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위대한 제품을 만드는 모두를 위한, 창의성을 지휘하라

픽사 애니메이션 스튜디오는 아래 이미지에서 낯익은 케릭터들이 많이 있는 만큼, 흥행한 작품들이 굉장히 많은 회사 입니다. 특히 초창기에는 작품을 낼때마다 박스오피스 1위를 할 정도였죠. 어떻게 애니메이션을 만드는지 아는 것이 별로 없지만, 창의성이 중요하다는 것은 알 수가 있습니다. 이런 창의성이 요구되는 활동을 성공적으로, 그리고 꾸준하게 해낼 수 있었던 비결은 무엇일까요?

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출처: https://www.creativebloq.com/animation/job-at-pixar-10121018

그에 대한 답의 일부가 아래 애드 캣멀이 지은 ≪창의성을 지휘하라≫ 에 담겨있습니다.

이 책에는 저자 애드 캣멀이 픽사라는 회사와 함께 성장하는 과정과 애니메이션을 하나하나 성공시켜가면서, 경영자로서 스스로 무수히 많은 질문을 던지고 답을 찾아가는, 이러한 전반적인 과정들이 담겨있습니다. 그 뿐만 아니라 실질적으로 참고할 수 있도록, 픽사에서 실제 진행한 프로세스들에 대한 이야기도 포함되어 있습니다.

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출처: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=45834844

경영자로서의 애드 캣멀

저는 이 책을 읽으면서 특히 저자가 경영자로서 계속해서 마주치는 문제들에 대해서 다양한 관점으로 고려하면서 답을 찾아가는 과정이 인상이 깊었습니다. 숫자를 세어본 적은 없지만, 계속해서 물음표로 글이 이어지는 부분들도 적지 않았던 것 같네요.

픽사 사장으로서 내 목표는 언제나 픽사가 창업자들(스티브 잡스, 존 래스터, 그리고 나)보다 오래 생존할 수 있게 픽사에 계속 생명력을 불어놓는 창의적 기업문화를 구축하는 것이었다. 예술과 상업이라는 상호충돌하면서도 상호보완적인 동력을 관리하느라 애를 먹고 있는 경영자들과 창의적 기업문화에 관한 철학을 공유하는 것도 내 목표다. … 나는 어떤 분야에든 사람들이 창의성을 발휘해 탁월한 성과를 내도록 이끄는 훌륭한 리더십이 필요하다고 생각한다.

  • 머리말 – 잃어버리고 되찾은 것 중에서

경영이란 이런 것이다. 타당한 이유에 따라 내린 결정이 새로운 문제를 초래하고, 이 새로운 문제를 해결하기 위해 또 다른 결정을 내려야 한다. 기업에서 발생하는 문제는 최초의 오류를 수정하는 것마으로 간단히 풀리는 법이 없다. 하나의 문제를 해결하는 일은 여러 단계를 거쳐야 하는 과정이다. 최초의 문제뿐만 아니라 여기서 파생된 문제가 무엇인지 파악해 함께 해결해야 한다.

  • Chapter 1 애니메이션과 기술의 만남

나는 오랫동안 인식의 한계에 대해 고민했다. 경영자는 항상 인식의 한계에 관한 문제로 인해 고민하게 마련이다. 우리는 어디까지 볼 수 있는가? 얼마나 많은 것을 불명확하게 인식하고 있는가? 우리가 카산드라의 경고를 무시하고 있는 건 아닐까? 다시 말해, 우리가 최선을 다해 문제를 파악하려고 노력해도 문제를 인식하지 못하는 저주를 받은 것은 아닐까? 이런 의문들의 답을 찾는 과정은 창의적 기업문화를 유지하는 열쇠다. 그리고 그 답을 탐구하는 것이 이 책의 핵심 내용이다.

  • Chapter 9 잠재적 위험에 대처하는 법 중에서

이 부분은 애드 캣멀이 어떠한 사람인지를 알 수 있는 대목이기도 합니다.

나는 다른 기업 사람들이 나와 달리 공격적이고 확신에 찬 행동을 하는 것을 보고, 내가 사장답지 않아 보일까 봐 걱정했다. 더 정확히 말하면, 나는 실패가 두려웠다.
나는 연설에서 8~9년 전에야 겨우 내가 사기꾼이 된 것 같은 기분에서 벗어날 수 있었다고 털어놨다. … “자신이 사기꾼처럼 느껴지는 분이 있나요?” 그러면 언제나 모든 직원이 손을 든다.
… 자신이 경영자로서 잘해 나가고 있는지 파악하려면, 머릿속에서 경영자란 어떤 것이어야 한다는 심성모형을 지워야 한다. 경영자의 성공을 측정하는 척도는 ‘팀원들이 잘 협력해 핵심적인 문제들을 해결하고 있는가?’ 이다.

  • Chapter 6 실패와 공포에 대처하는 법 중에서

제품을 만드는 모두를 위한,

이 책을 추천하는 이유는 픽사라는 회사를 가지고 이야기를 하고 있지만, 제품을 만드는 수 많은 회사들에도 적용할 수 있는 좋은 길잡이이기 때문입니다.

먼저 우리는 그 어느때보다 ‘창의력’이 중요시 되는 시대에 살고 있습니다. ‘지식근로자’라는 말은 1968년 피터드러커가 ≪단절의 시대≫ 을 저술하면서 처음 언급 했었습니다. 이제는 이 지식근로자라는 말이 전혀 낯설지 않은 시대에 우리는 살고 있습니다. 또한 실제로 AI가 급격히 발전하면서 단순 반복적인 일들이 대체되고 있는 상황입니다. 이에 자연스럽게, AI가 잘하지 못하는 일들이 이 지식근로자들에게 요구되고 있습니다. 이러한 일들 중 가장 기본이 되는 것이 무엇일까요? 핵심 요소 중에서 하나가 바로 창의성일 것입니다.

새로운 제품을 만드는데 있어서 이 창의성은 굉장히 중요한 요소입니다. 문제를 발견하고, 어떤 식으로 풀지 이 전반적인 과정에 모두 이 창의성이 활용되기 때문이죠. 그리고 픽사에서 애니메이션을 제작하는 것을 스타트업에서 제품을 만들어내는 것에 비유할 수 있습니다. 흔히 스타트업에서 새로운 제품을 만드는 과정을 다음과 같이 이야기 할 수 있습니다.

