Megatron-LM, DeepSpeed, FSDP 등 분산 학습 프레임워크 기반으로 수십억 파라미터 모델을 효율적으로 학습합니다.
모델 추론
TensorRT-LLM, vLLM 기반 추론 최적화로 지연 시간을 최소화하고 처리량을 극대화합니다.
Fine-Tuning
LoRA, QLoRA, RLHF 기법을 활용해 기존 모델을 특정 도메인에 맞게 효율적으로 파인튜닝합니다.
MLOps
Kubernetes, Kubeflow, MLflow 기반 ML 파이프라인 자동화로 모델 개발-배포 사이클을 단축합니다.
권장 아키텍처
DGX SuperPOD 기반 멀티-노드 클러스터
여러 DGX/HGX 노드를 InfiniBand 고속 네트워크로 연결해 단일 노드 한계를 넘어선 초대형 모델 학습을 지원합니다. Quantum-2 InfiniBand (400Gb/s)로 노드 간 All-Reduce 통신 병목을 최소화합니다.
NVLink 4.0노드 내 GPU 풀-메시 3.6TB/s
InfiniBand NDR노드 간 400Gb/s 고속 패브릭
GPUDirect RDMACPU 우회 직접 GPU-GPU 통신
NCCL 최적화분산 학습 통신 라이브러리
Application Layer
PyTorchTensorFlowJAX
Training Framework
Megatron-LMDeepSpeedFSDP
NVIDIA Software
CUDAcuDNNNCCLTensorRT
Hardware
DGX B200HGX H200InfiniBand
권장 하드웨어
AI · LLM에 최적화된 GPU 시스템
워크로드 규모와 예산에 맞게 최적 구성을 제안드립니다.
FLAGSHIP
DGX B200
8× Blackwell B200 GPU, 1,440GB HBM3e. 초대형 LLM 학습 전용 플래그십
POPULAR
HGX H200
8× H200 SXM5, 141GB HBM3e per GPU. 트랜스포머 학습 최적화
IN STOCK
HGX H100
8× H100 SXM5, 80GB HBM3. 안정적인 AI 클러스터 구성
RTX Pro 6000
96GB GDDR7. 연구소·스타트업 파인튜닝 워크스테이션
LLM 학습 속도가 비즈니스 경쟁력이 됩니다
최적의 DGX/HGX 구성으로 학습 사이클을 단축하고, 모델 출시 일정을 앞당기세요.
CoreTech
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