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고객 사례

고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

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고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

노타는 엘리스클라우드 GPU 환경에서 장시간 강화학습 실험과 반복적인 모델 검증을 수행하며 고해상도 시각 이해 모델 ERGO를 개발했습니다. 해당 연구는 세계 최고 권위의 AI 학술대회 ICLR 2026에 채택되며 AI 연구 인프라와 모델 설계의 성과를 함께 입증했습니다.

지놈케어: 유전체 분석과 LLM 서비스를 동시에 운영하는 GPU 클라우드 전환기

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지놈케어: 유전체 분석과 LLM 서비스를 동시에 운영하는 GPU 클라우드 전환기

지놈케어는 유전체 분석 AI 모델 학습과 AI 챗봇·업무 자동화 서비스 운영을 병행하면서 자체 서버의 자원 한계에 직면했습니다. 엘리스클라우드 도입 이후 연구 환경과 서비스 운영 환경을 분리하고, 필요 시점에 GPU 자원을 탄력적으로 확장할 수 있는 구조를 확보하면서 연구와 서비스를 안정적으로 운영할 수 있게 되었습니다.

서울대학교 언어심리연구실: 자체 서버 관리 부담을 없애고 딥러닝 실험 속도를 높인 방법

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서울대학교 언어심리연구실: 자체 서버 관리 부담을 없애고 딥러닝 실험 속도를 높인 방법

연구원이 직접 서버를 관리해야 하는 환경에서는 인프라 운영 부담이 연구 시간을 잠식하는 문제가 반복됩니다. 서울대학교 언어심리연구실은 엘리스클라우드 환경으로 전환한 뒤 하루 1회에 그치던 모델 실험을 당일 2~3회까지 수행할 수 있게 되었고, 서버 관리에 쓰던 시간을 연구 본연의 작업으로 돌릴 수 있었습니다.

고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

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고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

노타는 엘리스클라우드 GPU 환경에서 장시간 강화학습 실험과 반복적인 모델 검증을 수행하며 고해상도 시각 이해 모델 ERGO를 개발했습니다. 해당 연구는 세계 최고 권위의 AI 학술대회 ICLR 2026에 채택되며 AI 연구 인프라와 모델 설계의 성과를 함께 입증했습니다.

지놈케어: 유전체 분석과 LLM 서비스를 동시에 운영하는 GPU 클라우드 전환기

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지놈케어: 유전체 분석과 LLM 서비스를 동시에 운영하는 GPU 클라우드 전환기

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서울대학교 언어심리연구실: 자체 서버 관리 부담을 없애고 딥러닝 실험 속도를 높인 방법

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연구원이 직접 서버를 관리해야 하는 환경에서는 인프라 운영 부담이 연구 시간을 잠식하는 문제가 반복됩니다. 서울대학교 언어심리연구실은 엘리스클라우드 환경으로 전환한 뒤 하루 1회에 그치던 모델 실험을 당일 2~3회까지 수행할 수 있게 되었고, 서버 관리에 쓰던 시간을 연구 본연의 작업으로 돌릴 수 있었습니다.

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고해상도 비전・언어 모델을 위한 GPU 인프라 - 노타 ERGO 연구 사례

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지놈케어: 유전체 분석과 LLM 서비스를 동시에 운영하는 GPU 클라우드 전환기

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모델 실험 사이클 30~50% 단축, 옵트에이아이가 온디바이스 AI 연구 속도를 높인 방법

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서울대학교 언어심리연구실: 자체 서버 관리 부담을 없애고 딥러닝 실험 속도를 높인 방법

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지역 여건의 한계를 넘어 AI헬피챗으로 업무 효율을 이룬 남양중학교

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한양대학교 AI LAB이 RAG 실험 생산성을 높인 방법 - 엘리스클라우드 ML API

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교사와 함께 만든 디지털 수업 혁신, AI·디지털 기반 교육혁신 선도교사 양성 연수 운영 사례

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숨빗 AI, 1,400만 건 의료영상 학습으로 국내 최초 생성형 AI 의료기기 인허가 도전

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대한민국 대표 공영미디어 KBS, 일반 행정직 신입사원 대상 생성형 AI 업무 자동화 교육

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올인원 AI 교육 솔루션, 엘리스와 함께 시작하세요

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