  • 고객을 깊이 이해하고, 주어진 문제를 풀어내서, 고객에게 전달하여 감동을 주는 것.

에니메이션을 만드는 과정 또한 비슷한 프레임을 가지고 있습니다.

  • 전달하고자 하는 스토리를 구상하고, 배경과 하나하나의 케릭터에 숨을 불어넣어서, 관객들에게 전달하여 감동을 주는 것.

전달하는 제품의 형태만 다를 뿐, 고객(관객)들에게 감동을 주는 것은 동일하기 때문입니다. 그럼 이 다음부터는 픽사가 어떤 식으로 성장해왔는지 간략하게 다뤄보겠습니다.

픽사의 정체성, 목표와 기업문화 (사람과 프로세스)

먼저 인상 깊었던 부분들 중 하나는 픽사라는 회사의 색깔을 명확하게 한 것입니다. 다음은 회사의 정체성을 구축하는 데 있어 가장 중요한 두가지 요소입니다. 첫 번째가 회사가 추구하는 목표(미션)가 무엇인지, 두 번째로는 기업 문화에 해당합니다. 픽사는 사람들에게 감동을 주는 애니메이션을 만드는 것을 목표로 하였고, 상황에 타협하지 않았고 본질을 계속 추구한 집단이기도 하였습니다.

당시 픽사는 파산 위기에 처한 신생 영화사에 불과했지만, 직원들은 신념을 공유했다. 우리가 보고 싶은 영화를 만들면 관객들도 보러 올 것이라는 신념이었다. 우리는 이 신념을 지키기 위해, 계속해서 커다란 바위를 산꼭대기로 밀어올리는 시시포스처럼 불가능한 일에 무모하게 도전하는 기분을 맛봐야 했다.
… 픽사 임직원이 자부심을 느낀 대목은 이런 숫자가 아니다. 수익은 기업의 성과를 측정하는 여러 가지 잣대 중 하나로, 가장 의미 있는 잣대라고 할 수 없다. 내가 가장 자부심을 느끼는 부분은 우리가 만든 작품의 예술적 성취도다. … 우리가 추구한 진짜 목적은 그때나 지금이나 위대한 영화를 제작하는 것이다.

  • 머리말 – 잃어버리고 되찾은 것 중에서

‘토이 스토리’를 제작하는 과정에서 픽사에 지대한 영향을 미치게 될 두 가지 창작 원칙이 만들어졌다. …
제1원칙은 “스토리가 왕이다(Story is King)” 이다. …
제2원칙은 “프로세스를 신뢰하라(Trust the Process)”다. 우리는 이 원칙을 좋아했다. 제작 과정의 고민을 덜어주는 원칙이기 때문이다.

  • Chapter 4 픽사의 정체성 구축 중에서

우리는 디즈니 중역들을 만나 극장용보다 질이 낮은 비디오 대여용 애니메이션을 제작하는 일은 픽사의 기업 성향에 맞지 않는다고 말했다. 픽사의 기업문화는 이를 용납하지 못했다. 우리는 진로를 바꾸어 ‘토이 스토리2’를 극장용 애니메이션으로 만들자고 제안했다. 놀랍게도 디즈니 중역들은 흔쾌히 승낙했다.

  • Chapter 4 픽사의 정체성 구축 중에서

기업문화에 있어서 가장 중요한 요소는 ‘사람’ 입니다. 많은 책들에서 적합한 사람, 인재밀도 등을 언급하는 것처럼, 저자 역시 사람에 대해서 특히 중요하게 여기는 것을 볼 수가 있습니다.

나는 다음과 같은 교훈을 얻었다. 좋은 아이디어를 평범한 팀에 맡기면 실망스러운 결과가 나온다. 반면 평범한 아이디어를 탁월한 팀에 맡기면, 그들은 아이디어를 수정하든 폐기하든 해서 더 나은 결과를 내놓는다.
이 교훈은 더 설명할 가치가 있다. 적합한 팀에게 일을 맡기는 것이 아이디어를 성공적으로 구현하는 선결 조건이다. 재능 있는 인재들을 원한다고 말하기는 쉽고, 경영자들 또한 재능 있는 인재들을 원하지만, 정말로 핵심 관건은 이런 인재들이 상호작용하는 방식이다. 아무리 영리한 사람들을 모아놓아도 서로 어울리지 않으면 비효율적인 팀이 된다. 경여앚가 직원 개개인의 재능이 아니라 팀이 돌아가는 상황에 초점을 맞추는 편이 낫다는 뜻이다. 좋은 팀은 서로 보완해주는 사람들로 구성된다. … 업무에 적합한 인재들이 상성이 맞는 사람들과 함께 일하도록 하는 것이 좋은 아이디어를 내는 것보다 중요하다.

  • Chapter 4 픽사의 정체성 구축 중에서

한 사람만이 내가 던진 질문에 오류가 있다고 지적했다. 아이디어는 사람에게서 나온다. 사람이 없으면 아이디어도 없다. 따라서 사람이 아이디어보다 중요하다.
왜 사람이 아이디어보다 중요하다고 생각하지 못할까? 너무나 많은 사람이 아이디어가 사람들과 완전히 분리된 채 독립적으로 형성되고 존재한다고 착각하기 때문이다. 아이디어는 독립적인 존재가 아니다. 아니디어는 종종 수십 명이 관여하는 수만 가지 의사결정을 통해 형성된다. … 영화는 하나의 아이디어만으로 만들어질 수 없다. 영화는 여러 아이디어의 집합체다. 이런 아이디어들을 구상하고 현실로 구현하는 것은 결국 사람이다. 모든 제품이 마찬가지다. …
다시 말해, 사람(직원들의 근무 습관, 재능, 가치)에게 초점을 맞추는 것이 모든 창조적 사업의 핵심 성공 비결이다. 제작 과정에서 나는 이런 사실을 이전보다 명확히 인식하게 됐다. .. 이후 픽사는 사람을 우선하는 경영 모델을 꾸준히 실천하고 있다. 세부적인 수정은 있었지만, 근본 원리는 언제나 같다. 좋은 인재를 육성하고 지원하면 그들이 좋은 아이디어를 내놓는다는 것이다.토이>

  • Chapter 4 픽사의 정체성 구축 중에서

다음으로는 뛰어난 사람들이 각자의 역량을 펼칠 수 있도록, 서로 효율적으로 협력하는 방법들에 대한 고민을 계속 하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 제품의 질이 직원들에게 달려있다는 것을 전적으로 믿기 때문이죠.

