개발자는 빠른 추론을 위해 모델을 최적화할 수 있습니다. Microsoft Olive와 같은 도구를 활용하여 추론 작업 중에 최적의 성능을 위해 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
- RTX PC 및 워크스테이션에 배포: AI 지원 애플리케이션 및 기능은 1억 개가 넘는 RTX PC 및 워크스테이션의 방대한 설치 기반에 배포할 수 있습니다. 이러한 장치는 AI 성능에 맞게 세심하게 최적화되어 AI 애플리케이션의 원활하고 효율적인 실행을 보장합니다.
혁신적인 AI 경험에 대한 NVIDIA의 약속
400개가 넘는 RTX AI 가속 앱과 게임이 이미 출시되어 NVIDIA는 업계 전반에서 계속해서 혁신을 주도하고 있습니다. COMPUTEX 2023 기조 연설에서 NVIDIA 설립자이자 CEO 젠슨 황 도입 게임용 NVIDIA Avatar Cloud Engine(ACE), 새로운 생성 AI 모델 파운드리 서비스. ACE for Games는 개발자가 AI 기반 자연어 상호 작용을 통해 플레이할 수 없는 캐릭터에 인텔리전스를 부여할 수 있도록 지원합니다.
미들웨어 개발자, 게임 제작자 및 도구 개발자는 ACE for Games를 활용하여 맞춤형 음성, 대화 및 애니메이션 AI 모델을 구축 및 배포하여 게임 경험을 혁신할 수 있습니다.
RTX 기반 제너레이티브 AI의 미래
RTX GPU의 생성 AI는 특정 장치나 플랫폼에 국한되지 않습니다. 서버, 클라우드 및 로컬 장치에 걸쳐 있습니다. AI 컴퓨팅에 대한 NVIDIA의 헌신은 RTX GPU의 4세대 Tensor 코어를 포함하여 최적화된 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처로 이어졌습니다.
정기적인 드라이버 최적화는 Windows 11 개발자에게 상당한 속도 향상을 제공하는 최신 NVIDIA 드라이버 및 Olive 최적화 모델을 통해 최고의 성능을 보장합니다.
또한 NVIDIA Ada Lovelace 아키텍처를 기반으로 구축된 최신 RTX 노트북 및 모바일 워크스테이션은 전례 없는 성능과 휴대성을 제공합니다. Dell, HP, Lenovo 및 ASUS와 같은 주요 제조업체는 RTX GPU 기반 장치로 생성 AI 시대를 추진하고 있습니다.
NVIDIA가 1억 대의 Windows RTX PC 및 워크스테이션을 생성력의 시대로 이끄는 동안 NVIDIA와 Microsoft와 하드웨어 파트너는 개발자와 사용자가 다양한 분야에서 AI의 혁신적인 힘을 완전히 활용할 수 있도록 보장합니다. 도메인.
원천: 엔비디아 뉴스룸
![알렉스 크레이그](/f/82c0af5dbedfba7e1fc95a8d7136c74d.jpg)
알렉스 크레이그
Alex는 기술 및 게임 콘텐츠에 대한 열정으로 움직입니다. 최신 비디오 게임을 하거나, 최신 기술 뉴스를 접하거나, 참여를 통해 같은 생각을 가진 다른 사람들과 온라인에서 기술과 게임에 대한 Alex의 사랑은 그가 한 모든 것에서 분명합니다. 하다.
Alex는 기술 및 게임 콘텐츠에 대한 열정으로 움직입니다. 최신 비디오 게임을 하거나, 최신 기술 뉴스를 접하거나, 참여를 통해 같은 생각을 가진 다른 사람들과 온라인에서 기술과 게임에 대한 Alex의 사랑은 그가 한 모든 것에서 분명합니다. 하다.