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NVIDIA TAO Toolkit

๊ณ ํ’ˆ์งˆ ์Œ์„ฑ ๋ฐ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ AI ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ์ œ์ž‘์„ ์œ„ํ•œ ๋งค์šฐ ์ •ํ™•ํ•˜๊ณ , ์‚ฌ์šฉ์ž ์ •์˜ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ํ”„๋กœ๋•์…˜ ๋ ˆ๋”” ๋ชจ๋ธ์„ ๋งŒ๋“œ์„ธ์š”.

TAO ๋‹ค์šด๋กœ๋“œ     ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ธฐ

NVIDIA TAO Toolkit์€ ์–ด๋–ค ์†”๋ฃจ์…˜์ธ๊ฐ€์š”?

AI/๋จธ์‹  ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ์ฒ˜์Œ๋ถ€ํ„ฐ ๋งŒ๋“ค๋ ค๋ฉด ์—„์ฒญ๋‚œ ์–‘์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ์ˆ˜๋งŽ์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ณผํ•™์ž๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์ด์ œ๋Š” ๊ธฐ์กด ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๋ชจ๋ธ์—์„œ ํ•™์Šต๋œ ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์ถ”์ถœํ•˜์—ฌ ์ƒˆ๋กœ์šด ๋งž์ถคํ˜• ๋ชจ๋ธ์— ์ ์šฉํ•˜๋Š” ์ฃผ์š” ๊ธฐ๋ฒ•์ธ transfer learning์„ ํ†ตํ•ด ๋ชจ๋ธ ๊ฐœ๋ฐœ์„ ๊ฐ€์†ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

TensorFlow์™€ PyTorch๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•˜๋Š” NVIDIA TAO Toolkit์€ AI/๋”ฅ ๋Ÿฌ๋‹ ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ์˜ ๋ณต์žก์„ฑ์„ ์—†์•  ๋ชจ๋ธ ํ›ˆ๋ จ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋ฅผ ๊ฐ€์†ํ•˜๋Š” NVIDIA TAO ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ์˜ ๋กœ์ฝ”๋“œ ๋ฒ„์ „์ž…๋‹ˆ๋‹ค. TAO Toolkit์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด AI ์ „๋ฌธ ์ง€์‹์ด๋‚˜ ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ํ›ˆ๋ จ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ ์—†์ด๋„ ์ „์ด ํ•™์Šต์˜ ์ด์ ์„ ํ™œ์šฉํ•ด ์ž์ฒด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ NVIDIA์˜ ์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ์„ ๋ฏธ์„ธ ์กฐ์ •ํ•˜๊ณ  ์ถ”๋ก ์— ๋งž์ถฐ ์ตœ์ ํ™”ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

What is TAO Toolkit and how does it fit into AI model development workflow?

์ฃผ์š” ์ด์ 

TAO toolkit lets you train models with Jupyter notebooks easily.

๋ชจ๋ธ์„ ์†์‰ฝ๊ฒŒ ํ›ˆ๋ จ

TAO Toolkit์€ Jupyter Notebook์œผ๋กœ ๋ชจ๋ธ์„ ํ›ˆ๋ จํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋กœ์ฝ”๋“œ ์†”๋ฃจ์…˜์œผ๋กœ, AI ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ์— ๋Œ€ํ•œ ์ „๋ฌธ ์ง€์‹์ด ํ•„์š”ํ•˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

TAO toolkit helps you build highly accurate AI models for your use-case.

๊ณ ์ •๋ฐ€ AI ๊ตฌ์ถ•

NVIDIA์˜ ์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋ชจ๋ธ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ์‚ฌ์šฉ ์‚ฌ๋ก€์— ๋งž๋Š” ๋งค์šฐ ์ •ํ™•ํ•œ ๋งž์ถคํ˜• AI ๋ชจ๋ธ์„ ์ƒ์„ฑํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

TAO toolkit allows you to optimize the model for inference.

์ถ”๋ก ์— ๋งž๊ฒŒ ์ตœ์ ํ™”

๋งž์ถคํ™”์— ๊ทธ์น˜์ง€ ์•Š๊ณ  ์ถ”๋ก ์— ๋งž๊ฒŒ ๋ชจ๋ธ์„ ์ตœ์ ํ™”ํ•˜์—ฌ ์ถ”๋ก  ์„ฑ๋Šฅ์„ ์ตœ๋Œ€ 4๋ฐฐ๊นŒ์ง€ ๋†’์ผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

TAO toolkit helps you deploy optimized models with ease.