당시 일본 제조업에서 일어난 품질관리 혁명을 설명하기 위해 적기공급생산(just-in-time manufacturing), 전사적 품질관리(total quality control) 같은 경영학 용어들이 나왔다. 이런 용어들이 설명하려는 아이디어는 간단하다. 즉, 문제를 파악해 수정할 권한을 고위 간부부터 생산라인 말단직원까지 모든 임직원에게 부여해야 한다는 것이다. 에드워드 데밍은 어떤 직급의 직원이라도 제조 과정에서 문제를 발견하면 조립라인을 멈추도록 장려해야 한다고 생각했다. …
에드워드 데밍과 도요타의 접근법은 제품 생산 과정에 밀접하게 관여하는 사람들에게 제품의 품질을 높일 권한과 책임을 부여했다. 이 과정에서 일본 근로자들은 자신이 단지 컨베이어벨트 위를 지나가는 부품들을 조립하는, 영혼 없는 톱니바퀴 같은 존재가 아니라, 제품 생산 과정의 문제를 지적하고, 변화를 제안하고, 문제 해결에 기여해 회사를 키우는 구성원이라는 ‘자부심’을 느꼈다(나는 특히 마지막 대목이 중요하다고 생각한다).
… 에드워드 데밍의 품질관리 이론은 ‘모든 직원은 먼저 허락받지 않은 채, 문제 해결에 나설 수 있어야 한다’ 라는 민주적 원칙에 기반을 두고 있다. … 경영진이 단기이익 극대화에 집착하자 자부심을 가지고 품질 향상에 힘쓰던 직원들은 영혼을 잃은 채 일하게 됐고, 그 결과 품질 결함이 발생하기 시작했다.

  • Chapter 3 의 탄생과 목표의 재정립 중에서토이>

이러한 고민들의 결과로서 창작 제 2원칙으로 “프로세스를 신뢰하라” 가 있는 것처럼, 픽사에서는 좋은 작품을 만들기 위한 다양한 프로세스를 정립하기 위한 많은 시도들이 있었습니다. 아래는 픽사라는 회사가 어느정도 큰 큐모를 갖춘 이후에 정립된 프로세스을 나열해둔 것 입니다.

  1. 데일리스 회의
  2. 현장답사
  3. 한도 결정
  4. 기술과 예술의 융합
  5. 소규모 실험
  6. 보는 법 배우기
  7. 사후분석 회의
  8. 픽사대학

프로세스들을 하나하나 보다보면, 이러한 생각이 들기도 합니다. ‘우리도 이런 것들은 하고 있는 거 같은데?’ 하지만 자세히 들여다보면 픽사가 구축해온 기업문화를 기반으로 위 프로세스들이 일반적인 기업들과는 다르게 돌아가는 것을 이해할 수 있습니다. 최근에 읽었던 넷플릭스의 ≪규칙없음≫ 에서 자유와 책임이 주어지는 것처럼, 픽사에서 역시 개개인에게 자유와 책임이 주어지는 것을 느낄 수 있었습니다.

‘픽사의 브레인트러스트가 다른 기업의 피드백 매커니즘과 다른 게 뭐야?’ … 첫째, 픽사의 브레인트러스트는 스토리텔링을 심도 있게 이해하는 사람들, 대게 작품 제작에 참여해본 경험이 있는 사람들로 구성된다. 픽사 감독들은 다양한 사람들의 비평을 환영하지만(사실 모든 픽사 직원들은 중간결과물을 보고 의견서를 보내야 한다), 특히 동료 감독, 각본가가 보낸 피드백을 더 진지하게 받아들인다. 둘째, 픽사의 브레인트러스트는 지시할 권한이 없다. 이는 중요한 차이다. 감독은 브레인트러스트의 특정 제안을 꼭 받아들여야 할 필요가 없다. 브레인트러스트 회의 후, 브레인트러스트의 피드백을 어떻게 받아들일지 결정하는 것은 감독의 몫이다.

  • Chapter 5 솔직함의 가치 중에서

위의 프로세스 외에도 인턴 프로그램, 전사 워크샵인 노트 데이 등에 대한 이야기가 담겨 있습니다. 특히 노트데이에서는 단순히 직원들의 참여를 유도하는 것이 아니라 토론회가 제대로 돌아갈 수 있도록 설계하는 과정까지 담겨 있어서 흥미롭게 볼 수 있었습니다.

제작비를 10퍼센트 감축하는 방안을 고민하는 자리에서 귀도 쿼로니는 간단한 제안을 했다.
“모든 직원에게 비용 삭감 아이디어를 내달라고 요청합시다.”
존 래스터는 흥분한 얼굴로 말했다. “흥미로운 제안이군요. 하루 동안 모든 픽사 직원의 업무를 중단하고, 이 문제를 해결할 방안을 얘기해보는 게 어떨까요?”

  • Chapter 13 노트 데이 토론회 중에서

끝으로

수 많은 스타트업을 꿈꾸는 분들에게, 특히 정체성이 명확한 회사를 만들고 싶은 분들에게 좋은 길잡이가 되어줄 책이라고 생각을 합니다. 마지막으로 존 래스터가 기업문화에 대해서 이야기한 문장과 애드 캣멀의 경영자의 목표로 책 소개를 마무리 하고자 합니다.

존 래스터는 종종 픽사의 조직문화를 살아 있는 유기체에 비유했다. “지구상에 출현한 적 없는 새로운 생명체를 키우는 방법을 우리가 발견한 것 같아요.”

이 책을 써내려오면서 내 목표는 픽사와 디즈니 애니메이션 스튜디오 직원들이 어떻게 얼마나 끈질기게 비전을 실현할 방법을 모색했는지 독자들에게 알리는 것이었다. 미래는 목적지가 아니라 방향이다. 우리가 할 일은 현재의 진로가 옳은지 매일 점검하고, 길을 벗어났다면 방향을 수정하는 것이다. … 불확실성과 변화는 변수가 아니라 인생에서 피할 수 없는 상수다. 불확실성과 변화가 있기에 인생이 재미있는 것이다.

원래 경영자의 목표는 달성하기 쉬울 수 없다. 경영자의 목표는 탁월한 제품을 만드는 것이다.

