엔비디아 IBM과 세계에서 가장 빠른 딥 러닝 엔터프라이즈 솔루션 위한 협력 발표

by NVIDIA Korea

엔비디아 IBM과 세계에서 가장 빠른 딥 러닝 엔터프라이즈 솔루션 위한 협력 발표

 

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엔비디아와 IBM이 엔비디아의 최신 기술에 최적화된 새로운 딥 러닝 툴을 위해 협력한다고 밝혔습니다. 본 협력은 컴퓨터가 좀 더 인간과 비슷하게 생각하고 학습하도록 빠르게 훈련시키는 것을 목표로 이루어졌는데요. 딥 러닝은 빠르게 성장 중인 머신 러닝 방식으로, 데이터의 가장 중요한 부분을 감지해 중요도에 따라 등급을 매기기 위해 해당 데이터를 수백만 조각으로 분리해 정보를 추출합니다. 선도적인 소비자 웹 및 모바일 애플리케이션 기업의 공개적인 지지에 힘입어, 딥 러닝은 전통적인 기업들에서도 빠르게 채택되고 있는 기술이기도 하죠.

딥 러닝과 AI는 이미 산업계 전반에서 널리 사용되고 있는데요. 예를 들어, 은행에서는 얼굴인식 기능을 통해 금융사기를 감지하기 위한 목적으로 사용되고 있고, 자동차 업계에서는 자율주행차의 개발에, 유통 업계에서는 대화를 잘 이해하고 고객의 질문에 답할 수 있는 컴퓨터를 도입해 콜 센터의 완전한 자동화를 목표로 하고 있습니다. 새롭게 발표된 딥 러닝 소프트웨어 툴킷인 IBM 파워AI(Power AI)는 최근 발표된AI용 IBM 서버에서 구동됩니다. 이 서버에는 IBM 파워 아키텍처에 최적화된 엔비디아® NV링크™(NVLink™) 상호 연결 기술이 포함되어 있습니다. 이 하드웨어와 소프트웨어 솔루션은 카페(Caffe)가 적용 된 알렉스넷(AlexNet)을 구동하는 4개의 GPU를 통해 비슷한 서버와 비교 시 2배 이상의 성능을 냅니다. BVLC 카페(Caffe)가 적용된 알렉스넷을 구동하는 동일한 4개의 GPU 파워 기반 구성은 8개의 M40 GPU 기반 x86 구성의 성능을 능가하며, 이는 주요 딥 러닝 프레임워크의 두 가지 버전에서 세계에서 가장 빠른 상업용 엔터프라이즈 시스템 플랫폼이기도 합니다.

카페(Caffe)는 버클리 비전 및 학습 센터 (BVLC; Berkeley Vision and Learning Center)가 개발한 딥 러닝 프레임워크로, 기술 업계에서 가장 대중적인 딥 러닝 커뮤니티 애플리케이션으로 인정받고 있는데요. 카페(Caffe)는 IBM 파워AI 툴킷에서 사용할 수 있는 5개 딥 러닝 소프트웨어 프레임워크 중 하나입니다. 이 툴킷은 IBM의 서버에서 다중 GPU 가속화를 가능하게 하는 엔비디아 SDK의 일부로, cuDNN, cuBLAS, NCCL을 포함하는 엔비디아 라이브러리를 최대한 활용하도록 설계되었습니다.

IBM 파워AI 는 IBM 오픈파워 LC (OpenPOWER LC) 라인업 중 최고 성능을 내는 서버에서 구동되도록 설계되었습니다. 이 서버는 파워 아키텍처와 엔비디아의 최신 GPU 기술에 최적화된 엔비디아 NV링크™(NVLink™) 기술을 포함합니다. 이 새로운 솔루션은 최근 부상하는 AI 방식, 특히 딥 러닝을 지원합니다. IBM 파워AI는 IBM의 인지 솔루션 플랫폼인 왓슨을 훈련하는 여러 딥 러닝 방식을 도입해 엔터프라이즈 부문에서 AI 전문성을 넓히기 위한 행보를 지속하고 있습니다.

오픈파워(OpenPOWER)의 켄 킹(Ken King) 제너럴 매니저는 “파워AI는 기업 데이터 과학자들과 연구원들이 AI연구를 빠르게 진전시킬 수 있도록 구축이 쉬운 플랫폼을 제공하며 딥 러닝과 고도 분석 기술을 대중화합니다”라며, “오픈파워의 AI용 HPC 서버와 함께, IBM은 고객과의 소통을 위한 챗봇이나 소셜 미디어 데이터의 실시간 분석을 위한 솔루션 등의 AI 기반 소프트웨어를 구축하는 기업들에게 최고의 플랫폼을 제공할 것입니다”고 말했습니다.

엔비디아 이안 벅(Ian Buck) 액셀러레이트 컴퓨팅 부문 부사장은 “엔비디아 NV링크를 위한 IBM과의 혁신으로 파워는 딥 러닝 및 데이터 분석 시장에서 새로운 기회를 만들어 나가고 있습니다”라며, “파워AI 내의 엔비디아 GPUDL 라이브러리는 GPU 가속 딥 러닝 애플리케이션을 구동하며 세계적인 고성능 툴을 제공할 것”이라고 설명했습니다.