์†์‰ฌ์šด ๋ฐฐํฌ

์†์‰ฌ์šด ๋ฐฐํฌ DeepStream, ์Œ์„ฑ AI์šฉ Riva ๋ฐ Triton Inference Serverโ„ข๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์ตœ์ ํ™”๋œ ๋ชจ๋ธ์„ ๋ฐฐํฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ AI ๋ชจ๋ธ์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€์š”?

์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ AI ๋ชจ๋ธ ์€ ๋Œ€ํ‘œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์—์„œ ํ›ˆ๋ จ๋˜๊ณ , ๊ฐ€์ค‘์น˜์™€ ํŽธํ–ฅ์„ ๊ณ ๋ คํ•ด ๋ฏธ์„ธ ์กฐ์ •๋œ ๋ชจ๋ธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ฒ˜์Œ๋ถ€ํ„ฐ ํ›ˆ๋ จ์‹œํ‚ค๋Š” ๊ฒƒ๋ณด๋‹ค ์ ์€ ์ˆ˜์˜ ์‹ค์ œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋˜๋Š” ํ•ฉ์„ฑ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ชจ๋ธ์„ ์‰ฝ๊ณ  ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋งž์ถคํ™”ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋น„์ „ AI๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ

NVIDIA์— ์ตœ์ ํ™”๋œ ๋ชจ๋ธ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜๋ฅผ 100๊ฐœ ์ด์ƒ ์ด์ƒ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์ด๋ฏธ์ง€ ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ๋ถ„๋ฅ˜, ๋ฌผ์ฒด ๊ฐ์ง€, ์‹œ๋งจํ‹ฑ ์„ธ๊ทธ๋จผํ…Œ์ด์…˜๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ํƒœ์Šคํฌ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋งž์ถคํ˜• ๋”ฅ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ์ƒ์„ฑํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋˜ํ•œ ํƒœ์Šคํฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ชจ๋ธ์„ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์‚ฌ๋žŒ์˜ ํ–‰๋™๊ณผ ํฌ์ฆˆ๋ฅผ ์ธ์‹ํ•˜๊ณ , ํ˜ผ์žกํ•œ ๊ณต๊ฐ„์—์„œ ์‚ฌ๋žŒ์„ ๊ฐ์ง€ํ•˜๋ฉฐ, ์ฐจ๋Ÿ‰๊ณผ ๋ฒˆํ˜ธํŒ์„ ๊ฐ์ง€ ๋ฐ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๋Š” ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ž‘์—…์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

NGC์—์„œ Jupyter Notebook ๋‹ค์šด๋กœ๋“œํ•˜๊ธฐ ์„ฑ๋Šฅ ์ฐจํŠธ ๋ณด๊ธฐ

๋Œ€ํ™”ํ˜• AI๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ

์ž๋™์Œ์„ฑ์ธ์‹(ARS), ์ž์—ฐ์–ด์ฒ˜๋ฆฌ(NLP) ๋ฐ ํ…์ŠคํŠธ ์Œ์„ฑ ๋ณ€ํ™˜(TTS) ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ชจ๋“œ๋ฅผ ๋ฏธ์„ธ ์กฐ์ •ํ•˜์—ฌ ๊ฐœ๋ณ„ ๋งž์ถคํ˜• ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์ฝœ์„ผํ„ฐ ํ™˜๊ฒฝ๊ณผ ์Šค๋งˆํŠธ ํ‚ค์˜ค์Šคํฌ, ๊ธฐํƒ€ ๋Œ€ํ™”ํ˜• AI ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ๊ตฌ์ถ•ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

NGC์—์„œ Jupyter Notebook ๋‹ค์šด๋กœ๋“œํ•˜๊ธฐ

์ฃผ์š” ํŠน์ง•

Rest APIs๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์— TAO Toolkit ํ†ตํ•ฉ

Kubernetes์˜ ์ตœ์‹  ํด๋ผ์šฐ๋“œ ๋„ค์ดํ‹ฐ๋ธŒ ์ธํ”„๋ผ์— TAO Toolkit์„ ๋ฐฐํฌํ•˜๊ณ  REST APIs๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์— ์ด๋ฅผ ํ†ตํ•ฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. AI ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์ƒˆ๋กœ ๊ตฌ์ถ•ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ TAO Toolkit์„ ๊ธฐ์กด ์„œ๋น„์Šค์— ํ†ตํ•ฉํ•˜์—ฌ ์ด์ข… ํˆด ๊ฐ„์— ์ž๋™ํ™”๋ฅผ ๊ตฌํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๊ธฐ
Workflow for running TAO Toolkit as-a-Service with REST APIs
Workflow to show importing ONNX model weights to TAO Toolkit for fine-tuning.