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위대한 제품을 만드는 모두를 위한, 창의성을 지휘하라

픽사 애니메이션 스튜디오는 아래 이미지에서 낯익은 케릭터들이 많이 있는 만큼, 흥행한 작품들이 굉장히 많은 회사 입니다. 특히 초창기에는 작품을 낼때마다 박스오피스 1위를 할 정도였죠. 어떻게 애니메이션을 만드는지 아는 것이 별로 없지만, 창의성이 중요하다는 것은 알 수가 있습니다. 이런 창의성이 요구되는 활동을 성공적으로, 그리고 꾸준하게 해낼 수 있었던 비결은 무엇일까요?

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출처: https://www.creativebloq.com/animation/job-at-pixar-10121018

그에 대한 답의 일부가 아래 애드 캣멀이 지은 ≪창의성을 지휘하라≫ 에 담겨있습니다.

이 책에는 저자 애드 캣멀이 픽사라는 회사와 함께 성장하는 과정과 애니메이션을 하나하나 성공시켜가면서, 경영자로서 스스로 무수히 많은 질문을 던지고 답을 찾아가는, 이러한 전반적인 과정들이 담겨있습니다. 그 뿐만 아니라 실질적으로 참고할 수 있도록, 픽사에서 실제 진행한 프로세스들에 대한 이야기도 포함되어 있습니다.

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출처: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=45834844

경영자로서의 애드 캣멀

저는 이 책을 읽으면서 특히 저자가 경영자로서 계속해서 마주치는 문제들에 대해서 다양한 관점으로 고려하면서 답을 찾아가는 과정이 인상이 깊었습니다. 숫자를 세어본 적은 없지만, 계속해서 물음표로 글이 이어지는 부분들도 적지 않았던 것 같네요.

픽사 사장으로서 내 목표는 언제나 픽사가 창업자들(스티브 잡스, 존 래스터, 그리고 나)보다 오래 생존할 수 있게 픽사에 계속 생명력을 불어놓는 창의적 기업문화를 구축하는 것이었다. 예술과 상업이라는 상호충돌하면서도 상호보완적인 동력을 관리하느라 애를 먹고 있는 경영자들과 창의적 기업문화에 관한 철학을 공유하는 것도 내 목표다. … 나는 어떤 분야에든 사람들이 창의성을 발휘해 탁월한 성과를 내도록 이끄는 훌륭한 리더십이 필요하다고 생각한다.

  • 머리말 – 잃어버리고 되찾은 것 중에서

경영이란 이런 것이다. 타당한 이유에 따라 내린 결정이 새로운 문제를 초래하고, 이 새로운 문제를 해결하기 위해 또 다른 결정을 내려야 한다. 기업에서 발생하는 문제는 최초의 오류를 수정하는 것마으로 간단히 풀리는 법이 없다. 하나의 문제를 해결하는 일은 여러 단계를 거쳐야 하는 과정이다. 최초의 문제뿐만 아니라 여기서 파생된 문제가 무엇인지 파악해 함께 해결해야 한다.

  • Chapter 1 애니메이션과 기술의 만남

나는 오랫동안 인식의 한계에 대해 고민했다. 경영자는 항상 인식의 한계에 관한 문제로 인해 고민하게 마련이다. 우리는 어디까지 볼 수 있는가? 얼마나 많은 것을 불명확하게 인식하고 있는가? 우리가 카산드라의 경고를 무시하고 있는 건 아닐까? 다시 말해, 우리가 최선을 다해 문제를 파악하려고 노력해도 문제를 인식하지 못하는 저주를 받은 것은 아닐까? 이런 의문들의 답을 찾는 과정은 창의적 기업문화를 유지하는 열쇠다. 그리고 그 답을 탐구하는 것이 이 책의 핵심 내용이다.

  • Chapter 9 잠재적 위험에 대처하는 법 중에서

이 부분은 애드 캣멀이 어떠한 사람인지를 알 수 있는 대목이기도 합니다.

나는 다른 기업 사람들이 나와 달리 공격적이고 확신에 찬 행동을 하는 것을 보고, 내가 사장답지 않아 보일까 봐 걱정했다. 더 정확히 말하면, 나는 실패가 두려웠다.
나는 연설에서 8~9년 전에야 겨우 내가 사기꾼이 된 것 같은 기분에서 벗어날 수 있었다고 털어놨다. … “자신이 사기꾼처럼 느껴지는 분이 있나요?” 그러면 언제나 모든 직원이 손을 든다.
… 자신이 경영자로서 잘해 나가고 있는지 파악하려면, 머릿속에서 경영자란 어떤 것이어야 한다는 심성모형을 지워야 한다. 경영자의 성공을 측정하는 척도는 ‘팀원들이 잘 협력해 핵심적인 문제들을 해결하고 있는가?’ 이다.

  • Chapter 6 실패와 공포에 대처하는 법 중에서

제품을 만드는 모두를 위한,

이 책을 추천하는 이유는 픽사라는 회사를 가지고 이야기를 하고 있지만, 제품을 만드는 수 많은 회사들에도 적용할 수 있는 좋은 길잡이이기 때문입니다.

먼저 우리는 그 어느때보다 ‘창의력’이 중요시 되는 시대에 살고 있습니다. ‘지식근로자’라는 말은 1968년 피터드러커가 ≪단절의 시대≫ 을 저술하면서 처음 언급 했었습니다. 이제는 이 지식근로자라는 말이 전혀 낯설지 않은 시대에 우리는 살고 있습니다. 또한 실제로 AI가 급격히 발전하면서 단순 반복적인 일들이 대체되고 있는 상황입니다. 이에 자연스럽게, AI가 잘하지 못하는 일들이 이 지식근로자들에게 요구되고 있습니다. 이러한 일들 중 가장 기본이 되는 것이 무엇일까요? 핵심 요소 중에서 하나가 바로 창의성일 것입니다.

새로운 제품을 만드는데 있어서 이 창의성은 굉장히 중요한 요소입니다. 문제를 발견하고, 어떤 식으로 풀지 이 전반적인 과정에 모두 이 창의성이 활용되기 때문이죠. 그리고 픽사에서 애니메이션을 제작하는 것을 스타트업에서 제품을 만들어내는 것에 비유할 수 있습니다. 흔히 스타트업에서 새로운 제품을 만드는 과정을 다음과 같이 이야기 할 수 있습니다.

  • 고객을 깊이 이해하고, 주어진 문제를 풀어내서, 고객에게 전달하여 감동을 주는 것.

