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    • 고성능 머신 러닝 및 딥 러닝을 위한 올플래시 인프라스트럭처

      Dell EMC Isilon 올플래시 스케일 아웃 NAS는 어떤 규모에서든 데이터 집약적인 분석 알고리듬을 일관되게 지원할 수 있는 분석 성능 및 최고 수준의 동시 실행 능력을 제공합니다. 간단하면서 유연한 솔루션으로 I/O 병목 현상을 해소할 수 있으므로 학습 주기를 단축할 뿐만 아니라 각종 규정 및 기업 정책 요건도 충족할 수 있습니다.

    • Dell EMC Isilon으로 AI 인프라스트럭처의 기준 재정립

      • AI 모델의 훈련 및 검증 속도 향상
      • 모델 정확도 개선
      • GPU 사용률 및 데이터 과학 생산성 향상
      • 유연한 구축 옵션

    • AI의 동력원이 되는 데이터

      Dell EMC Isilon은 고성능 머신 러닝 및 딥 러닝에 필요한 데이터를 제공합니다. 탁월한 기능으로 레이턴시를 줄이고 처리량을 늘리며 대규모 병렬 I/O를 실행하는 Dell EMC Isilon은 AI 워크로드를 위한 GPU 가속 컴퓨팅에 적합한 스토리지로, 몇 페타바이트에 달하는 데이터 세트를 처리하는 분석 모델의 훈련 및 테스트에 필요한 시간을 효과적으로 단축시켜 줍니다. 그뿐만 아니라 Isilon 올플래시 스토리지를 기존 Isilon 클러스터에 추가하여 방대한 양의 비정형 데이터를 빠르게 처리하고 데이터의 무한한 잠재력을 발굴할 수 있습니다.

    • Dell EMC Isilon fuels AI

      올플래시 성능
      AI의 I/O 병목 현상을 해소하여 최대 18배 더 많은 대역폭 제공합니다.1 섀시당 최대 15GB/초, 클러스터당 최대 540GB/초의 성능을 실현할 수 있습니다.

      유연성
      SMB, NFS, HTTP, 네이티브 HDFS 등의 멀티 프로토콜 지원을 활용하여 데이터 이동 없이 즉시 데이터 분석을 수행하므로 다양한 활용 사례가 가능합니다.

      최고 수준의 스케일 아웃 지원
      경쟁 제품보다 21배 더 많은 용량으로 간편하고 손쉽게 확장할 수 있습니다.1 즉, 수십 TB에서 시작하여 클러스터당 수십 PB까지 확장하면서 최대 85%에 달하는 최고 수준의 스토리지 효율성을 구현합니다.

      엔터프라이즈 기능

      OneFS가 강력한 데이터 보호 및 보안 옵션을 제공하고 회복탄력성도 보장합니다. SmartPools를 통해 자동으로 올플래시, 하이브리드 또는 아카이브 노드로 계층화할 수 있습니다.

    • 어떤 규모의 I/O 병목 현상도 해소하는 Isilon 기반 AI 솔루션 포트폴리오

    • 리소스

      AI를 위한 Isilon 리소스

    • 고객 사례

      • 고객 사례: ZENUITY

        운전자 보조 기술 및 자율 주행 기술 개발 시간 단축

        Dell EMC가 어떻게 포괄적인 솔루션을 제공하여 세계적 수준의 운전자 보조 기술 개발 시간을 단축할 수 있도록 지원하는지 알아보십시오.

      • 고객 사례: Mastercard

        부정 행위 퇴치를 위한 현명한 방법

        MasterCard가 부정 행위로부터 고객을 보호하기 위해 어떻게 머신 러닝을 활용하고 있는지 확인해 보십시오.

      • 고객 사례: TGen

        정밀 의학을 위한 AI

        Dell EMC Isilon이 어떻게 정밀 의학 발전 속도를 높이고 환자에게 더 우수한 진료를 제공하기 위한 AI의 역할을 지원하는지 확인해 보십시오.

    • 백서

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        DL을 지원하는 Dell EMC Isilon 및 Dell EMC DSS 8440 서버

        Isilon, DSS 8440 서버 및 PowerSwitch 스위치를 사용하여 어떻게 딥 러닝 학습 워크로드 처리 시간을 단축하고 규모를 확장하는지 알아보십시오.

