최근 몇 년간 세상에는 엄청난 양의 데이터가 쌓이고, 많은 실무자는 방대한 데이터를 가공하고 분석하기 위해 드는 시간과 비용을 어떻게 빠르게 처리할 수 있을지 고민하게 되었어요. 이때 데이터를 빠르게 흡수할 수 있는 높은 컴퓨터 성능에 대한 갈증을 느끼게 되는데요.
만약, 평균 개발 기간이 수년 이상 걸리는 신약 개발을 단 수일 만에 단축 시켜주는 기계가 등장한다면, 이 기계를 도입하지 않을 회사는 아마도 없을 거예요. 이처럼 현재 많은 기업에서 사용하는 고성능 컴퓨팅(HPC)은 시뮬레이션, 모델 및 분석을 통해 다양한 과제 해결을 해주는데요. 많은 데이터를 학습-처리 해야하는 AI 분야에서도 이 HPC는 필수적 요소라고 해요!
이번 콘텐츠에서는 단일 컴퓨터부터 세계적 수준의 슈퍼컴퓨터를 아우르는 폭넓은 범위의 강력한 컴퓨팅 시스템인 HPC를 소개하며, 씨이랩의 astrago와 연계할 수 있는 방법을 알려드릴게요 :)
고성능 컴퓨팅 HPC란 무엇인가요?
고성능 컴퓨팅은 High-Performance-Computing의 약자로, 대규모 데이터 처리와 복잡한 계산을 수행하는 컴퓨터 시스템을 말해요. 고성능 컴퓨팅은 일반적으로 여러 서버에 걸쳐 복잡한 계산을 병렬로 고속 처리하는 것이 가장 큰 특징인데, 이러한 서버 그룹을 ‘클러스터’라고 하며, 하나의 클러스터는 네트워크를 통해 연결된 수백 또는 수천 대의 컴퓨팅 서버로 구성돼요.
HPC 클러스터는 여러 건의 계산을 일괄 실행할 수 있는데요. 초당 수천조 개의 계산 수행이 가능할 정도로 우수한 데이터 처리 능력을 가지고 있어요. HPC 클러스터 내 스케줄러를 이용하면 빠른 네트워크를 통해 작업 요청을 다양한 컴퓨팅 리소스(CPU/GPU)에 효율적으로 할당할 수 있어요.
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🖥️ HPC 솔루션의 기반이 되는 슈퍼컴퓨팅!
일반적으로 회자되는 HPC 솔루션 중 하나가 슈퍼컴퓨팅이에요. 즉, 병렬로 작동하는 다중 컴퓨터 시스템의 집중된 컴퓨팅 리소스를 사용하여 매우 복잡한 문제나 데이터 집약적인 문제를 처리하는 것을 의미해요. 슈퍼 컴퓨터로 처리할 수 있는 문제의 유형을 생각해보면 슈퍼컴퓨팅의 능력을 알아보는 데 도움이 됩니다. |
HPC의 주요 특성 4가지
🟦 병렬처리
HPC 시스템은 여러 프로세서나 코어를 동시에 사용하여 작업을 분산 처리해요. 이로 인해 대규모 계산 작업을 빠르게 수행할 수 있어요!🔢
🟦고성능 하드웨어
HPC는 고성능 프로세서, 대용량 메모리, 고속 네트워크와 같은 고급 하드웨어 자원을 사용해요. 많은 HPC 클러스터는 수백 또는 수천 대의 🖥️ 컴퓨터 노드로 구성돼요.
🟦확장성
HPC 시스템은 필요한 성능을 달성하기 위해 추가적인 처리 능력을 쉽게 통합할 수 있도록 설계되어 있어요. 필요에 따라 시스템의 용량을 확장할 수 있어요.
🟦전용 소프트웨어
HPC를 활용하기 위해서는 고급 알고리즘과 최적화된 소프트웨어가 필요한데요. 소프트웨어가 많은 경우, MPI(메시지전달인터페이스)와 같은 라이브러리가 사용되어 프로세서 간의 통신을 지원합니다!
HPC를 구성하는 요소
🔌네트워크: 네트워크를 통해 제공된 데이터를 가져와 결과를 생성해요. 수백 또는 수천 개의 컴퓨팅 서버 또는 노드로 구성된 노드는
서로 병렬로 작동하여 큰 작업의 작은 부분을 동시에 실행하기 때문에 하나의 문제를 해결하는 데 걸리는 시간이 감소돼요.
💾 스토리지: 모든 노드는 조화롭게 작동하기 위해 서로 통신할 수 있어야 하며 컴퓨터는 네트워크를 통해 통신해요.
네트워킹을 통해 클러스터는 데이터 저장소와 통신할 수 있으며 HPC는 이러한 구성 요소 간의 고속 데이터 전송을 지원할 수 있어야 해요.
💻 컴퓨팅: 마지막으로 데이터가 처리되는 속도만큼 빠르게 컴퓨팅 서버에 데이터를 공급하고 수집할 수 있어야 해요.
HPC의 작동 방식
HPC 클러스터는 노드 전반에서 함께 작동하여 병목 현상을 방지하고 최상의 성능을 제공해요. HPC의 느슨하게 결합된 워크로드(병렬 작업 또는 높은 처리량 작업)는 시스템 전체에서 동시에 실행할 수 있는 독립적인 작업으로 구성돼요. 이러한 태스크는 공통 스토리지를 공유할 수 있지만 컨텍스트에 의존하지 않으므로, 완료 시 서로 결과를 전달할 필요가 없어요.