ONNX ๋ชจ๋ธ ๊ฐ€์ค‘์น˜ ๊ฐ€์ ธ์˜ค๊ธฐ

ONNX ๋ชจ๋ธ์—์„œ ์ž์ฒด ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฐ ์„ธ๊ทธ๋ฉ˜ํ…Œ์ด์…˜ ๋ชจ๋ธ ๊ฐ€์ค‘์น˜๋ฅผ TAO Toolkit์œผ๋กœ ๊ฐ€์ ธ์™€ ๋ฏธ์„ธ ์กฐ์ •๊ณผ ์ตœ์ ํ™”๋ฅผ ์†์‰ฝ๊ฒŒ ์ˆ˜ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋ฐ๋ชจ ๋ณด๊ธฐ

๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฆ๊ฐ•

๊ณต๊ฐ„ ๋ฐ ์ƒ‰์ƒ ๋ณ€ํ™˜๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฆ๊ฐ• ๊ธฐ๋Šฅ์„ ํ†ตํ•ด ๋ชจ๋ธ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๊ฐœ์„ ํ•˜์—ฌ ๊ธฐ์กด์˜ ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ๋ฅผ ๋‹ค์–‘ํ™”ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๊ธฐ
Generalize model with Data Augmentation features.
A visual chart to show the demo of TensorBoard Viz.

TensorBoard๋ฅผ ํ†ตํ•œ ์‹œ๊ฐํ™”

ํ›ˆ๋ จ ๋ฐ ๊ฒ€์ฆ ์†์‹ค, ์ •ํ™•๋„, ๋ชจ๋ธ ๊ฐ€์ค‘์น˜, ์˜ˆ์ธก ์ด๋ฏธ์ง€ ๋“ฑ์˜ ์Šค์นผ๋ผ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์‹œ๊ฐํ™”ํ•จ์œผ๋กœ์จ ๋ชจ๋ธ์ด ์ˆ˜๋ ดํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹์„ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๊ธฐ ๏„…

์ถ”๋ก ์— ๋งž๊ฒŒ ์ตœ์ ํ™”

๋น„์Šทํ•œ ์ •ํ™•๋„๋ฅผ ์œ ์ง€ํ•˜๋ฉด์„œ ํ”„๋ฃจ๋‹๊ณผ INT8 ์–‘์žํ™”๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์ถ”๋ก  ์†๋„๋ฅผ ์ตœ๋Œ€ 4๋ฐฐ๊นŒ์ง€ ๋†’์ผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋ธ”๋กœ๊ทธ ์ฝ๊ธฐ
Optimized PeopleNet
ResNet34
01000200030004000500060007000A100A10A2OrinAGX XavierXavier NX
 TAO Toolkit can be integrated with NVIDIA DeepStream and RIVA.

DeepStream ๋ฐ Riva ์ง€์›

TAO Toolkit์—์„œ ์ƒ์„ฑ๋œ ์ตœ์ ํ™”๋œ ๋ชจ๋ธ์„ ๋น„์ „ AI์šฉ NVIDIA DeepStream SDK ์™€ ์Œ์„ฑ AI์šฉ Riva์— ์‰ฝ๊ฒŒ ํ†ตํ•ฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์„ฑ๋Šฅ์„ ๋†’์ด๊ณ  ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ๊ฐœ๋ฐœ์„ ๊ฐ€์†ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

DeepStream์— ํ†ตํ•ฉํ•˜๊ธฐ Riva์— ํ†ตํ•ฉํ•˜๊ธฐ

NVIDIA AI Enterprise๋ฅผ ํ†ตํ•œ ํ”„๋กœ๋•์…˜ AI

๊ธ€๋กœ๋ฒŒ NVIDIA ์—”ํ„ฐํ”„๋ผ์ด์ฆˆ ์ง€์› ์„œ๋น„์Šค๋Š” ์—”๋“œ-ํˆฌ-์—”๋“œ AI ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์ œํ’ˆ๊ตฐ์ธ NVIDIA AI Enterprise์™€ ํ•จ๊ป˜ TAO Toolkit์—์„œ ์ œ๊ณต๋˜๋ฉฐ, ์—ฌ๊ธฐ์—๋Š” ์‘๋‹ต ์‹œ๊ฐ„ ๋ณด์žฅ, ์šฐ์„  ๋ณด์•ˆ ์•Œ๋ฆผ, ์ •๊ธฐ ์—…๋ฐ์ดํŠธ, NVIDIA AI ์ „๋ฌธ๊ฐ€ ์ง€์› ๋“ฑ์ด ํฌํ•จ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