IBM 파워AI는 HPC서버용 IBM 파워 S822LC 를 구매한 고객들에게 추가 비용 없이 제공되고 있습니다. 파워AI는 한대의 S822LC 서버에서 구동되도록 설계되었고, 수십 대, 수백 대, 수천 대로 구성된 대규모 슈퍼컴퓨팅 클러스터에도 확장해 적용 가능합니다.

 

NV링크™(NVLink™)의 특장점
파워AI는 카페(Caffe), 토치(Torch), 테아노(Theano)와 같은 인기 딥 러닝 프레임워크의 바이너리 배포 세트인데요. 추가적인 배포로는 IBM과 엔비디아 버전의 카페 딥 러닝 프레임워크인 IBM-카페와 NV카페가 있습니다. IBM은 각각의 배포가 HPC서버용 IBM 파워 S822LC에 포함된 엔비디아 NV링크™(NVLink™) 인터페이스와 최근 발표된 IBM 파워8(POWER8) 칩의 장점을 이용할 수 있도록 최적화시켰습니다.

엔비디아NV링크™(NVLink™) 기술이 탑재된 파워8은 오픈파워 파운데이션의 회원사인 IBM과 엔비디아가 공동 개발한 기술 트렌드를 선도하는 프로세서 디자인입니다. 이 새로운 칩은 IBM의 파워 8 CPU서버 아키텍처와 새로운 파스칼 아키텍처 기반의 엔비디아 테슬라 P100 GPU 가속기의 탄탄한 결합을 가능하게 합니다. HPC용 파워 S822LC에 통합된 CPU와 GPU는 고속 엔비디아NV링크™(NVLink™) 인터커넥트를 통해 서로 연결됩니다. CPU와 GPU, GPU와 GPU가 연결되는 이 칩은 산업 내에서도 독특한 인터페이스로, 대부분의 인텔 x86 기반의 서버에서 찾아볼 수 있는 PCIe 인터페이스에서의 병목현상의 가능성을 제거합니다. 딥 러닝 애플리케이션의 파워AI 툴킷은 이 NV링크™(NVLink™) 기반 서버 아키텍처의 장점을 활용해 선도적인 AI와 딥 러닝, 그리고 머신 러닝 애플리케이션의 성능을 최적화합니다.

HPC용 파워 S822LC의 성장 모멘텀
파워AI와 연결돼 구동되는 HPC용 IBM 파워S822LC는 지난 9월 초에 출시되었습니다. 출시 후, 고유 성능(raw performance)을 지닌 이 서버에 선도적인 연구기관, 클라우드 서비스 기업과 일반 기업들이 즉각적인 관심을 보였는데요. 이 같은 관심은 3분기에 강력한 수요로 이어졌고, 기존 리눅스 시스템 매출 중 파워의 매출이 전년 대비 두 배 상승하는데 기여한 바 있습니다.

HPC용 IBM 파워 S822LC를 도입한 초기 고객사들은 다음과 같습니다.
휴먼 브레인 프로젝트 – 휴먼 프레인 프로젝트 지원의 일환으로, IBM, 엔비디아, 취리히 슈퍼컴퓨팅센터는 인간의 뇌에 대한 이해를 고도화하기 위해 유럽연합 집행위원회(European Commission)의 펀딩을 받아, 상용화 이전 기술 공공구매(Pre-Commercial Procurement process) 과정의 하나로 파일럿 시스템인 JURON을 구축했습니다. 이 슈퍼컴퓨터는 HPC 시스템을 위한 파워 S822LC를 사용하고 있습니다.
클라우드 기업 님빅스(Nimbix) – HPC 클라우드 플랫폼 업체인 님빅스는 개발자와 데이터 과학자가 좀 더 향상된 성능을 얻을 수 있도록 HPC 시스템용 IBM 파워 S822LC과 파워AI를 적용해 클라우드 슈퍼컴퓨팅 구성을 확장했습니다.
에콰도르 야차이(Yachay) 시 – 에콰도르의 ‘지식의 도시’라고 불리는 야차이는 원자재 중심의 국가 경제를 지식 기반의 혁신 경제로 드라이브하기 위해 설계된 계획도시입니다. 지난 주, 야차이 시는 에콰도르 최초의 수퍼컴퓨터를 구축하기 위해 파워 S822LC 서버의 클러스터를 사용하겠다고 발표했습니다. 이 클러스터는 새 에너지를 생성하고, 기후 예측 및 식량 유전체학 관련 연구를 목적으로 하고 있습니다.
SC3 일렉트로닉스 – 터키의 선도적인 클라우드 슈퍼컴퓨팅 센터인 SC3 일렉트로닉스는 지난 10월 오픈파워 서밋 유럽(OpenPOWER Summit Europe)에서 HPC 서버용 파워 S822LC를 도입해 중동 및 북아프리카 지역 최대의 HPC 클러스터를 건립한다고 발표한 바 있습니다.

IBM 파워AI 다운로드는 www.ibm.biz/powerai에서 가능하며, HPC서버를 위한 IBM 파워 S822LC에 대한 자세한 내용은 www.ibm.biz/s822lc-hpc에서 확인할 수 있습니다.