에니메이션을 만드는 과정 또한 비슷한 프레임을 가지고 있습니다.

  • 전달하고자 하는 스토리를 구상하고, 배경과 하나하나의 케릭터에 숨을 불어넣어서, 관객들에게 전달하여 감동을 주는 것.

전달하는 제품의 형태만 다를 뿐, 고객(관객)들에게 감동을 주는 것은 동일하기 때문입니다. 그럼 이 다음부터는 픽사가 어떤 식으로 성장해왔는지 간략하게 다뤄보겠습니다.

픽사의 정체성, 목표와 기업문화 (사람과 프로세스)

먼저 인상 깊었던 부분들 중 하나는 픽사라는 회사의 색깔을 명확하게 한 것입니다. 다음은 회사의 정체성을 구축하는 데 있어 가장 중요한 두가지 요소입니다. 첫 번째가 회사가 추구하는 목표(미션)가 무엇인지, 두 번째로는 기업 문화에 해당합니다. 픽사는 사람들에게 감동을 주는 애니메이션을 만드는 것을 목표로 하였고, 상황에 타협하지 않았고 본질을 계속 추구한 집단이기도 하였습니다.

당시 픽사는 파산 위기에 처한 신생 영화사에 불과했지만, 직원들은 신념을 공유했다. 우리가 보고 싶은 영화를 만들면 관객들도 보러 올 것이라는 신념이었다. 우리는 이 신념을 지키기 위해, 계속해서 커다란 바위를 산꼭대기로 밀어올리는 시시포스처럼 불가능한 일에 무모하게 도전하는 기분을 맛봐야 했다.
… 픽사 임직원이 자부심을 느낀 대목은 이런 숫자가 아니다. 수익은 기업의 성과를 측정하는 여러 가지 잣대 중 하나로, 가장 의미 있는 잣대라고 할 수 없다. 내가 가장 자부심을 느끼는 부분은 우리가 만든 작품의 예술적 성취도다. … 우리가 추구한 진짜 목적은 그때나 지금이나 위대한 영화를 제작하는 것이다.

  • 머리말 – 잃어버리고 되찾은 것 중에서

‘토이 스토리’를 제작하는 과정에서 픽사에 지대한 영향을 미치게 될 두 가지 창작 원칙이 만들어졌다. …
제1원칙은 “스토리가 왕이다(Story is King)” 이다. …
제2원칙은 “프로세스를 신뢰하라(Trust the Process)”다. 우리는 이 원칙을 좋아했다. 제작 과정의 고민을 덜어주는 원칙이기 때문이다.

  • Chapter 4 픽사의 정체성 구축 중에서

우리는 디즈니 중역들을 만나 극장용보다 질이 낮은 비디오 대여용 애니메이션을 제작하는 일은 픽사의 기업 성향에 맞지 않는다고 말했다. 픽사의 기업문화는 이를 용납하지 못했다. 우리는 진로를 바꾸어 ‘토이 스토리2’를 극장용 애니메이션으로 만들자고 제안했다. 놀랍게도 디즈니 중역들은 흔쾌히 승낙했다.

  • Chapter 4 픽사의 정체성 구축 중에서

기업문화에 있어서 가장 중요한 요소는 ‘사람’ 입니다. 많은 책들에서 적합한 사람, 인재밀도 등을 언급하는 것처럼, 저자 역시 사람에 대해서 특히 중요하게 여기는 것을 볼 수가 있습니다.

나는 다음과 같은 교훈을 얻었다. 좋은 아이디어를 평범한 팀에 맡기면 실망스러운 결과가 나온다. 반면 평범한 아이디어를 탁월한 팀에 맡기면, 그들은 아이디어를 수정하든 폐기하든 해서 더 나은 결과를 내놓는다.
이 교훈은 더 설명할 가치가 있다. 적합한 팀에게 일을 맡기는 것이 아이디어를 성공적으로 구현하는 선결 조건이다. 재능 있는 인재들을 원한다고 말하기는 쉽고, 경영자들 또한 재능 있는 인재들을 원하지만, 정말로 핵심 관건은 이런 인재들이 상호작용하는 방식이다. 아무리 영리한 사람들을 모아놓아도 서로 어울리지 않으면 비효율적인 팀이 된다. 경여앚가 직원 개개인의 재능이 아니라 팀이 돌아가는 상황에 초점을 맞추는 편이 낫다는 뜻이다. 좋은 팀은 서로 보완해주는 사람들로 구성된다. … 업무에 적합한 인재들이 상성이 맞는 사람들과 함께 일하도록 하는 것이 좋은 아이디어를 내는 것보다 중요하다.

  • Chapter 4 픽사의 정체성 구축 중에서

한 사람만이 내가 던진 질문에 오류가 있다고 지적했다. 아이디어는 사람에게서 나온다. 사람이 없으면 아이디어도 없다. 따라서 사람이 아이디어보다 중요하다.
왜 사람이 아이디어보다 중요하다고 생각하지 못할까? 너무나 많은 사람이 아이디어가 사람들과 완전히 분리된 채 독립적으로 형성되고 존재한다고 착각하기 때문이다. 아이디어는 독립적인 존재가 아니다. 아니디어는 종종 수십 명이 관여하는 수만 가지 의사결정을 통해 형성된다. … 영화는 하나의 아이디어만으로 만들어질 수 없다. 영화는 여러 아이디어의 집합체다. 이런 아이디어들을 구상하고 현실로 구현하는 것은 결국 사람이다. 모든 제품이 마찬가지다. …
다시 말해, 사람(직원들의 근무 습관, 재능, 가치)에게 초점을 맞추는 것이 모든 창조적 사업의 핵심 성공 비결이다. 제작 과정에서 나는 이런 사실을 이전보다 명확히 인식하게 됐다. .. 이후 픽사는 사람을 우선하는 경영 모델을 꾸준히 실천하고 있다. 세부적인 수정은 있었지만, 근본 원리는 언제나 같다. 좋은 인재를 육성하고 지원하면 그들이 좋은 아이디어를 내놓는다는 것이다.토이>

  • Chapter 4 픽사의 정체성 구축 중에서

다음으로는 뛰어난 사람들이 각자의 역량을 펼칠 수 있도록, 서로 효율적으로 협력하는 방법들에 대한 고민을 계속 하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 제품의 질이 직원들에게 달려있다는 것을 전적으로 믿기 때문이죠.

