진화된 기업의 AI 데이터 센터 구축을 위한, 최고의 AI 플랫폼 가이드 by NVIDIA and Pure Storage

2021년 3월 30일(화)
오후 2시 ~ 오후 3시
온라인 세미나
엔터프라이즈의 성공적인 AI 구축을 위한 전략적 선택은, 많은 기업과 의사결정자들에게 새로운 도전의 영역이자 일상이 되었습니다.
AI에 많은 투자를 하는 만큼 이를 통한 가장 큰 혜택을 비즈니스에서 실현하기 위해서는 전략적 플랫폼 설계, 현명한 아키텍처 디시전, 엔터프라이즈를 위한 통합 접근방식(Unifying Approaching)이 필요합니다.
무엇보다도 AI의 성공적 구현을 위하여 기업은 AI를 더 쉽게 구축 및 운영할 수 있어야 하고 증가하는 데이터 환경에서도 퍼포먼스를 유연하고 혁신적으로 개선할 수 있어야 하며, 더 빠른 통찰력을 얻을 수 있는 안정된 플랫폼의 고려가 우선되어야 합니다.
이번 Pure Storage 와 NVIDIA, BayNex의 공동 웨비나를 통하여, 귀사의 진정한 AI 혁신을 위해 양사가 제안하는 공통된 혁신적 접근 방식을 알아보시고, 검증된 사용사례 및 기타 고려사항에 대하여 함께 논의할 수 있습니다.

본 세션을 통하여 아래 주제에 대하여 더 알아보시기 바랍니다.

- 세계 최초 AI 시스템인 NVIDIA DGX A100을 기반으로 한 DGX POD 구성 및 아키텍처를 소개합니다.
- AI 현대화를 위한 Pure Storage 데이터 허브 최고의 스토리지 플레시블레이드와 레퍼런스 플랫폼 AIRI를 소개하고 구축 효과 및 사례에 대해 이야기합니다.
AI의 성공적 구축을 바라는 많은 분들의 참여 부탁드립니다.
 

  2021-03-30(화) 오후 2시 ~ 오후 3시(종료)

시간 주제 자료
14:00 ~ 14:20
NVDIA A100 기반의 세계 최초 AI 시스템인 DGX A100을 기반으로 한 DGX POD
DGX POD의 구성 및 아키텍쳐를 소개 합니다.
NVIDIA A100은 5페타 플롭스의 강력한 성능의 AI 시스템으로 이의 소개와 복잡하고 무거운 작업을 효율적으로 수행하기 위한 DGX 클러스터를 구성할 수 있는 레퍼런스 아키텍쳐인 DGX POD를 설명합니다.
전우정 상무(베이넥스)
14:20 ~ 14:45
AI 현대화를 위한 퓨어스토리지 데이터허브 스토리지와 레퍼런스 플랫폼(AIRI) 소개
FlashBlade 데이터허브 스토리지의 특장점 및 AI 레퍼런스 플랫폼(AIRI) 구축 효과 및 도입 사례를 소개 합니다.
퓨어스토리지 데이터 허브는 원시 데이터의 통합 뿐 아니라 데이터 이동과 로딩을 위해 소모되는 시간을 제거하여 데이터 수집, 정제, 모델링, 훈련, 추론, 배포까지 전체 AI 워크플로우 시간을 단축하고 GPU 활용률을 향상시킵니다. 나아가 퓨어스토리지 AI 레퍼런스 아키텍처가 기업의 AI 플랫폼 설계를 얼마나 단축하고 비용을 절약할 수 있는지 설명합니다.
송성환 부장(퓨어스토리지)
14:45 ~ 15:00
Q&A

전우정 상무 베이넥스 발표자

㈜베이넥스 AI사업본부 Tech. Team

송성환 부장 퓨어스토리지 발표자

퓨어스토리지 데이터 아키텍트

퓨어스토리지코리아 데이터 아키텍트를 담당하고 있는 송성환 부장은 빅데이터, AI, 데이터 허브 등의 차세대 플랫폼의 기술 컨설팅 업무를 담당하고 있다.
17년 이상 메이저 스토리지 벤더에서 블록, 파일, 오브젝트 스토리지 등의 현장 엔지니어 경험, Isilon Systems에서 인프라 및 파일 스토리지 기술 컨설팅, 델EMC 에서 올플래시 스토리지 기술 챔피언 등의 경력을 보유하고 있다.
고객사 인프라의 충분한 이해와 경험을 바탕으로 대기업 표준화, 금융 IFRS, HPC, 클라우드, 차세대 방송 시스템 프로젝트, 다수의 AI 사업 등 국내 IT 환경 전반에서 대형 프로젝트에 대한 기술 컨설팅 업무를 성공적으로 수행했다.

고우성 지식PD  토크아이티 사회자

테크 전문 진행자 & 프로듀서
2,000회가 넘는 IT 생방송토크 진행 중

현) 토크아이티, 매뉴팩처링TV 지식PD & CEO
전) 서울시 CEO톡, 북포럼, 지글청소년멘토링 운영
전) 디비코 창업CEO
전) Sybase Korea, 대우통신
USC Computer Science 석사 (AI 전공)
서울대학교 공과대학 학사 (전기공학)

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