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        딥 러닝을 위한 Dell EMC Isilon

        Isilon 및 초고집적 GPU 가속 PowerEdge C4140을 사용하여 어떻게 딥 러닝 학습 워크로드 처리 시간을 단축하고 규모를 확장하는지 알아보십시오.

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        딥 러닝을 위한 Dell EMC Isilon 및 NVIDIA

        Dell EMC Isilon F800 올플래시 스케일 아웃 NAS가 어떻게 고성능 AI 워크로드를 위한 NVIDIA Tesla V100 GPU의 요구 사항을 충족하여 AI 혁신을 빠르게 추진하는지 알아보십시오.

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        어떤 규모에서든 데이터 관리: Dell EMC Storage for HPC

        산업 및 기술 동향에 따라 스토리지와 데이터 관리에 대한 요구가 어떻게 달라지는지, 그리고 Dell Technologies 오퍼링이 이러한 요구를 어떻게 충족하는지 알아보십시오.
         

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        Dell EMC Isilon을 활용하는 알고리듬 방식 거래

        Kx Systems의 kdb+ 데이터베이스 애플리케이션을 위한 Dell EMC Isilon 올플래시 스케일 아웃 NAS 스토리지 솔루션이 금융 서비스 부문에서 어떻게 광범위하게 사용되고 있는지 알아보십시오.

    • 블로그

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        데이터 ROI 현재 그리고 미래: 데이터 전략이 AI를 지원합니까?

        급격한 변화로 인해 IT 조직들이 효과적으로 경쟁하고, 적절한 역할을 유지하고, 궁극적으로 조직을 확장하는 데 어떤 어려움을 겪고 있는지 알아보십시오.

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        대규모 운영 환경 구축을 위한 AI 인프라스트럭처 최적화

        AI로 전환하는 과정에서 고려해야 할 주요 인프라스트럭처 결정 사항에 대해 자세히 알아보십시오.

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        인공 지능으로 기업을 혁신하기 위해 채택되는 전략

        AI를 구축하기 위해 기업들이 채택하고 있는 여러 전략에 대해 알아보십시오.
         

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        AI 데이터 자본을 활용하는 조직의 차별화 요소는 무엇일까요?

        어떻게 하면 데이터의 가치를 효과적이고 효율적으로 활용하도록 조직을 구성할 수 있는지 알아보십시오.

    • 웨비나

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        AI를 성공적으로 활용하기 위한 IDC 인프라스트럭처 요구 사항

        AI를 도입하는 데 필요한 인프라스트럭처에 대해 알아보십시오.

    • 기타 리소스

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        데이터 자본의 가치를 활용하고 비즈니스의 역량을 강화하는 인공 지능

        AI를 통해 데이터 자본을 효과적으로 활용하고 있는 조직이 업계의 다른 조직과 어떻게 차별화되는지 그리고 그 이유는 무엇인지 알아보십시오.    

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        조직이 AI로 데이터 자본의 활용 가치를 극대화하는 방법

        AI를 통해 데이터 자본의 활용 가치를 극대화하는 조직의 차별화 요소를 알아보십시오.

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        적합한 인프라스트럭처를 활용하여 AI 이니셔티브의 잠재력 극대화

        AI(Artificial Intelligence), ML(Machine Learning) 및 DL(Deep Learning) 기술로 어떻게 업계의 제품, 프로세스 또는 서비스를 크게 개선할 수 있는 의미 있는 분석 정보와 예측을 제공할 수 있는지 알아보십시오.

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        AI 인프라스트럭처와 관련된 주요 고려 사항

        AI(Artificial Intelligence)가 소비자와 기업의 업무, 학습, 여가 방식을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보십시오.

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        지능형 스토리지를 활용하는 기업의 머신 러닝 및 딥 러닝

        적절하게 균형 잡힌 AI 시스템으로 어떻게 혁신을 빠르게 추진하고 IT 조직과 이 시스템을 사용하는 데이터 과학자 모두에게 유연성과 민첩성을 제공할 수 있는지 알아보십시오.

  • 최적의 솔루션 찾기Isilon 확인해 보십시오

      1. 차순위 경쟁업체와 비교한 Dell EMC 내부 분석 결과 기준, 2018년 6월. G17000096
      2. Dell EMC의 의뢰로 작성된 Enterprise Strategy Group Technical Review, “Accelerating the Artificial Intelligence Journey with Dell EMC Ready Solutions for AI”, 2018년 8월.