엔비디아 GPU 클라우드에서 HPC 컨테이너를 사용하는 이유는 무엇일까?

by NVIDIA Korea

위 영상은 지난 2018년 NVIDIA GTC에서 엔비디아의 개발자 라이언 올슨(Ryan Olson)이 고성능 컴퓨팅을 위한 컨테이너가 어떻게 엔비디아 GPU 클라우드 작업을 보다 능률적으로 처리하는 지에 대해서 설명하는 내용을 담고 있습니다.

“우리가 컨테이너를 활용해야 하는 이유는 굉장히 많습니다. 간략히 말하면 컨테이너는 삶을 굉장히 쉽게 만듭니다. 그들의 라이브러리가 바뀔 때마다 때때로 베어 메탈(bare metal)을 구동하는 것은 정말 까다로운데요. 이를테면 새로운 버전의 CUDA, cuDNN을 시도하려다 본래의 방식으로 연결시키는 방법을 잊어버리기도 합니다. 만약 당신의 애플리케이션을 컨테이너와 묶어둔다면 컨테이너가 어떤 것이 있던지 간에 늘 같은 상태를 유지합니다.”

아래는 insideHPC의 리치(Rich) 리포터와 라이언 올슨 개발자의 영상 속 대화내용을 국문 번역한 것입니다.

 

insideHPC: 안녕하세요, 저는 insideHPC 리포터 리치입니다. 저는 지금 실리콘 밸리에서 열린 GTC 현장에 나와있는데요. 제 옆에는 엔비디아의 라이언이 있습니다. 라이언, 오늘 우리는 컨테이너에 대해 이야기를 나눠볼 예정인데요. 사람들이 기존의 작업 방식에 익숙해져 있는 상태에서 왜 컨테이너로 작업 방식을 바꾸어야 할까요?

Ryan Olson: 우리가 컨테이너를 활용해야 하는 이유는 굉장히 많습니다. 간략히 말하면 컨테이너는 삶을 굉장히 쉽게 만듭니다. 그들의 라이브러리가 바뀔 때마다 매번 베어 메탈(bare metal)을 구동하는 것은 정말 까다로운데요. 이를테면 새로운 버전의 CUDA, cuDNN을 시도하려다 본래의 방식으로 연결시키는 방법을 잊어버리기도 합니다. 만약 당신의 애플리케이션을 컨테이너와 묶어둔다면 컨테이너는 어떤 것이 있던지 간에 늘 같은 상태를 유지합니다.

insideHPC: 그렇군요. 컨테이너를 고려할 때, 결국 클라우드로 옮기기 위한 것인데요. 하지만 첫째로 이러한 작업은 현지에서 우선적으로 시행해야 하지 않나요?

Ryan Olson: 맞습니다. 현지의 베어 메탈로 구동하던 애플리케이션을 그냥 컨테이너로 옮기기만 해보세요. 컨테이너로 옮기고 바로 구동해보면 여전히 구동 가능한 것을 보실 수 있을 겁니다. 컨테이너에 적용하면 바로 다른 개발자가 구동할 수도 있고, 클라우드로 갈 준비가 되는 겁니다. 그 다음에는 어떤 곳으로 옮긴다고 해도 상관 없는 것이죠.

insideHPC: 그렇군요. 이동성만을 말하는 게 아니라 재현성에 대한 것으로 들리네요.

Ryan Olson: 재현성은 게임명인데요. 컨테이너를 만들게 되면 이것은 마치 타임캡슐 같습니다. 시간을 멈추게 하는 것, 이것이 바로 근본적인 재현성이죠.

insideHPC: 마치 애플리케이션을 더블클릭 하는 것만으로 레드햇(Red Hat)을 맥(Mac)과 같은 종류로 바꾼다는 것 같이 말하네요. 마법같아요. 안그런가요?

Ryan Olson: 이것은 정말 마법에 가깝습니다. ‘어떻게 시작할 것인지’, ‘그 안에 어떻게 들어갈 것인지’와 같은 표면적인 이야기들이 많은데요. 하지만 한 번 익숙해지기만 하면 이것은 상당히 마법과 같아집니다.

insideHPC: 그렇군요. 그렇다면 이제 마지막 질문입니다, 라이언. 이것은 어떻게 될까요? 제 말 뜻은 그러니까, 성능을 개선하는 것에만 집중하시나요? 아니면 다른 부분을 보시나요?

Ryan Olson: 글쎄요, 가장 먼저 이행해야할 것은 시스템 관리자에게 가서 당신이 당신의 시스템에 구동하기 적합한 컨테이너를 가지고 있는 것을 보여야 합니다. 그리고 그것이 자리 잡으면, 유저들은 NGC에 갑니다. 그리고 엔비디아 GPU 클라우드 등록을 통해 가장 최신 그리고 고사양의 고성능 컴퓨팅 컨테이너를 다운 받습니다. 그런 다음 컨테이너를 빼고 지시에 따릅니다. 그 다음엔 제가 앞서 말한 것처럼 마법을 경험하시게 될겁니다.

insideHPC: 그렇군요, 이제 마칠 시간이네요. 인터뷰에 응해주셔서 감사합니다.

 

고성능 컴퓨팅 컨테이너에 대해서 자세히 알고 싶으신 분은 엔비디아 HPC 애플리케이션 컨테이너 페이지를 방문하세요

 

*본 포스팅은 incide HPC 영문 페이지의 내용에 근거했습니다.