GPU 제조업체 NVIDIA는 최근 고객이 클라우드에서 DGX AI 슈퍼컴퓨터에 액세스할 수 있는 새로운 서비스를 출시했습니다. 또한 회사는 생성 AI 시스템 구축을 위한 새로운 클라우드 기반 도구 세트를 출시했습니다. OpenAI가 ChatGPT 챗봇을 출시한 이후 이러한 유형의 AI 모델이 널리 인기를 얻었고 Nvidia는 이로부터 이익을 얻고 있습니다.
NVIDIA CEO Jen-Hsun Huang은 2월 22일 실적 발표회에서 신제품의 세부 사항을 공개했습니다. 회계 분기에 Nvidia의 매출은 미화 60억 5천만 달러로 예상된 미화 60억 1천만 달러보다 약간 높았지만 전년 대비 21% 감소했습니다.
글로벌 경제 침체가 수익에 타격을 주고 있지만, 회사는 GPU 수요를 주도하는 AI 붐에 크게 힘입어 올해 1분기 매출이 이전 예측인 63억 3천만 달러보다 증가한 65억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다.
NVIDIA, GDX 슈퍼컴퓨터를 클라우드에 출시
Huang Renxun은 올해 3월 회사가 개최한 GTC 개발자 컨퍼런스에서 이 서비스가 공식적으로 출시될 것이라고 밝혔습니다. 그는 “Nvidia DGX Cloud는 개발자가 자신만의 DGX AI 슈퍼컴퓨터를 가질 수 있는 가장 빠르고 쉬운 방법입니다. 사용자는 이를 사용하기 위해 브라우저만 열면 됩니다. 이 제품은 이미 Oracle Cloud Infrastructure에서 사용 가능하며 곧 출시될 예정입니다. Microsoft Azure, Google Cloud Platform 및 기타 플랫폼에서”
Huang은 또한 회의에서 회사의 새로운 AI 클라우드 서비스에 대해 논의했습니다. 이 서비스는 Nvidia가 고객에게 직접 제공하고 Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 주요 클라우드에서 호스팅됩니다. 플랫폼.
Huang Renxun은 고객이 AI 슈퍼컴퓨터, 가속 라이브러리 소프트웨어 또는 사전 훈련된 AI 모델 레이어에서 Nvidia의 AI 클라우드 서비스를 사용할 수 있다고 지적했습니다. 이러한 움직임은 오늘날 가장 발전된 클라우드 플랫폼이 제공하는 스토리지, 네트워킹, 보안 및 클라우드 서비스를 활용하는 동시에 고객에게 세계에서 가장 발전된 AI 플랫폼을 제공하게 될 것입니다.
이는 고객이 플랫폼을 사용하여 대규모 언어 모델이나 기타 AI 시스템을 훈련하고 배포할 수 있음을 의미합니다. 또한 Nvidia는 사전 훈련된 생성 AI 모델 NeMo 및 BioNeMo도 제공할 예정입니다. Huang은 이를 "비즈니스를 위한 독점 생성 AI 모델 및 서비스를 구축하려는 기업 고객을 위한 맞춤형 AI 모델"이라고 설명합니다.
"우리의 새로운 비즈니스 모델을 통해 고객은 프라이빗 클라우드에서 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 NVIDIA의 모든 AI 컴퓨팅 서비스를 사용할 수 있습니다."
생성 AI 급증에 대한 고객의 관심
Nvidia의 발표는 자체 AI 제품과 서비스에 전력을 공급하기 위해 Nvidia의 칩을 구매하고 있는 Google 및 Microsoft와 같은 일부 대형 고객에게는 좋지 않을 수 있습니다.
Nvidia는 현재 AI 워크로드를 가속화하기 위해 GPU 시장을 장악하고 있으며, 점점 더 많은 기업이 Nvidia의 칩을 구매하고 있습니다. Google Bard와 같은 다른 생성 AI 모델의 출현과 함께 ChatGPT의 성공으로 회사의 재무 건전성이 크게 향상되었습니다.
Huang Jensen은 GPU 및 기타 프로세서에 대한 수요가 회사의 재무 전망을 개선하는 주요 요인이라고 말했습니다. 그는 이러한 시스템의 출현을 "컴퓨팅의 새로운 시대"라고 설명하면서 "이러한 유형의 컴퓨터는 더 많은 사람들을 위해 프로그래밍을 민주화하기 때문에 응용 분야에서 완전히 혁명적입니다."라고 말했습니다.
이러한 모델이 정확하게 작성하는 능력에 대해 이야기합니다. "이것은 모든 애플리케이션에 대한 코드를 작성할 수 있는 AI 모델입니다. 이러한 이유로 소프트웨어를 개발하는 모든 사람은 놀라거나 충격을 받거나 ChatGPT와 같은 제품을 적극적으로 개발하여 애플리케이션이나 서비스에 통합합니다.”
“우리가 Hopper(NVIDIA의 GPU 마이크로아키텍처)를 기반으로 구축한 AI 인프라와 "또 다른 GPU 마이크로아키텍처)를 사용하는 활동과 대규모 언어 모델에 대한 Ampere 추론 활동이 지난 60일 동안 급증했습니다. 지난 60~90일 동안 AI 산업이 꽤 많이 변했다는 것은 의심할 여지가 없다"고 덧붙였다.
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