순수 Matrix연산을 비교해보면 20x의 성능향상이 있고 BERT 모델 학습 시 기존 V100 FP16연산 대비 6배의 성능 향상을 보여줍니다. FP32대비라면 더 많은 성능 향상을 기대할 수 있습니다.
이전 세대의 TensorCore는 FP32 및 FP64가 지원되지 않았고 CUDA core만 활용했기 때문에 throughput 면에서 TensorCore를 해당 datatype에서 활용할 수 있는 A100에서는 엄청난 성능향상을 이룰 수 있었습니다.
시각화 Tool을 활용할 때 가장 어려운 점 중의 하나는 Data Source로부터 대량의 분석 대상자료를 선별해서 가져올 때 소요시간 등과 관련된 문제입니다. Oracle Visualization Tool은 이 부분을 어떻게 지원하고 있는지요
가능합니다. 데이터를 선별해서 가져오는 과정은 시각화 도구에서 'Data Flow'를 활용하거나 Data Set을 생성할 때 '필터'를 적용할 수 있습니다. 또한 직접 SQL로 해당데이터를 선별하여 가져올 수 있습니다.
데이터 시각화 솔루션(클라우드, 데스트탑 버젼)의 사용 비용은 어떻게 되나요? 예를 들어 A사의 경우 Free Tier로 무료 사용기간이 있어서요.
클라우드 버전은 시간당 $1.34부터 시작하며, 자세한 내용은 아래링크를 참고하거나, 담당영업대표를 통해 연락해 주십시오.
https://cloud.oracle.com/en_US/oac/pricing
데스크탑 버전은 ADW(Autonomous Data Warehouse)를 사용하시는 고객은 무료로 사용할 수 있습니다.
Oracle Visualization Tool을 Oracle DB 기반의 Data 분석에 사용할 경우 다른 상용 DB와 연동해서 사용하는 경우와 비교할 때 유리한 점들이 있는지요.
ADW(Autonomous Data Warehouse)는 분석 업무에 최적화되어 있고, Oracle Exadata 기반의 서비스이기 때문에 다른 사용DB와 연동하는 것보다 성능면에서 매우 유리합니다.
[질문] 작년에 Nvidia 컨퍼런스에서 FP32가 FP16보다 드라마틱하게 성능이 빠르지 않다고 했었던게 기억나는데 FP16에서는 어느정도 성능의 개선이 되었나요?