NVIDIA H100์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค๋ฉด NVIDIA H100 ํ†ตํ•ฉ ๋ฉ”์ธ์ŠคํŠธ๋ฆผ ์„œ๋ฒ„์— ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ๋Š” NVIDIA AI Enterprise ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด๋ฅผ ํ™œ์„ฑํ™”ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์•Œ์•„๋ณด์„ธ์š”.

NVIDIA LaunchPad๋ฅผ ํ†ตํ•ด TAO Toolkit๊ณผ NVIDIA AI Enterprise๋ฅผ ๋ฌด๋ฃŒ๋กœ ์ฒดํ—˜ํ•ด๋ณด์„ธ์š”. ์—ฌ๊ธฐ์—์„œ ๊ฐ€์ž…ํ•˜์„ธ์š”.

์ถ”๋ก  ์„ฑ๋Šฅ

NVIDIA Jetson์„ ์ด์šฉํ•˜๋Š” ์—์ง€์—์„œ๋ถ€ํ„ฐ NVIDIA Ampere ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ GPU๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜๋Š” ํด๋ผ์šฐ๋“œ์— ์ด๋ฅด๊ธฐ๊นŒ์ง€ ํ”Œ๋žซํผ ์ „๋ฐ˜์— ๊ฑธ์ณ NVIDIA์˜ ์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ์„ ํ†ตํ•ด ์ถ”๋ก  ์„ฑ๋Šฅ์„ ๊ทน๋Œ€ํ™”ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐฐ์น˜ ํฌ๊ธฐ์™€ ๊ธฐํƒ€ ๋ชจ๋ธ์— ๋Œ€ํ•œ ์ž์„ธํ•œ ๋‚ด์šฉ์€ ์„ฑ๋Šฅ ์ƒ์„ธ ๋ฐ์ดํ„ฐ์‹œํŠธ ์—์„œ ํ™•์ธํ•˜์„ธ์š”.

Xavier NX
AGX Xavier
AGX Orin
T4
A2
A30
A100
Arch ๋ชจ๋ธ
์ถ”๋ก  ๋ถ„ํ•ด๋Šฅ
์ •๋ฐ€๋„
์ •๋ฐ€๋„
GPU + 2*DLA(FPS)
GPU + 2*DLA(FPS)
GPU + 2*DLA(FPS)
GPU(FPS)
GPU (FPS)
GPU (FPS)
GPU (FPS)
PeopleNet
960x544x3
INT8
80%mAP
263
418
1294
1064 
581
3160
6245
3D ํฌ์ฆˆ์ถ”์ •
256x192x3
8ํ”ฝ์…€ ์˜ค๋ฅ˜
8 pixel error
147
235
711
713 
471
2242
4179
ํฌ์ฆˆ์•ก์…˜ ๋ถ„๋ฅ˜
3x300x34x1
FP16
90%
87
150
262
376
211
1122
2145
DashCamNet
960x544x3
INT8
84% mAP
423
670
1895
1676
865
4900
9500
์ž๋™์ฐจ ๋ฒˆํ˜ธํŒ ์ธ์‹
96x48x3
FP16
98% mAP
706
1190
4118
3959 
2180
12400
27200
์•ก์…˜ ์ธ์‹ 2D
224x224x96
FP16
83%
245
471
1577
1897
1044
6000
12600
People Semantic Segmentation
960x544x3
FP16
87% mIoU
199
356
673
1027
631
2862
5745

๊ณ ๊ฐ ์„ฑ๊ณต ์‚ฌ๋ก€

OneCup AI Customer Story

OneCup AI

OneCup AI์˜ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ์‹œ์Šคํ…œ์€ NVIDIA์˜ ์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ๊ณผ TAO Toolkit์„ ์‚ฌ์šฉํ•ด ๋™๋ฌผ์˜ ํ™œ๋™์„ ์ถ”์  ๋ฐ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•จ์œผ๋กœ์จ ๊ฐœ๋ฐœ ์‹œ๊ฐ„์„ ๋ช‡ ๋‹ฌ์—์„œ ๋ช‡ ์ฃผ๋กœ ๋Œ€ํญ ๋‹จ์ถ•ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๊ธฐ
RocketBoots Customer Story

