[GTC 2016] 차세대 파스칼 아키텍처 기반 ‘테슬라 P100’GPU 출시
미국 캘리포니아 새너제이에서 열리고 있는 세계 최대의 GPU 개발자 컨퍼런스‘GTC 2016′.
이번 한주간은 여러분들께 GTC 2016에 관련한 소식을 연달아서 전해 드릴 예정인데요. 이번 GTC에서 주목할 만한 이슈 중에 오늘은 가장 진보된 하이퍼스케일 데이터 센터 가속기인 ‘테슬라(Tesla) P100’ GPU 출시 소식을 전달드립니다^^
엔비디아의 차세대 ‘파스칼(Pascal)’ GPU 아키텍처를 기반으로 한 최신 가속 컴퓨팅 플랫폼 테슬라 P100은 수백 개의 CPU 노드를 합친 것과 동일한 수준의 성능을 자랑한답니다. 가장 심화된 연산 작업을 하는 애플리케이션을 위한 성능과 효율성을 제공하므로, 극대화된 노드와 빠른 속도를 필요로 하는 인공지능 및 과학 응용 분야에 적합한데요.
어떠한 기능을 기반으로 진보된 성능과 확장성, 프로그래밍 효율성을 제공하는 지 같이 확인해 볼까요?
- 혁신적인 성능 향상을 위한 엔비디아 파스칼(Pascal) 아키텍처
파스칼(Pascal) 기반 테슬라 P100은 이전 세대인 엔비디아 맥스웰(Maxwell) 기반 솔루션과 비교, 12배 향상된 뉴럴 네트워크 훈련 성능을 보입니다.
- 애플리케이션 확장성 극대화를 위한 엔비디아 NV링크(NVLink)
엔비디아의 NV링크의 고속 GPU는 다중의 CPU에 걸쳐 애플리케이션을 확장하며, 현재 최고 수준의 솔루션과 비교했을 때 5배 가속화된 대역폭을 제공합니다. 최대 8대의 테슬라 P100 GPU를 NV링크로 연결, 단일 노드에서 애플리케이션 성능을 최대화할 수 있답니다. 더 빠른 CPU와 GPU 간 정보 전송을 위해 IBM은 POWER8 CPU에 NV링크를 탑재하였답니다. - 최상의 에너지 효율을 위한 16nm 핀펫(FinFET)
16나노미터의 핀펫(FinFET, 3차원 입체 구조의 칩 설계 기술) 공정 기술의 153억 트랜지스터를 기반으로 한 파스칼 GPU 아키텍처는 현존하는 가장 큰 핀펫칩입니다. 극한의 워크로드를 위해 가장 빠른 성능과 최상의 에너지 효율성을 제공한답니다. - 빅데이터 작업을 위한 HBM2 탑재 CoWoS
파스칼 아키텍처는 효율성 극대화를 위해 프로세서와 데이터를 하나로 통합하였답니다. HBM2(고대역폭 메모리)을 탑재한 CoWoS(Chip on Wafer on Substrate) 형태의 혁신적인 메모리 디자인을 통해, 맥스웰 아키텍쳐와 비교해 초당 720GB 또는 3배 이상 높은 메모리 대역폭 성능을 제공한답니다. - 최고의 성능을 위한 새로운 AI 알고리즘
새로운 반정밀도의 명령은 딥러닝을 위해 21테라플롭스(teraflop, 1초에 1조회 연산) 이상의 성능을 제공한답니다. 배정밀도 및 단일 정밀도에서는 5에서 10 테라플롭스을 제공하는 첫 번째 가속기입니다.
특히 테슬라(Tesla) P100 GPU 가속기는 다양한 고성능 슈퍼 컴퓨터(HPC)와 딥 러닝 애플리케이션에 혁신적인 성능을 제공한답니다. 그 예로 앰버(AMBER) 분자동력학 코드는 48 개 듀얼 소켓 CPU 서버 노드에서보다 테슬라 P100 GPU 기반 단일 서버 노드에서 더 빠르게 작동되며, 알렉스넷(AlexNet) 딥 뉴럴 네트워크 훈련에는 250 개의 듀얼 소켓 CPU 서버 노드의 성능이 여덟 개의 테슬라(Tesla) P100 GPU로 가능합니다. 일기 예보 애플리케이션인 코스모(COSMO)는 27대의 듀얼 소켓 CPU 서버보다 여덟 개의 테슬라(Tesla) P100 GPU에서 더 빠르게 구동되는걸요.
테슬라 P100의 주요 사양
- 엔비디아 GPU BOOST™ 기술 기반 5.3 테라플롭스 배정밀도 성능, 10.6 테라플롭스 단정밀도 성능과 21.2 테라플롭스 반정밀도 성능
- 초당 160GB 성능의 양방향 상호 연결 대역폭 (엔비디아 NV링크 사용)
- CoWoS HBM2의 16GB 스택 메모리
- CoWoS HBM2의 스택 메모리의 초당 720GB 메모리 대역폭
- 통합 메모리와 페이지 연결 엔진의 강화된 프로그램 처리 능력
- 안정성 향상을 위한 ECC 보안
- 가장 높은 데이터 센터 처리량과 안정성을 위한 서버 최적화
존 켈리 3세 (John Kelly III)박사 겸 인지 솔루션 및 IBM 연구 수석 부사장이 논하기를 “엔비디아의 GPU와 OpenPOWER 기술의 결합은 이미 인공지능 왓슨의 기술 습득 과정을 가속화하고 있다”며, “IBM의 파워(Power) 아키텍처와 엔비디아의 파스칼 아키텍처는 인지 워크로드 성능을 가속화하고 인공지능 업계를 선도 할 것”이라고 밝혔는데요, 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 CEO 겸 공동창립자 또한 “암 치료 방법을 찾고, 기후 변화를 이해하며, 차세대 인공지능을 제작하는 등 우리의 과학적이고 기술적인 도전은 거의 무한한 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 한다” 며, “성능과 효율성 등 모든 수준에서 혁신적으로 발전한 엔비디아의 파스칼 GPU 아키텍처는 혁신가들에게는 새로운 기회를 제공할 것”이라고 논했지요.
참고로 NVIDIA DGX-1™ 딥 러닝 시스템의 파스칼 기반 테슬라 P100 GPU 가속기 상용화 시점은 6월이며, 주요 서버 제조사에서의 출시 시기는 2017년 상반기이랍니다.
이번 차세대 파스칼 아키텍처 기반 ‘테슬라 P100’ GPU 가 소개된 GTC(GPU Technology Conference) 2016은 GPU 기술로 달성한 과학 및 산업 분야의 혁신 사례를 소개하는 가장 영향력 있는 국제행사로서 오는 7일까지 지속됩니다. 이번 GTC에서도 차세대 아키텍처 기반으로 설계, 딥 러닝 및 HPC 애플리케이션을 위한 혁신적인 성능 제공을 제공하는 ‘테슬라 P100’ GPU 가 인공지능 및 과학 응용 분야의 발전에 박차를 가할 수 있도록 돕는 엔비디아의 모습을 이번 GTC에서 계속 지켜봐주실꺼죠?^^