테라곤DL

제품 개요

인공 지능(머신 러닝/딥 러닝) 개발 환경에 최적화된 HPC 플랫폼 환경 제공

  • 인공 지능 기술 중 머신 러닝(machine learning), 딥 러닝(deep learning) 개발 환경에 최적화된 HPC 플랫폼 환경 구축
  • 딥 신경망(DNN:Deep Neural Network) 방식의 기계 학습 인공지능 응용 개발에 필요한 다양한 소프트웨어 라이브러리 및 다양한 응용 유틸리티 환경 토털 제공
  • 기존 과학. 공학 분야에서 전통적으로 사용되는 MPI 기반 병렬 처리 슈퍼컴퓨팅(HPC)과 GPU 기반의 다양한 딥러닝 응용 개발 환경 일괄 제공

기존 HPC 와 딥러닝 기반 R&D 플랫폼 통합 서비스 환경 및 기능 제공

  • 고성능 병렬 계산 HPC Clustering 기술과 다양한 인공지능 연구 개발 환경 최적 통합 솔루션 GridCenter 탑재
  • 중앙 통합된 고성능 HPC 자원을 통해 기존 MPI 병렬 처리 방식의 연구 개발 환경 제공
  • Tensorflow, Theano, Tourch, Caffe, Keras 와 같은 머신러닝, 딥러닝 관련 소프트웨어 라이브러리 환경 제공
  • 쉽고 편리한 플랫폼 이용 환경 및 운영 관리 환경 제공 (Web기반 시스템 접근 및 운영 관리)
  • 연구결과 데이터는 중앙에 저장, 자산화되어 필요에 따라 공유, 검색 및 재사용
  • 웹 기반 HPC 스케줄러 작업 모니터링 및 H/W 자원 이용률 모니터링 기능 제공

Multi GPU 장치를 통한 딥러닝, AI 분석 가속 성능 제공

  • Multi GPU 연산 장치를 이용하여 기존 CPU 기반 딥러닝 계산 속도 보다 수십~수백배 분석 성능 제공

도입효과

  • 기존 HPC 플랫폼 환경을 유지하며, 새로운 인공지능 개발 환경 확장 가능
  • MPI 병렬 계산과 GPU 기반 딥러닝 분석에 최적 설계된 H/W 와 소프트웨어, 개발도구 일괄 제공

특징 및 장점

  • 용도별 최적 설계된 H/W, 운영 S/W 통합 구축을 통한 빠르고 확실한 도입 효과 제공
  • 모든 연구원이 가장 쉬운 방법으로 최신 슈퍼컴퓨터의 성능을 이용하여 연구 가능
    -운영/사용에 대한 전문 지식 없이 누구나 간편한 개발 및 분석 작업 가능
  • 웹 브라우저를 통한 Deep Learning, HPC 시스템 운영 관리 가능

테라곤DL 구성도

제품 구성

도입분야 및 적용사례

Deep Learning S/W : Caffe, BMT Model : MNIST

Deep Learning S/W : Theano, BMT Model : MNIST

Deep Learning S/W : Theano(Keras), BMT Model : MNIST-CNN

Deep Learning S/W : Tensorflow(Keras), BMT Model : MNIST-CNN

Deep Learning S/W : Tensorflow(Keras), BMT Model : MNIST-CNN

Deep Learning S/W : Tensorflow,
BMT Model : CNN

 
PLUS