RocketBoots

RocketBoots๋Š” NVIDIA์˜ TAO Toolkit๊ณผ ์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ์„ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์ž๋™ํ™”๋œ ์ธ๋ ฅ ๊ด€๋ฆฌ ์†”๋ฃจ์…˜์˜ ์ถ”๋ก  ์„ฑ๋Šฅ์„ ๊ฐœ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๊ธฐ
Floatbot Customer Story

Floatbot

Floatbot์€ ๋งž์ถคํ™”๋œ ์‹ฑ๊ฐ€ํฌ๋ฅด ์˜์–ด ์Œ์„ฑ AI ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์— NVIDIA Riva์™€ NVIDIA TAO๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์ „ ์„ธ๊ณ„ ๋ณดํ—˜์‚ฌ ๋ฐ ๊ธˆ์œต ๊ณ ๊ฐ์„ ์œ„ํ•œ ์ฝœ ์„ผํ„ฐ๋ฅผ ์ž๋™ํ™”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๊ธฐ

์„ ๋„์ ์ธ ๊ธฐ์ˆ  ์ฑ„ํƒ์‚ฌ

booz allen
Kion group
Inex tech
Lexmark ventures
One cup AI
Rocketboots
SmartCow
appen
cvedia
hasty
lexset
lightly
Rendered AI
Sky Engine
Yuva AI
roboflow

์ž์ฃผ๋ฌป๋Š” ์งˆ๋ฌธ

NVIDIA TAO๋Š” ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ํ›ˆ๋ จ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ๋‚˜ AI ์ „๋ฌธ ์ง€์‹ ์—†์ด๋„ ์งง์€ ์‹œ๊ฐ„ ๋‚ด์— ๋งž์ถคํ˜• ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ๋ฐ ๋Œ€ํ™”ํ˜• AI ๋ชจ๋ธ์„ ํ›ˆ๋ จ, ์กฐ์ • ๋ฐ ์ตœ์ ํ™”ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

TAO์—๋Š” ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ๋ฒ„์ „์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

  1. TAO์˜ ๋กœ์ฝ”๋“œ ๋ฒ„์ „์ธ TAO Toolkit
  2. ํ˜„์žฌ ๊ฐœ๋ฐœ ์ค‘์ธ GUI ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ๋กœ์ฝ”๋“œ ์†”๋ฃจ์…˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๊ธฐ์—์„œ ์–ผ๋ฆฌ ์•ก์„ธ์Šค๋ฅผ ์‹ ์ฒญํ•˜์„ธ์š”.
์ „์ด ํ•™์Šต์€ ํ•œ ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์—์„œ ํ•™์Šตํ•œ ๊ธฐ๋Šฅ์„ ๋‹ค๋ฅธ ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์œผ๋กœ ์ „๋‹ฌํ•˜๋Š” ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋กœ์„œ, ํ•œ ํƒœ์Šคํฌ์—์„œ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ์„ ๋‹ค๋ฅธ ํƒœ์Šคํฌ์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์žฌํ›ˆ๋ จํ•˜๋Š” ๋ฐ ์ฃผ๋กœ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ํ›ˆ๋ จ ๊ธฐ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ „์ด ํ•™์Šต์€ ๋น„์ „, ์Œ์„ฑ ๋ฐ ์–ธ์–ด ์ดํ•ด ๋ชจ๋ธ์— ์ ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
๊ทธ๋ ‡์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํŠน์ • ๋ผ์ด์„ ์Šค ์กฐ๊ฑด์€ ๋ชจ๋ธ EULA๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ•˜์„ธ์š”.
TAO Toolkit์€ EfficientNet, YOLOv3/v4, RetinaNet, FasterRCNN, UNET ๋“ฑ๊ณผ ๊ฐ™์ด NVIDIA์— ์ตœ์ ํ™”๋œ ๋ชจ๋ธ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜์™€ ๋ฐฑ๋ณธ์˜ ์ˆœ์—ด์„ 100๊ฐœ ์ด์ƒ ์ง€์›ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ง€์›๋˜๋Š” ๋ชจ๋ธ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜์˜ ์ „์ฒด ๋งคํŠธ๋ฆญ์Šค๋Š” ์—ฌ๊ธฐ์—์„œ ํ™•์ธํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
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  • Triton Inference Server๋ฅผ ํ†ตํ•ด์„œ๋„ ๋ฐฐํฌ ๊ฐ€๋Šฅ

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