당시 일본 제조업에서 일어난 품질관리 혁명을 설명하기 위해 적기공급생산(just-in-time manufacturing), 전사적 품질관리(total quality control) 같은 경영학 용어들이 나왔다. 이런 용어들이 설명하려는 아이디어는 간단하다. 즉, 문제를 파악해 수정할 권한을 고위 간부부터 생산라인 말단직원까지 모든 임직원에게 부여해야 한다는 것이다. 에드워드 데밍은 어떤 직급의 직원이라도 제조 과정에서 문제를 발견하면 조립라인을 멈추도록 장려해야 한다고 생각했다. …
에드워드 데밍과 도요타의 접근법은 제품 생산 과정에 밀접하게 관여하는 사람들에게 제품의 품질을 높일 권한과 책임을 부여했다. 이 과정에서 일본 근로자들은 자신이 단지 컨베이어벨트 위를 지나가는 부품들을 조립하는, 영혼 없는 톱니바퀴 같은 존재가 아니라, 제품 생산 과정의 문제를 지적하고, 변화를 제안하고, 문제 해결에 기여해 회사를 키우는 구성원이라는 ‘자부심’을 느꼈다(나는 특히 마지막 대목이 중요하다고 생각한다).
… 에드워드 데밍의 품질관리 이론은 ‘모든 직원은 먼저 허락받지 않은 채, 문제 해결에 나설 수 있어야 한다’ 라는 민주적 원칙에 기반을 두고 있다. … 경영진이 단기이익 극대화에 집착하자 자부심을 가지고 품질 향상에 힘쓰던 직원들은 영혼을 잃은 채 일하게 됐고, 그 결과 품질 결함이 발생하기 시작했다.

  • Chapter 3 의 탄생과 목표의 재정립 중에서토이>

이러한 고민들의 결과로서 창작 제 2원칙으로 “프로세스를 신뢰하라” 가 있는 것처럼, 픽사에서는 좋은 작품을 만들기 위한 다양한 프로세스를 정립하기 위한 많은 시도들이 있었습니다. 아래는 픽사라는 회사가 어느정도 큰 큐모를 갖춘 이후에 정립된 프로세스을 나열해둔 것 입니다.

  1. 데일리스 회의
  2. 현장답사
  3. 한도 결정
  4. 기술과 예술의 융합
  5. 소규모 실험
  6. 보는 법 배우기
  7. 사후분석 회의
  8. 픽사대학

프로세스들을 하나하나 보다보면, 이러한 생각이 들기도 합니다. ‘우리도 이런 것들은 하고 있는 거 같은데?’ 하지만 자세히 들여다보면 픽사가 구축해온 기업문화를 기반으로 위 프로세스들이 일반적인 기업들과는 다르게 돌아가는 것을 이해할 수 있습니다. 최근에 읽었던 넷플릭스의 ≪규칙없음≫ 에서 자유와 책임이 주어지는 것처럼, 픽사에서 역시 개개인에게 자유와 책임이 주어지는 것을 느낄 수 있었습니다.

‘픽사의 브레인트러스트가 다른 기업의 피드백 매커니즘과 다른 게 뭐야?’ … 첫째, 픽사의 브레인트러스트는 스토리텔링을 심도 있게 이해하는 사람들, 대게 작품 제작에 참여해본 경험이 있는 사람들로 구성된다. 픽사 감독들은 다양한 사람들의 비평을 환영하지만(사실 모든 픽사 직원들은 중간결과물을 보고 의견서를 보내야 한다), 특히 동료 감독, 각본가가 보낸 피드백을 더 진지하게 받아들인다. 둘째, 픽사의 브레인트러스트는 지시할 권한이 없다. 이는 중요한 차이다. 감독은 브레인트러스트의 특정 제안을 꼭 받아들여야 할 필요가 없다. 브레인트러스트 회의 후, 브레인트러스트의 피드백을 어떻게 받아들일지 결정하는 것은 감독의 몫이다.

  • Chapter 5 솔직함의 가치 중에서

위의 프로세스 외에도 인턴 프로그램, 전사 워크샵인 노트 데이 등에 대한 이야기가 담겨 있습니다. 특히 노트데이에서는 단순히 직원들의 참여를 유도하는 것이 아니라 토론회가 제대로 돌아갈 수 있도록 설계하는 과정까지 담겨 있어서 흥미롭게 볼 수 있었습니다.

제작비를 10퍼센트 감축하는 방안을 고민하는 자리에서 귀도 쿼로니는 간단한 제안을 했다.
“모든 직원에게 비용 삭감 아이디어를 내달라고 요청합시다.”
존 래스터는 흥분한 얼굴로 말했다. “흥미로운 제안이군요. 하루 동안 모든 픽사 직원의 업무를 중단하고, 이 문제를 해결할 방안을 얘기해보는 게 어떨까요?”

  • Chapter 13 노트 데이 토론회 중에서

끝으로

수 많은 스타트업을 꿈꾸는 분들에게, 특히 정체성이 명확한 회사를 만들고 싶은 분들에게 좋은 길잡이가 되어줄 책이라고 생각을 합니다. 마지막으로 존 래스터가 기업문화에 대해서 이야기한 문장과 애드 캣멀의 경영자의 목표로 책 소개를 마무리 하고자 합니다.

존 래스터는 종종 픽사의 조직문화를 살아 있는 유기체에 비유했다. “지구상에 출현한 적 없는 새로운 생명체를 키우는 방법을 우리가 발견한 것 같아요.”

이 책을 써내려오면서 내 목표는 픽사와 디즈니 애니메이션 스튜디오 직원들이 어떻게 얼마나 끈질기게 비전을 실현할 방법을 모색했는지 독자들에게 알리는 것이었다. 미래는 목적지가 아니라 방향이다. 우리가 할 일은 현재의 진로가 옳은지 매일 점검하고, 길을 벗어났다면 방향을 수정하는 것이다. … 불확실성과 변화는 변수가 아니라 인생에서 피할 수 없는 상수다. 불확실성과 변화가 있기에 인생이 재미있는 것이다.

원래 경영자의 목표는 달성하기 쉬울 수 없다. 경영자의 목표는 탁월한 제품을 만드는 것이다.

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GAN + TFLite + Golang: A simple example

submitted by /u/i8code
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LSTM or Transformer for multi input/output time Series prediction?

