엔비디아가 GPU 클라우드에 HPC를 위한 IndeX 볼륨 시각화를 도입합니다

by NVIDIA Korea

엔비디아 IndeX(NVIDIA IndeX)는 3D 볼륨 시각화 도구로, 이를 이용해 과학자 및 연구진은 대규모 데이터셋의 시각화 및 대화식 실행이 가능하고, 수정 사항을 적용하며, 데이터 중에서 가장 관련 있는 부분을 찾아내는 작업을 모두 실시간으로 진행할 수 있어서 보다 나은 인사이트를 빠르게 취합할 수 있습니다.

현지 시간 3월 27일부터 IndeX 컨테이너를 엔비디아 GPU Cloud(NVIDIA GPU Cloud, NGC)에서 만나볼 수 있습니다. 해당 컨테이너를 풀링해 엔비디아 볼타(Volta) 혹은 파스칼(Pascal) 탑재 워크스테이션, 엔비디아 DGX(NVIDIA DGX) 시스템 또는 클라우드 상에서 실행하면 됩니다.

NGC는 다양한 HPC 컨테이너를 제공하는데요. 컨테이너에는 애플리케이션과 적절한 가속 라이브러리, MPI 및 기타 하위 요소들이 하나로 묶여 있습니다. 덕분에 연구진은 공유 환경에서 복잡한 설치 과정을 거치느라 시스템 관리자를 기다릴 필요 없이 연구 과제를 해결하는데 집중하면 됩니다.

그리고 NGC는 볼륨 렌더링, 레이 트레이싱 및 과학적 데이터 분석을 위해 편리하게 배치할 수 있는 다양한 HPC 시각화 도구를 제공합니다.

 

NGC에 두 가지 컨테이너가 새롭게 추가됐는데요. 바로 VMD와 엔비디아 IndeX입니다. 최신 버전의 IndeX에는 새로운 기능들이 포함됐으며, 해당 기능들은 다음과 같습니다.

  • 발견 과정 속도 개선 – CUDA 프로그래밍 인터페이스 덕분에 핵심 데이터 시각화 루틴을 실시간으로 재작성할 수 있고 곧바로 시각적 피드백도 얻을 수 있어, 사용자들이 다양한 종류의 시각화를 대화식으로 시도해볼 수 있습니다.

 

  • 관찰 현상의 타당성 확보 개선 – CUDA 프로그래밍이 가능한 데이터 쿼리 연산이 데이터에 대한 조사, 실제 물리적 데이터(엔트로피 또는 속도 등)에 대한 접근 및 분석을 가능하게 합니다.

 

  • 대규모 데이터 시각화의 가속 처리 – NV링크(NVLink) 고속 인터커넥트 기술을 이용해 GPU가 연결되어 있어 성능을 손쉽게 확장할 수 있습니다.

 

  • 가장 복잡한 데이터 구조의 시각화 – 엔비디아 옵틱스(NVIDIA OptiX) 레이-트레이싱 API를 이용해 GPU 상에서 구조화되지 않은 메쉬(mesh)의 시각화를 위해 가속 구조를 구축할 수 있습니다. 가속 구조의 구축 과정이 빠르게 진행되어 복잡한 데이터 구조를 실시간으로 현장에서 시각화할 수 있습니다.

 

  • HTML 5 기반 뷰어를 통한 즉각적인 접근 – 뷰어의 소스 코드가 엔비디아 IndeX SDK에 포함되어 있습니다.

 

엔비디아 IndeX는 GPU 클러스터를 활용해 확장 가능한 실시간 시각화를 실행하고 임베디드 지오메트리 데이터와 함께 다양한 값의 볼륨 데이터를 연산하는 방식으로 작동합니다.

 

엔비디아 IndeX로 과학적 시각화를 처리할 수 있습니다

3월 29일까지 산호세에서 열리는 GPU 테크놀로지 컨퍼런스에서 엔비디아는 UC 버클리(UC Berkeley), 일리노이 대학교 어배너(University of Illinois at Urbana), 캘리포니아 공과대학교(Caltech)의 연구진과 함께 초신성의 HPC 시뮬레이션을 대화식으로 실행하고 분석하기 위한 IndeX의 활용 방법을 시연하고 있습니다.

과학자들은 항성 폭발의 특징에 대해 자세히 파악하고 우주의 진화에 대해 더 나은 인사이트를 확보하기 위해 수십년 간 초신성 연구를 진행해왔는데요. 폭발을 관찰하는 것 자체가 워낙 어렵다보니 과학자들은 시뮬레이션을 활용하고 있습니다.

이러한 특성의 HPC 시뮬레이션은 4개월 가량 소요되고 테라 규모가 넘는 시각 데이터가 생성됩니다. 그 다음엔 이들 자료를 시각적으로 분석하는 것이 또 하나의 큰 산이라, 배치 렌더링을 처리하고 생성하느라 몇 주의 노력이 추가적으로 소요됩니다.

하지만, 엔비디아 IndeX를 이용하면 과학자 및 연구진은 시각화 파이프라인을 가속화하면서 실시간 피드백 및 대화식 데이터 분석도 가능해, 데이터 분석에 시간을 더 할애할 수 있고 더 나은 인사이트도 빠르게 확보할 수 있습니다.

UC 버클리의 필립 모에스타(Philipp Moesta)는 “테라바이트 규모의 데이터를 배치 렌더링으로 분석하는 건 반복적인 과정이라 끝내려면 몇 주가 소요됩니다. 엔비디아 IndeX 덕분에 데이터셋을 대화식으로 확인할 수 있고 초신성의 흥미로운 부분에 빠르게 집중할 수 있습니다. 덕분에 배치 렌더링으로는 한계가 있는 시뮬레이션 데이터를 좀 더 많이 살펴볼 수 있습니다”라고 말했습니다.

 

엔비디아 IndeX는 공공 연구 및 대학에 무료로 제공되며, 라이선스 구매를 통해 상업적으로 이용할 수 있습니다.