전 세계 인공지능(AI) 분야의 선도주자들이 GPU의 힘을 활용해 AI와 고성능 연산 워크로드를 가속화시키는 방법을 알려 드립니다.
맞춤형 항암 치료. 대형 허리케인 예보. AI 알고리즘으로 속마음 읽기. 이와 같은 놀라운 일들이 엔비디아 GPU 가속화 기술로 현실화 되고 있습니다.
현지시간 3월 26일부터 29일까지 산호세에서 개최되는 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference, 이하 GTC)에서는 페이스북(Facebook), 아마존(Amazon), 이베이(Ebay) 등 AI 개발에 나선 기업들이 여러 주제로 세션을 개최할 예정입니다.
다음과 같이 데이터 센터를 주제로 여러 세션들이 열리니 놓치지 마세요.
아시프 칸(Asif Khan), 아마존 – AI 애플리케이션의 연속 딜리버리
딥 러닝 시스템 개발을 담당하는 데이터 과학자들과 시스템 배포와 운영화를 맡는 개발 팀간의 워크 플로우가 어떻게 연결되는지 소개합니다. 또한, 기본적인 연속 통합과 딜리버리의 개념을 알아보고, 이들이 딥 러닝 모델에 어떻게 적용되는지 알아볼 수 있습니다.
헨리 삽투라(Henry Saptura), 이베이 – 크릴로프(Krylov) 소개: 이베이 데이터 과학 팀과 엔지니어링 팀을 돕는 AI 플랫폼
동 세션의 주제인 크릴로프(Krylov) 프로젝트는 이베이 AI 플랫폼 이니셔티브의 핵심 부문입니다. 이베이 클라우드에서 매니지드 서비스(managed service)로 배포되는 신속하고 사용이 쉬운 오픈 AI 오케스트레이션 엔진을 제공합니다.
사라 버드(Sarah Bird)와 양징 지아(Yangqing Jia), 페이스북 – 연구에서 생산까지: 페이스북이 어떻게 확장성을 갖춘 AI를 구현하는가?
페이스북이 어떻게 오픈 소스 소프트웨어를 활용해 반복적 AI 리서치를 수행하고, 스케일을 적용해 추론 작업을 수행하고, ONNX로 데이터 센터와 모바일 환경에서 배포하는지 소개합니다. 사라 버드와 양징 지아는 컴퓨터 비전, 뉴럴 머신 번역 등 여러 실제 사용 사례들을 소개하고 대규모 분산 모델 트레이닝 방법을 안내합니다.
카즈 사토(Kaz Sato), 구글(Google) – 빅쿼리(BigQuery)와 텐서플로우(TensorFlow): 데이터 웨어하우스 + 머신 러닝 솔루션으로 “스마트” 쿼리 구현
구글의 페타바이트급 완전 관리형 데이터 웨어하우스인 빅쿼리에 대해 소개합니다. 빅쿼리의 사용자 정의 기능은 피처 벡터(feature vector)와 뉴럴 네트워크 예측을 통한 이미지나 문서의 유사도 검색 및 추천 등의 작업을 머신 러닝의 힘을 사용해 “스마트” 쿼리를 실현합니다. 텐서플로우와 텐서플로우의 GPU 가속 트레이닝 환경이 어떻게 강력한 “데이터 웨어하우스 + 머신 러닝” 솔루션을 구현하는지 알려드립니다.
조나단 맥킨지(Jonathan McKinney), H20.ai – GPU로 구동한 세계에서 가장 빠른 머신 러닝
완벽한 기능을 갖춘 머신 러닝 라이브러리인 H2O4GPU을 만나볼 수 있습니다. H2O4GPU는 사이킷-런(Scikit-learn)을 대체하는 강력한 파이썬(python) API를 채택해 GPU에 최적화되어 있습니다. 조나단 맥킨지는 엔터프라이즈 AI에서 가장 보편적인 알고리즘의 벤치마크를 시연하고 CPU 대비 성능 개선을 선보입니다.
래리 브라운(Larry Brown)과 코아 훤(Khoa Huynh), IBM – 엔비디아 텐서RT 기반 IBM 클라우드 딥 러닝 추론
IBM 클라우드의 딥 러닝 뉴럴 네트워크 모델 배포와 추론을 중심으로, 딥 러닝 프리미티브에 맞춰진 프로그래머블반도체(Field Programmable Gate Array, FPGA) 대비 엔비디아 GPU의 성능을 비교해볼 수 있습니다.
태릭 샤리프(Tariq Sharif), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) – 마이크로소프트 애저의 모든 워크로드를 위한 GPU
레이 트레이싱 렌더링, 머신 러닝, AI 등의 시나리오 구현을 위해 애저 N 시리즈 VM에서 CUDA 혹은 OpenCL을 사용하여 GPU를 활용할 수 있는 방법을 소개합니다. DirectX나 OpenGL을 클라우드 워크스테이션과 함께 사용하여 콘텐츠, 엔지니어링 디자인, 디지털 미디어 혹은 그래픽이 많은 애플리케이션을 스트리밍 하거나 원격 접속해보세요.
찰리 보일(Charlie Boyle), 엔비디아 – 엔터프라이즈 AI 스케일에서의 난관 해결
IT 운영상의 제약 조건과 데이터 과학자들이 필요로 하는 워크로드 성능을 모두 충족시키는 일은 무척 어렵습니다. 이처럼 까다로운 AI 플랫폼 문제들을 GPU 서버, 딥 러닝 소프트웨어의 최신 스케일링 기법으로 해결해보세요.
CJ 뉴번(CJ Newburn), 엔비디아 – 컨테이너 상의 HPC: 왜 컨테이너 상의 HPC를 사용해야 하는가? 왜, 어떻게 엔비디아인가?
배포를 쉽게 하고 사용을 간편하게 만들기 위해 HPC 애플리케이션에서 컨테이너 사용이 증가하고 있습니다. 컨테이너가 무엇인지, 클라우드에서 함께 구동되기 위해 어떤 조율이 필요한지, 컨테이너 간의 커뮤니케이션은 어떻게 일어나는지 알아보세요.
캐런 바타(Karan Batta), 오라클(Oracle) – CUDA 워크로드 관련 베어메탈 클라우드의 장점
플랫 네트워크 겸 고성능 스토리지인 베어메탈 서버와 같은 레버(lever)가 어떻게 클라우드에서 엔비디아 GPU를 통해 워크로드를 가속화할 수 있는지 안내합니다. 오라클 클라우드 인프라(Oracle Cloud Infrastructure)에서 GPU 클러스터를 런칭하는 것이 얼마나 쉬운지 소개합니다. 엔비디아와의 협력 등 오라클 클라우드 인프라 관련 새로운 동향도 접하실 수 있습니다.
GTC 전시장에서는 이들 세션 외에도 최신 GPU 기반 AI와 딥 러닝 기술을 자랑하는 수십 개의 부스를 만나실 수 있습니다. AWS, 애저(Azure), 페이스북, IBM, 시스코(Cisco), Dell EMC, 구글 클라우드, 휴렛 패커드 엔터프라이즈(Hewlett Packard Enterprise), 인스퍼(Inspur), 레노보(Lenovo), 수퍼마이크로(Supermicro) 등 여러 기업을 만날 수 있는 기회를 놓치지 마세요.
여기를 클릭해서 GTC에 지금 바로 등록헤보세요. GTC 데이터 센터 세션 전체 목록을 확인해보세요. 가속 컴퓨팅에 대한 최근 소식을 원하시면 트위터에서 @NVIDIADC 를 팔로우하세요