Hello everybody, I’m about to write a kind of weather forecasting neural network and do not really find something good about transformers… My initial thought was a classic LSTM but in the last days I heard a lot of good stuff about Transformers, especially with multiple Input variables. Does Anybody here know more about that topic and would love to explain to me why I would use LSTM, Transformers or something else?

The data input will be a list of variables like temperature, humidity, elevation, wind speed, wind direction, …

The data output should be a 0-100 possibility of a specific event to occur.

I have some Billion labeled Data Points of from historical data.

Thx for your Help!

submitted by /u/deep-and-learning
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Unable to decode bytes as JPEG, PNG, GIF, or BMP

I get this error using this repo https://github.com/aydao/stylegan2-surgery . I checked all Images in the dataset, their not corrupted and all have the right file format

submitted by /u/shinysamurzl
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Converting PyTorch and TensorFlow Models into Apple Core ML using CoreMLTools

Converting PyTorch and TensorFlow Models into Apple Core ML using CoreMLTools submitted by /u/analyticsindiam
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Amazon Elastic Kubernetes Services Now Offers Native Support for NVIDIA A100 Multi-Instance GPUs

NVIDIA and AWS collaborated to create the Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), a managed Kubernetes service to scale, load balance and orchestrate workloads, now offers native support for the Multi-Instance GPU (MIG) feature offered by A100 Tensor Core GPUs, that power the Amazon EC2 P4d instances.

Deployment and integration of trained machine learning (ML) models in production remains a hard problem, both for application developers and the infrastructure teams supporting them. How do you ensure you have the right-sized compute resources to support multiple end-users, serve multiple disparate workloads at the highest level of performance, automatically balancing the load, scale up or down based on demand? All this while delivering the best user-experience, maximizing utilization, and minimizing operational costs. It’s a tall order to say the least. 

Solving for all these challenges requires the coming together of two things: (1) Workloads optimized for best inference performance that is repeatable and portable, and (2) simplified and automated cluster infrastructure management that is both secure and scalable. NVIDIA and Amazon Web Services (AWS) have collaborated to do just that – the Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), a managed Kubernetes service to scale, load balance and orchestrate workloads, now offers native support for the Multi-Instance GPU (MIG) feature offered by A100 Tensor Core GPUs, that power the Amazon EC2 P4d instances.

This new integration offers developers access to the right-sized GPU-acceleration for their applications, big and small, and gives infrastructure managers the flexibility to efficiently scale and service multi-user or multi-model AI inference serving use-cases, like Intelligent Video Analytics and Conversational AI pipelines and recommender systems with greater granularity. 

                Figure 1: High-Level Workflow to Use MIG in EKS

With A100’s MIG feature enabled, each EC2 P4d instance can be partitioned into as many as 56 separate 5GB GPU instances, each with their own high-bandwidth memory, cache, and compute cores. Amazon EKS can then provision each P4d instance as a node with up to 56 schedulable GPU instances per node, where each GPU instance can service an independent workload — one EC2 P4d instance, 56 Accelerators. And these instances can be incrementally and dynamically scaled up or down on-demand for optimal utilization and cost savings.

NVIDIA makes deployment even easier with Triton Inference Server software to simplify the deployment of AI models at scale in production. This open-source inference serving software that lets teams deploy trained AI models from any framework (TensorFlow, TensorRT, PyTorch, ONNX Runtime, or a custom framework), from local storage or Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 on any GPU- or CPU-based infrastructure (cloud, data center, or edge). Triton Inference Server software is available from NGC, a hub for GPU-optimized pre-trained models, scripts, Helm charts and a wide array of AI and HPC Software. With the NGC Catalog now available in AWS Marketplace, developers and infrastructure managers can leverage NVIDIA’s GPU-optimized software stack optimized for the MIG capability of the latest A100 GPUs without leaving the AWS portal.

Ready to get started and evaluate the Amazon EKS and A100 MIG integration? Check out the AWS blog for a step-by-step walkthrough on how to use Amazon EKS with up to scale 56 independent GPU-accelerated Image Super-Resolution (ISR) inference workloads in parallel on a single EC2 P4d instance. With the combination of A100 MIG, Amazon EKS, and the P4d instance, you can get a 2.5x speed-up compared to processing them without MIG enabled on the same instance. Better utilization, better user experiences, and lower costs.

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GTC21: Top 5 Public Sector Technical Sessions

This year at GTC you will join speakers and panelists considered to be the pioneers of AI who are transforming AI possibilities in government and beyond.

This year at GTC you will join speakers and panelists considered to be the pioneers of AI who are transforming AI possibilities in government and beyond. 

By registering for this free event you’ll get access to our top sessions below.

  1. Computer Vision for Satellite Imagery with Few Labels
    The need for large volumes of data labeled for specific tasks is perhaps the most common obstacle for successfully applying deep learning. Discover how to apply deep learning on satellite imagery when labeled training data is limited, or even nonexistent. First, find out how a state-of-the-art unsupervised algorithm can learn a feature extractor on the noisy and imbalanced xView dataset that readily adapts to several tasks: visual similarity search that performs well on both common and rare classes; identifying outliers within a labeled data set; and learning a class hierarchy automatically.

    Aaron Reite, Staff Senior Scientist, National Geo-Spatial Intelligence Agency

  1. Accelerated Extreme Wideband Spectrum Processing
    Across commercial and federal industries in wireless communications, demand is increasing for real-time wideband (GHz) software-based signal processing applications that take advantage of graphics processing units for both their ability to do massively parallel processing and AI/ML inferencing. From 5G radio access networks and government RF sensing systems to the search for extrasolar radio phenomena, this technology promises a flexible alternative to field-programmable gate array-based solutions and existing software-based signal processing stacks that cannot keep up to GHz sample rates. Researchers at The MITRE Corporation developed Photon to address these demands, and the approach represents a breakthrough in heterogeneous processing technology. Get a demonstration and engage in discussion of a software system that deploys GPU-accelerated DSP Photon processing blocks incorporated into docker microservices to survey 100s MHz of spectrum within milliseconds.

    Bill Urrego, Chief Scientist, GPU-Accelerated Computing, The MITRE Corporation

  1. Accelerating Geospatial Remote Sensing Workflows Using NVIDIA SDKs
    Learn about the advantages of moving end-to-end geospatial workflows onto the GPU. Geospatial imagery is typically exploited using very parallelizable processing methods, but only portions of a processing workflow are usually ported to a GPU. Particularly in AI-based exploitation workflows, moving data back and forth between host and device wastes both time and resources. In this session, you’ll explore system architectures, data models, and supporting NVIDIA SDKs for mapping entire geospatial workflows onto GPUs and the potential speedups and efficiencies to be gained.

