세계에서 가장 발전된 데이터센터 GPU인 엔비디아의 볼타(Volta) 아키텍처 기반의 엔비디아 테슬라(NVIDIA® Tesla®) V100 GPU가 모든 주요 클라우드 업체와 컴퓨터 제조사를 통해 인공지능 및 고성능 컴퓨팅을 실현할 수 있게 됐습니다.
델 EMC(Dell EMC), HP 엔터프라이즈(Hewlett Packard Enterprise), 화웨이(Huawei), IBM 및 레노보(Lenovo)는 일제히 엔비디아 볼타 기반의 제품을 출시한다고 밝혔는데요. 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud), 아마존 웹 서비스(Amazon Web Service), 바이두 클라우드(Baidu Cloud), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 오라클 클라우드(Oracle Cloud) 및 텐센트 클라우드(Tencent Cloud) 등 대표적인 클라우드 서비스 제공업체들도 볼타 기반의 클라우드 서비스 출시를 발표했답니다.
이처럼 다양한 제품의 출시를 토대로 엔비디아는 과학자들이 연산 집약적인 연구 활동을 위해 엔비디아의 가속 컴퓨팅 플랫폼을 편리하게 배포할 수 있도록 엔비디아 GPU 클라우드(NVIDIA GPU Cloud, NGC) 컨테이너 레지스트리에 새로운 소프트웨어와 툴을 도입했습니다.
컴퓨터 제조사 및 클라우드 업체들이 다양한 볼타 기반 제품 및 서비스의 출시를 발표한 슈퍼컴퓨팅 2017(Supercomputing 2017, SC17) 컨퍼런스에서 엔비디아의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 “세계에서 가장 강력한 인공지능 및 고성능 컴퓨팅용 플랫폼인 볼타를 통해 세계 최정상의 과학 연구진들은 신약 개발, 대체 연료 개발 및 자연 재해 예측 등의 분야에서 한계에 도전할 수 있을 것입니다. 이제 전 세계 데이터센터 및 클라우드에서 볼타를 만날 수 있고, 이에 따라 새로운 혁신의 물결이 곧 사회 전반적으로 엄청난 파급력을 미칠 것입니다”라고 말했습니다.
엔비디아 GPU 클라우드에 HPC 컨테이너 추가
업계에서 가장 널리 사용되고 있는 애플리케이션을 포함해 500종 이상의 HPC 애플리케이션에는 GPU 가속 기능이 탑재되어 있는데요. 이러한 애플리케이션을 활용하는 연구진에게 가장 큰 과제는 바로 복잡한 배포 과정입니다.
과학 컴퓨팅 애플리케이션 및 HPC 시각화 도구를 위한 엔비디아의 새로운 컨테이너에서는 가장 널리 사용되고 있는 GPU 기반 HPC 소프트웨어에 대한 접근이 용이합니다. 엔비디아는 지난달 엔비디아 GPU 클라우드 컨테이너 레지스트리에 GPU 최적화를 거친 AI 프레임웍스 및 딥 러닝 애플리케이션을 도입했습니다.
새로운 컨테이너의 출시로 연구원들은 엔비디아 GPU 클라우드를 통해 과학적인 워크플로우를 위해 필수적인 AI 프레임웍스, HPC 애플리케이션 및 시각화 도구에 무료로 편리하게 접근할 수 있게 됐습니다.
엔비디아 GPU 클라우드를 통해 연구원 및 개발자들은 과학적 컴퓨팅 애플리케이션을 설정 및 배포해서 복잡한 소프트웨어 업데이트 과정에서 벗어나, 오로지 연구 및 개발에 집중할 수 있습니다. 엔비디아 GPU 클라우드에서 제공하는 GPU에 최적화된 HPC 컨테이너를 통해 오랜 시간이 소요되던 번거로운 작업이 단 몇 분 만에 끝날 수 있게 됐지요.
HPC 애플리케이션 컨테이너에는 GAMESS, GRMACS, LAMPS, NAMD 및 RELION을 비롯한 타사의 인기 있는 연구용 애플리케이션도 일부 포함되어 있습니다.
엔비디아 GPU 클라우드에서 현재 베타 형태로 제공되는 HPC 시각화 컨테이너에는 엔비디아 인덱스(NVIDIA IndeX™) 볼륨 렌더러가 적용된 ParaView, 엔비디아 옵틱스(NVIDIA Optix™) 레이 트레이싱 라이브러리 및 양방향 실시간 시각화 및 고품질 시각 효과를 위한 엔비디아 홀로데크(Holodeck™) 등 업계의 선도적인 시각화 도구들이 제공됩니다.
엔비디아 GPU 클라우드 컨테이너 레지스트리에서 계정을 등록하면 GPU 가속 딥 러닝, HPC 애플리케이션 및 HPC 시각화 컨테이너가 모두 제공되는 신규 컨테이너를 무료로 이용할 수 있습니다. HPC 컨테이너는 엔비디아 파스칼(Pascal™) 및 후속 세대인 엔비디아 GPU 가속 시스템이 적용된 로컬 워크스테이션, 엔비디아 DGX(NVIDIA DGX™) 시스템 및 HPC 슈퍼컴퓨팅 클러스터에서 실행 가능합니다.
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