데이터브릭스와 NVIDIA: 차세대 산업 AI 지원

AI를 통한 산업 사용 사례 변환

Amazon Web Services(AWS) re:Invent 참석을 위해 라스베이거스로 향하면서 한 가지 뚜렷한 트렌드가 나타나고 있습니다. 바로 기업들이 일반적인 GenAI 파일럿을 넘어, 고성능 컴퓨팅과 깊이 있는 산업 전문성을 모두 필요로 하는 도메인별 프로덕션용 AI 시스템을 구축하고 있다는 점입니다.

데이터브릭스와 NVIDIA는 함께 이러한 변화를 가능하게 하고 있습니다. 고객은 Databricks Data Intelligence Platform과 NVIDIA 가속 컴퓨팅 및 AI 소프트웨어 스택을 결합하여 임상 연구 및 신약 개발에서부터 글로벌 물류 및 제조에 이르기까지 가장 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

이 공동 플랫폼은 실시간 사기 감지, 맞춤형 미디어 추천 등 거의 모든 산업 분야에 솔루션을 제공하지만, 오늘날 특히 세 가지 분야에서 획기적인 모멘텀을 보이고 있습니다.

1. 의료 영상
2. 신약 개발 및 생명 과학 R&D
3. 경로 최적화 및 공급망 AI

기업은 AWS 기반 Databricks 내에서 NVIDIA SDK, 프레임워크 및 CUDA-X 라이브러리 를 직접 실행하여 최첨단 GPU 가속을 활용하는 동시에 민감한 데이터를 AWS 환경 내에 안전하게 보관할 수 있습니다.

Databricks Pixels와 NVIDIA MONAI로 의료 영상 기술 발전

헬스케어 기관은 막대한 데이터 문제에 직면해 있습니다. 의료 데이터의 약 97%는 비정형 데이터이며, 영상 데이터는 DICOM과 같은 독점적인 형식으로 저장되어 있습니다. 영상의학과 전문의들은 AI 파이프라인을 위해 이러한 데이터세트를 인덱싱하고, query하며, 준비하는 데 종종 어려움을 겪습니다.

Databricks Pixels 는 수백만 개의 DICOM 파일을 Delta Lake로 직접 수집하고, 빠른 쿼리를 위해 메타데이터를 추출하면서 픽셀 데이터를 기본적으로 관리하여 이 문제를 해결합니다. NVIDIA MONAI, 오픈 소스 GPU 가속 의료 영상 프레임워크는 이 큐레이션된 데이터에 직접 고급 AI 기능을 제공합니다.

조직은 함께 다음을 위한 효율적인 워크플로를 구축할 수 있습니다.

• 3D 이미지 분할
• 병변 및 이상 탐지
• 자동화된 장기 라벨링 및 분류
• 멀티모달 이미징 분석

Databricks에서 MONAI를 실행하면 다음을 지원합니다.

• 임상적으로 정렬된 자동화 워크플로
• 더 빠른 진단 지원
• 의료 데이터 거버넌스 요구사항에 대한 규정 준수 강화

re:Invent에서 자세히 알아보세요. 12월 3일 수요일 오전 10시 30분, NVIDIA 부스 #1022에서 진행됩니다. 또는 Pixels GitHub 리포지토리로 start하세요. 

Genesis Workbench와 NVIDIA BioNeMo를 통한 신약 개발 가속화

현대의 신약 개발은 단백질 구조, 분자 상호작용, 유전체 프로필과 같은 방대한 생물학적 데이터 세트를 처리하고 대규모로 반복적으로 실행해야 합니다. 이 과정에는 수년의 시간과 수십억 달러의 R&D 투자가 소요될 수 있습니다. 생성형 AI 는 이러한 파이프라인을 혁신하여 연구자들이 전례 없는 속도로 단백질 구조를 모델링하고, 새로운 분자를 설계하며, 세포 행동을 분석할 수 있게 해줍니다.

Genesis Workbench는 Databricks 오픈 소스 솔루션 액셀러레이터로, 강력한 데이터 거버넌스와 간소화된 배포를 통해 고급 생물학적 AI에 대한 액세스를 지원합니다. 

Databricks Serverless GPU Compute의 NVIDIA 가속 컴퓨팅과 결합하여 연구자들은 다음을 원활하게 통합할 수 있습니다.

• 생성형 화학 및 단백질 모델링을 위한 NVIDIA BioNeMo Framework
• 확장 가능한 단일 세포 전사체학을 위한 RAPIDS single-cell
• Parabricks 를 통한 GPU 가속 유전체학 워크플로 

이 통합 플랫폼을 통해 연구자들은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 도메인 특화 생성 모델 미세 조정 및 배포
• 대규모 가상 화합물 스크리닝 수행
• 치료제 개발을 위한 인사이트 도출 시간 단축
• 단백질 과학, 유전체학, 세포 생물학 전반의 R&D 주기 가속화

12월 3일 수요일 오전 10시에 Databricks 부스 #1420에서 열리는 re:Invent에서 라이브로 확인하세요. 그리고 지금 바로 GitHub의 Genesis Workbench를 사용하여 start하세요. 

GPU 가속 경로 최적화로 복잡한 물류 문제 해결

제조, 소매 및 물류 기업은 운영에서 가장 어려운 수학적 문제 중 하나인 차량 경로 문제(VRP)에 직면합니다. CPU에서 대규모 실제 VRP 워크로드는 compute하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있으며, 솔루션 품질을 제한하는 수동 사전 클러스터링이 필요한 경우가 많습니다.

Databricks Serverless GPU 및 NVIDIA cuOpt를 사용하면 조직은 이제 대규모 경로 최적화를 실시간으로 실행할 수 있습니다. NVIDIA cuOpt는 다음을 통해 가장 큰 라우팅 워크로드를 해결할 수 있는 GPU 가속 최적화 엔진입니다.

• 더 빠른 해결 시간
• 더 높은 품질의 경로
• 운영 비용 절감
• 몇 초 만에 동적 경로 재설정

Delta Lake의 실시간 차량 위치, 패키지 목적지, 교통, 날씨 데이터를 cuOpt에 제공하여 기업은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 연료 소비 감소
• 배송 시간대 정확도 향상
• 수천 개의 경로를 동시에 최적화
• 실제 중단 상황에 즉시 대응

 지금 바로 GitHub의 Route Optimization으로 빌드를 시작하세요. 

AWS re:Invent에서 Databricks 및 NVIDIA와 함께하세요

이러한 사용 사례는 시작에 불과합니다. 프로덕션 등급의 산업 사용 사례를 구축하려는 경우, 무엇이 가능한지 살펴보세요.

re:Invent 현장에서 만나보세요:

• Databricks 부스 #1420
• NVIDIA 부스 #1022

저희 세션에 참석하세요:

• Genesis Workbench x BioNeMo: 12월 3일 오전 10시부터 Databricks 부스 #1420에서 시작됩니다.
• Pixels x MONAI:  NVIDIA 부스 #1022—12월 3일, 오전 10시 30분 시작.

자리를 예약 하고 파티에 참여하세요:

• 2025년 12월 2일 화요일 - 오후 7:00 - 오후 10:00 PST | Grand Lux Cafe, The Venetian

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)