예를 들어, 배경 및 3D 모델과 같은 동일한 입력 데이터를 공유하더라도 동영상의 각 프레임이 다른 프레임과 독립적으로 렌더링되는 장편 영화에서 컴퓨터 생성 이미지(CGI)를 렌더링하는 경우를 들 수 있어요.
HPC의 긴밀하게 결합된 워크로드는 클러스터의 여러 노드에서 각각 처리하는 여러 개의 작은 프로세스로 구성되며, 전체 작업을 완료하기 위해 서로 의존하는 형태에요. 긴밀하게 결합된 워크로드에는 일반적으로 노드 간 지연 시간이 짧은 네트워킹과 공유 메모리 및 스토리지에 대한 빠른 액세스가 필요해요. 이러한 워크로드에 대한 프로세스 간 통신은 OpenMPI 및 Intel MPI와 같은 소프트웨어를 사용하는 메시지 전달 인터페이스(MPI)에서 처리되는데요.
이 유형의 예로는 온도, 풍력, 기압, 강수량 등과 관련된 동적이고 상호 의존적인 시스템의 물리학 기반 시뮬레이션을 포함하는 기상 예측을 들 수 있어요. 각 클러스터 노드는 다양한 날씨 요인에 대한 부분적인 솔루션을 계산할 수 있으므로, 전반적인 예보에 기여할 수 있습니다!
위의 사례처럼 대규모 계산을 필요로하는 사물인터넷 IoT, 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등의 산업에 적용되는 HPC 클러스터는 구축 시, 사용자들의 컴퓨팅 자원 이용 형태와 규모 요건에 따라 여러가지를 고려하고 분석한 뒤 실행해야 돼요. 다수가 자원을 사용하는 HPC의 클러스터는 작업 스케줄링 및 미들웨어를 어떻게 관리하는냐에 따라 효율적인 컴퓨팅 환경을 만들 수 있게 때문이죠.
이때, 최적의 HPC 클러스터 구축 및 사용을 위해서는 astrago가 지원하는 자원최적화, 모니터링, 스케줄러를 통해서 관리를 간편하게 쉽게 유지하면서, HPC 클러스터의 장점을 극대화해줄 수 있어요. astrago만의 자원최적화 기술과 잡스케줄링 기능으로 사용자 및 관리자의 편의성을 향상시킬 수 있기 때문이에요.
특히, 워크스페이스별 GPU/CPU 메모리 할당량을 조정하기 때문에 유휴 자원을 만들지 않고, 리소스를 효과적으로 배분·관리가 가능해요.
고성능 컴퓨팅 HPC 워크로드를 위한 솔루션 astrago
HPC 환경에서 GPU는 주로 머신러닝 딥러닝, 신경망 훈련, 유체 역학 시뮬레이션과 같은 다양한 애플리케이션에 사용되는데요. 이러한 애플리케이션은 대량의 데이터 처리와 복잡한 계산을 필요로 하기 때문에 GPU의 병렬 처리 능력이 큰 장점이 되는데요!
아스트라고는 잡스케줄러와 리소스 최적화 기술을 통해 인프라 전체 효율성을 높이고, 실시간 모니터링 및 리포트 기능을 통해 현재 상황을 진단하고 다양한 인사이트를 제공하고 있어요.
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리소스 최적화
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리소스를 제대로 활용하지 못하는 워크로드를 검증하고 회수하여 리소스 낭비 예방
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리포트
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분석된 통계와 데이터를 바탕으로 현재 상황을 진단하여 인사이트 보고서 제공
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잡스케줄러
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작업에 필요한 최적의 GPU 자원을 자동으로 배치
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모니터링
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GPU, CPU 메모리 등 리소스 사용 현황을 클러스터/노드/워크스페이스 별로 제공
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astrago(아스트라고)에서 지원하는
고성능 컴퓨팅 AI appliance
또한, 씨이랩에서 astrago와 함께 제공하고 있는 AI Appliance 패키지를 이용하실 경우, 온프레미스 및 다양한 환경에서 사용자의 맞춤형 AI 인프라 환경을 갖추실 수 있습니다! 씨이랩 AI 전문가와의 컨설팅을 통해 전력 소비가 큰 HPC 클러스터의 자원 최적화를 실현하고, 저지연 설계 및 비용 감축 효과까지 누릴 수 있어요.
1.최적화된 성능 구현
- 사용자의 GPU 버전에 맞는 프레임 워크 및 라이브러리 탑재
- GPU Direct Storage 적용을 통한 GPU 연산 성능 최적화
2. 효율적인 자원 활용
- GPU 리소스의 효율적 사용을 돕는 컨테이너 환경 기반 스케줄러 기능 제공
- NVIDIA MIG 기반 GPU 자원 분할 구현으로 다수의사용자에게 GPU 자원 제공
3. 편안한 관리 및 간소화 기능
- 업계 유일의 학습 시간 예측 기능을 통한 시간 관리 능력 향상
- AI 서비스 개발 노하우를 바탕으로한 전문 인력팀의 유지보수 서비스 제공
확장성과 가용성이 뛰어난 아키텍처인 HPC 환경에 적합한 AI 인프라를 더해, 여러분들의 자원으로 최적화된 AI 성능을 구현해보세요!
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