데이터센터에 엔비디아 테슬라 P100이 도입되어야 하는 세 가지 이유

과학적 발견에서부터 인공지능에 이르기까지, HPC는 인류의 진보를 촉진하는 중요한 축을 담당하고 있습니다. 현대의 HPC 데이터센터는 오늘날 세계가 직면하고 있는 난제들을 해결하고 있는데요. 기존의 CPU가 이전만큼의 성능 발전을 제공하지 못하게 되면서 GPU 컴퓨팅은 HPC 데이터센터가 새롭게 나아가야 할 지향점이 되었습니다.

최근 엔비디아 테슬라(NVIDIA® Tesla®)는 비용 절감과 함께 대단히 빠른 처리속도를 제공하면서 전 세계의 대형 데이터센터에 활용되고 있습니다. 엔비디아 파스칼(NVIDIA® Pascal™) 아키텍처 기반의 엔비디아 테슬라P100(NVIDIA Tesla P100)은 과학적 연산과 인공지능을 위한 컴퓨팅 엔진인데요. 엔비디아 테슬라 P100 GPU를 데이터센터에 도입해야 하는 강력한 세 가지 이유를 다음과 같이 소개합니다.

 

첫 번째 이유: 인공지능 혁명에 최적화되어 있습니다.

인공지능 혁명은 이미 진행되고 있으며, 모든 데이터센터가 이에 대비해야 합니다. 인공지능은 웹 검색과 동영상 추천 기능처럼 우리가 일상에서 사용하는 소비자 서비스의 이면에서 작동하고 있는 엔진입니다. HPC에서 인공지능은 바이오정보기술, 신약 개발, 고에너지 물리학 분야의 복잡한 과학적 난제들을 해결할 수 있는 새로운 방법을 실현하고 있습니다.

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인공지능이 지구의 변화를 모니터링하고 있습니다.

이미 NASA는 인공지능을 활용해 탄소와 온실가스가 지구에 미치는 영향을 측정하고 있습니다.

 

엔비디아 테슬라P100은 인공지능 혁명에 동력을 제공하고, HPC 의 현저한 기술적 발전을 가능케 하는 컴퓨팅 엔진입니다. 뉴욕 소재 마운트 사이나이 아이칸 의과대학(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)의 연구진은 전통적인 진단 과정 이전에, 딥 러닝을 이용해 10만 건 이상의 환자 의료 기록을 분석, 중증 질환으로의 악화될 가능성이 있는 환자를 예측하고, 최대 1년 간의 치료를 제공하고 있습니다.

“인공지능 기술의 발전으로 의료, 교육, 에너지 및 환경처럼 매우 중요한 분야에서 새로운 시장과 한 단계 진보할 수 있는 새로운 기회가 열리고 있습니다.”라고 미 대통령 과학기술 자문위원회 사무국은 밝혔습니다.

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인공지능은 질병의 예측과 예방을 담당하고 있기도 합니다.

마운트 사이나이에서는 딥 러닝을 이용해 질병의 진단에 앞서 고위험군 환자를 미리 파악함으로써 의료진에게 생명을 살릴 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.

 

두 번째 이유: 최고의 애플리케이션들이 GPU 가속을 활용하고 있습니다.

양자 화학, 분자 물리학, 기후 및 날씨 등 다양한 분야의 400여 종이 넘는 HPC 애플리케이션이 이미 GPU에 최적화되어 있습니다.

실제로, 인터섹트360 리서치(Intersect360 Research)가 실시한 조사에 따르면, 상위 10대 애플리케이션 중 9개를 비롯해 대중적으로 인기가 높은 HPC 애플리케이션의 70% 가량이 GPU 지원 기능을 탑재하고 있다고 합니다.

대중적인 HPC 애플리케이션과 모든 딥 러닝 프레임워크가 GPU 가속을 활용하고 있으므로 HPC 고객의 경우 GPU 가속 컴퓨팅이 데이터센터 작업 부하에 주는 상당한 혜택을 직접 경험하게 될 것입니다.

 

세 번째 이유: 데이터센터의 생산성과 처리속도를 획기적으로 끌어올립니다

모든 데이터센터 매니저들은 ‘시스템의 가용 주기를 초과하는 연산 리소스 수요를 어떻게 충족해야 하는가’라는 동일한 도전 과제에 직면해 있는데요.

엔비디아 테슬라P100은 데이터센터의 처리 속도를 획기적으로 끌어올리면서 노드의 추가는 거의 필요하지 않아, 작업 처리량을 증가시키고 데이터센터의 효율성도 개선시킬 수 있습니다.

P100 GPU를 적용한 서버 노드 하나로 최대 20개의 CPU 노드를 대체할 수 있습니다. 구체적으로 보면, MILC의 경우 4개의 P100을 적용한 노드 하나가 듀얼 소켓 CPU 노드 10개의 작업을 처리하며, HOOMD Blue의 경우 P100 노드 하나로 CPU 노드 21개를 대체할 수 있습니다. 네트워킹과 케이블에 대한 오버헤드 증가는 거의 없이, 강력한 노드가 높은 애플리케이션 처리속도를 제공하면서 비용은 실질적으로 낮아지는 것입니다.

 

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