서비스 특징
딥 러닝 및 머신 러닝을 위해 엄선된 서버
간편한 분석 환경 생성
웹 기반 콘솔을 통해 수 분 내에 딥 러닝과 머신 러닝 분석 환경을 간단하게 생성할 수 있습니다. TensorFlow 외에도 PyTorch, Keras, Pandas, Numpy, Scikit-Learn 등 다양한 분석 패키지를 엄선하여 제공하고 있습니다. 이를 통해 데이터 분석가는 이제 분석에만 집중할 수 있습니다.
인텔MKL 기본 적용 및 AVX512 지원
Intel Xeon 프로세서에서 딥 러닝, 머신 러닝 성능 향상을 위해 Intel의 MKL(Math Kernel Library)을 적용한 Tensorflow가 기본 적용되며, CPU Intensive 선택시 AVX512 Vector 연산에 최적 빌드된 텐서플로우가 탑재(Ubuntu 16.04 Only)됩니다. 여러 딥 러닝, 머신 러닝 워크로드에서 200% 이상 향상된 성능을 제공합니다.
다양한 템플릿 제공
TensorFlow 기본 예제 및 회귀 분석, 시각화 등 주피터 노트북 샘플 코드를 제공하고 있습니다. 초보 데이터 분석가라도 이러한 다양한 템플릿을 통해 손쉽게 분석 코드를 체험할 수 있습니다.
고성능에 확장성을 더한 GPU와 CPU Intensive 서버 제공
네이버 클라우드 플랫폼에서 제공하는 최적화된 환경구성을 통해 복잡한 설정 없이도 최적인 GPU(Tesla P40)와 최대 3.7GHz의 단일 코어 터보를 지원하는 인텔 제온 CPU를 선택할 수 있습니다.
연동 부가 서비스
상세 기능
제공 서비스
단독 가상 서버에 TensorFlow 외 PyTorch, Keras, Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Gensim 등 200여가지 다양한 분석 패키지들을 제공하고 있으며, 분석가는 주피터 노트북에서 분석 및 시각화 코드를 작성할 수 있습니다. Conda 가상 환경 관리도구가 기본적으로 활성화되어 있어 더욱 편리한 데이터 분석이 가능합니다.
항목 | 내용 |
|---|---|
주요 분석 패키지 | TensorFlow, Keras, Gensim, PyTorch, Theano 외 다수 (TensorFlow 버전업 속도에 따라 배포되는 패키지의 버전은 유동적일 수 있습니다.) |
추가 편의성 | Conda 가상 환경 관리도구, Jupyter Notebook 관리 스크립트 |
OS | Ubuntu 20.04 Server (64bit) |
관리 스크립트 제공
주피터 노트북 서버 Start, Stop, Restart, 계정 패스워드 초기화 스크립트를 제공합니다. (사용자 매뉴얼 참고) 이를 통해 설정 파일을 변경하지 않고도 기본적인 관리가 가능합니다.
참고
"Ncloud Tensorflow Server"는 구글 브레인팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 소프트웨어 라이브러리인 Tensorflow를 이용하고 있습니다.
요금
Ncloud TensorFlow Server는 오픈 소스 머신 러닝 VM(Virtual Machine) 설치형 서비스로, Server와 공인 IP 이용 요금 외에는 별도의 추가 요금이 발생하지 않습니다.
Ncloud Tensorflow Server는 오픈 소스 머신 러닝 VM(Virtual Machine) 설치형 서비스로, Server와 공인 IP 이용 요금 외에는 별도의 추가 요금이 발생하지 않습니다.
운영체제 | 제공 버전 | 이용 요금(월) |
|---|---|---|
Ubuntu 20.04 GPU Support | Tensorflow 2.x (Stable Latest) (TensorFlow 버전업 속도에 따라 배포되는 패키지 버전은 유동적일 수 있습니다.) | Server와 공인IP 사용료 과금 권장 스펙(T4): GPU 1개, vCPU 4, MEM 20GB, 50GB(SSD) 권장 스펙(V100) : GPU 1개, vCPU 8, MEM 90GB, 50GB(SSD) ※ 자세한 사항은 GPU Server 상품 요금 참조 |
Ubuntu 20.04 CPU | Tensorflow 2.x (Stable Latest) (TensorFlow 버전업 속도에 따라 배포되는 패키지 버전은 유동적일 수 있습니다.) | Server와 공인IP 사용료 과금 권장 스펙: vCPU 4, MEM 16GB, 50GB(SSD) |