DGX SuperPoD의 경우에는 hyperscale AI trainig에 최적화된 infrastructure입니다. inference의 경우에는 SuperPoD보다는 작은 규모의 infrastructure로 구축할 수 있습니다. 각 workload에 따른 효율적인 infrastructure 를 제안드릴 수 있습니다.
1. 3D 포인트 데이터를 특정 위치로 이동 및 수정이 가능한지요?
2. 다른 타 프로그램으로 활용할 수 있도록 3D 포인트 데이터를 export할 수 있는 포멧이 있는지요?
1. 3D 포인트 데이터는 기본적으로 x, y, z 값과 스캐너로 부터 해당 점이 있는 방향, 해당 점의 RGB 색상 등의 정보를 가집니다. 따라서, 원하신다면 이동 및 수정이 가능하겠지만, 스캔을 하는 이유가 현재 상태를 파악하기 위한 것이므로 그럴 필요가 있을까요?
2. Export 할 수 있는 다양한 확장자를 제공합니다. 일반적으로는 ptx, e57이 많이 사용되고 있습니다. Recap의 rcp, rcs도 많이 사용됩니다.
*** 기존 사내에서 사용중인 라이센스를 servless로 이전하면서 license trnafer비용이 무료로 진행되는지요?
보유 라이선스가 License & Software Aassurance or Software Aassurance 이시면 해당 라이선스를 Azure 로 이전하여 사용가능 합니다.
다만 SPLA 에 해당되는 라이선스는 제외입니다
Azure는 서비스를 사용하는 만큼 비용으로 지불하는 형태이기 때문에 기존 라이선스는 필요하지 않거나 비용에 포함되어 있다고 볼수 있습니다.
[질문] 서버도 AD에 소속되어 운영하고 있는데, Azure로 생성한 Serverless 도 내부 AD 서버에 접속하여 그룹정책을 부여받도록 셋팅 가능합니까?
하단 링크를 참조해주십시요.
Azure Active Directory
https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/active-directory/
Azure Active Directory란?
https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/active-directory/fundamentals/active-directory-whatis
Active Directory Domain Services
https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/active-directory-ds/
[질문] 일반적으로 AI 모델들에 대해 inference에는 training보다 작은 자원이 필요하여 소형 IOT 장비에서 실행하는 경우도 있습니다. GPT-3의 경우에는 inference도 일반적으로 NVIDIA DGX SuperPOD에서 실행가능한지 문의드립니다.