    John Howe, Senior Data Scientist, NVIDIA
    May Casterline, Senior Data Scientist, NVIDIA

  1. Building a GPU-Accelerated Cyber Flyaway Kit (Presented by Booz Allen Hamilton)
    Cyber incident response requires portable, data center-scale power at the edge to hunt for malicious activity amid vast seas of cyber data. Booz Allen and NVIDIA are tackling this problem together, building tera-scale GPU compute into a portable flyaway kit with next-generation, AI-based incident response capabilities. Join Tech Lead Will Badart and Project Manager JC Sullivan as they share their experiences working in this unique problem space and look to the future of GPU-powered AI for cyber security.

    JC Sullivan, Lead Data Scientist, Booz Allen Hamilton

  1. Transformer-Based Deep Learning for Asset Predictive Maintenance
    This session introduces novel transformer-based deep learning approaches to predict asset failures, and compares model performances against autoencoders using an event-based performance evaluation framework.

    Mehdi Maasoumy, Principal Data Scientist, C3.ai
    Daniel Salz, Data Scientist, C3.ai

Visit the GTC website to view more recommended Public Sector sessions and to register for the free conference.

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The Best Tools to Improve Gameplay Performance

Developers are using the latest NVIDIA RTX technology to deliver the best gaming experience to players, complete with high-quality graphics and fast performance. But improving gameplay takes more than GPU power alone.

There’s a new standard in gaming — and system optimizations have set the bar high.

Developers are using the latest NVIDIA RTX technology to deliver the best gaming experience to players, complete with high-quality graphics and fast performance. But improving gameplay takes more than GPU power alone.

From AI-accelerated techniques like Deep Learning Super Sampling (DLSS) to powerful SDKs like NVIDIA Reflex, game developers are using the most advanced tools to reduce input latency and increase frame rates for gamers. 

Learn how DLSS and NVIDIA Reflex are helping users deliver the ultimate gaming experience.

Superb Graphics with Super Sampling

DLSS is an advanced image upscaling technology that uses a deep learning neural network to  boost frame rates and produce beautiful, sharp images for games. NVIDIA set out to redefine real-time rendering through AI-based super resolution — rendering a fraction of the original pixels and then using AI to reconstruct sharp, higher resolution images.

Dedicated computational units called Tensor Cores accelerate the AI calculations, allowing NVIDIA’s RTX series of GPUs to run the algorithm in real time. With DLSS, users can maximize ray-tracing settings and increase output resolution. DLSS is now available in Unreal Engine 4 through our official DLSS UE 4.26 plugin.

Improving Latency with Reflex

The NVIDIA Reflex SDK allows game developers to implement a low latency mode, which aligns game engine work to complete just-in-time for rendering. This eliminates the GPU render queue and reduces CPU back pressure in GPU-bound scenarios.

As a developer, System Latency (click-to-display) can be one of the hardest metrics to optimize for. In addition to latency reduction functions, the SDK also features measurement markers to calculate both Game and Render Latency — this feature is great for debugging and visualizing in-game performance counters.

You’ll have the opportunity to learn more about DLSS and NVIDIA Reflex at the GPU Technology Conference next month, as well as have the chance to ask NVIDIA experts questions about the technology

Register for free to attend these sessions and learn about the experience of game developers who worked on popular titles, including Minecraft, Cyberpunk 2077, Overwatch and LEGO Builder’s Journey.

And don’t forget to explore through more than 20 game development sessions at GTC.

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GTC 21: Top 5 Data Science Technical Sessions

Learn from the world’s most advanced data science teams, here are some highlighted data science sessions planned for GTC.

Join thousands of other practitioners, leaders, and innovators to learn data science from the world’s most advanced data teams.

The following are some highlighted data science sessions planned for GTC:

1. GPU-Accelerated Model Evaluation: How we took our offline evaluation process from hours to minutes with RAPIDS

In this session, we’ll describe how we utilized cuDF and Dask-CUDF to build an interactive model evaluation system that drastically reduced the time it took to evaluate our recommender systems in an offline setting. As a result, model evaluations that previously took hours to complete as CPU workloads now run in minutes, allowing us to increase our overall iteration speed and thus build better models.

Speakers:
Joseph Cauteruccio, Machine Learning Engineer, Spotify
Marc Romeyn – Machine Learning Engineer, Spotify

2. Accelerated ETL, Training and Inference of Recommender Systems on the GPU with Merlin, HugeCTR, NVTabular, and Triton

In this talk, we’ll share the Merlin framework, consisting of NVTabular for ETL, HugeCTR for training, and Triton for inference serving. Merlin accelerates recommender systems on GPU, speeding up common ETL tasks, training of models, and inference serving by ~10x over commonly used methods. Beyond providing better performance, these libraries are also designed to be easy to use and integrate with existing recommendation pipelines.

Speaker: Even Oldridge, Senior Manager, Recommender Systems Framework Team, NVIDIA

3. How Walmart improves computationally intensive business processes with NVIDIA GPU Computing

Over the last several years, Walmart has been developing and implementing a wide range of applications that require GPU computing to be computationally feasible at Walmart scale. We will present CPU vs. GPU performance comparisons on a number of real-world problems from different areas of the business and we highlight, not just the performance gains from GPU computing, but also what capabilities GPU computing has enabled that would simply not be possible on CPU-only architectures.

Speakers:
Richard Ulrich, Senior Director, Walmart
John Bowman, Director, Data Science, Walmart

4. How Cloudera Data Platform uses a single pane of glass to deploy GPU accelerated applications s across hybrid and multi-clouds

Learn how Cloudera Data Platform uses a single pane of glass to deploy GPU-accelerated applications across hybrid and multi-clouds.

Speakers:
Karthikeyan Rajendran, Product Manager, NVIDIA
Scott McClellan, General Manager of Data Science, NVIDIA

5. GPU-Accelerated, High-Performance Machine Learning Pipeline

The Adobe team is currently working with NVIDIA to build an unprecedented GPU-based, high-performance machine learning pipeline.

Speaker: Lei Zhang, Senior Machine Learning Engineer, Adobe

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