주요 기능

멀티 테넌시

다양한 모델을 실행하는 여러 데이터 과학자들에게 서버 리소스를 동적으로 공유할수 있도록 함으로써 높은 자원 사용률과 ROI를 달성할 수 있습니다.

분산된 데이터 수집, 변환, 트레이닝

서버 클러스터에서 작업을 병렬로 처리할 수 있도록 함으로써 결과를 더 빠르게 산출할 수 있습니다.

분산된 트레이닝 패브릭

코드를 수정하지 않고 대부분의 애플리케이션을 병렬로 실행할 수 있습니다.

대규모 모델 지원

단일의 대규모 모델에서 CPU 및 GPU 메모리를 활용할 수 있습니다.

트레이닝 중에 중단 없도록 지원

트레이닝 중에 모델에 할당되는 리소스를 동적으로 늘리거나 줄일 수 있습니다.

트레이닝 시각화 및 튜닝

모니터링 기능을 통해 트레이닝 진행 확인, 모델 보정 또는 모델이 수렴하지 않거나 정확도가 낮을 때 트레이닝 중단 등 작업이 가능하여 보다 효율적으로 모델의 정확성을 높일 수 있습니다.

하이퍼 매개변수 검색 및 최적화

트레이닝이 진행 중일 때 추천 기반 로직을 사용하여 모델의 정확도를 높일 수 있습니다.

기술 스펙

전체 기술 스펙 목록을 보려면 IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact 데이터 시트를 다운로드하세요.

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

데이터시트 보기

관련 제품

IBM Spectrum Computing

IBM Spectrum Conductor with Spark

연동된 플랫폼 위에서 데이터 분석, 이용, 보호

자세히 보기

IBM Spectrum LSF Suites

까다로운 HPC 환경에 대한 완벽한 워크로드 관리

자세히 보기

IBM Spectrum Symphony

고확장성, 대규모 처리량 및 짧은 응답시간을 요구하는 워크로드 관리

자세히 보기

IBM Spectrum Cluster Foundation

스케일 아웃 환경의 라이프사이클 관리 솔루션

자세히 보기

IBM High Performance Services

하이브리드 및 퍼블릭 클라우드에 고성능 워크로드를 편리하게 배치

자세히 보기

IBM Spectrum MPI

고성능 애플리케이션 병렬화 가속화

자세히 보기

구매하고 시작하세요

자세히 보기