AI 가속 컴퓨팅 핵심 GPU와 가속 컴퓨팅 플랫폼 NVIDIA DGX

 

 

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컴퓨터 연산은 다양한 영역에서 쓰이고 있어요. 우리가 늘 쓰고 있는 스마트폰, 컴퓨터, 자동차 등 자주 접하는 기기부터 우주나 신경과학처럼 매우 복잡하고 어려운 영역까지 GPU의 계산 능력을 활용해 복잡하고 계산 집약적 작업을 더 빨리 처리하게 돼요.

 

이처럼 대용량의 그래픽을 처리하기 위해 만들어진 하드웨어가 최근 AI 열풍을 타고, 컴퓨터의 성능을 끌어올리는 가속 컴퓨팅을 혁신하고 있어요. 컴퓨터의 작업 성능을 더 빠르게 만드는 가속 컴퓨팅이란 무엇일까요? NVIDIA를 중심으로 정의부터 요소, 가속 컴퓨팅 플랫폼까지 모두 알아볼게요!

 

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가속 컴퓨팅이란?

 

가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)은 특수한 하드웨어를 통해 작업 속도를 대폭 개선하는 방법으로, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 머신러닝, 그래픽 처리 등의 다양한 분야에서 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리하기 위한 핵심 기술이에요.

 

대개 직렬로 실행되는 CPU의 까다로운 작업을 오프로드 하는 방식으로, CPU와 GPU의 협력을 통해 작업을 최적화하여, 병렬 처리에 적합한 작업들을 고속으로 수행할 수 있게 해요. 따라서 AI와 데이터 애널리틱스, 시뮬레이션 시각화 등 까다로운 애플리케이션의 작업 속도를 높여줄 수 있어요.

 

그중, 가장 널리 사용되는 엑셀레이터인 GPU는 가속 컴퓨팅의 핵심인데요. 1999년 GeForce 256으로 시작한 엔비디아 그래픽 처리 장치 GPU는 복잡한 연산을 병렬로 처리할 수 있는 강력한 성능을 제공하여, 고속으로 작업을 처리할 수 있게 도와주고 있어요.

 

✅ 가속 컴퓨팅에서 빠질 수 없는 NVIDIA 엔비디아 현 인공지능 AI 개발에 쓰는 GPU의 90%는 엔비디아 제품이라는 수치처럼, 오늘날 엔비디아는 GPU 시장에 압도적 점유율을 가지고 있어요. 최근 GH200 그레이스 호퍼(Grace Hopper) 슈퍼칩 양산에 돌입하기도 하며, 복잡한 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크 로드를 실행하기 위한 시스템을 지원한다는 계획을 발표하기도 했어요.

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가속 컴퓨팅의 요소

이미지 출처: NVIDIA

 

CPU가 힘을 발휘하지 못하는 작업들에 GPU를 투입하고 빠른 연산처리를 가능하게 했다면, 이후에는 프로그래밍 모델인 CUDA를 출시하여, GPU 내 병렬 처리 엔진을 모든 작업에 적용하게 만들어졌어요. CUDA로 만들어낸 가속 애플리케이션은 응용 영역을 산업과 과학 분야로 넓히고 고성능 컴퓨팅(HPC)로 불리게 했는데요. 이후 GPU 가속 컴퓨터를 사용해 자체 신경망을 훈련, 실행하여 AI 서비스가 제작되었어요.

 

NVIDIA에서 주장하는 가속 컴퓨팅은 기존 개념을 확장해 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 하고, 현재 비즈니스 모델을 더욱 효율적으로 만드는 서비스, 소프트웨어 및 시스템을 자사의 GPU와 AI 기술을 중심으로 구축하자는 내용을 담고 있는데요.

 

GPU의 역할을 통해 NVIDIA는 모든 기업의 데이터 기업화, 모든 서버의 가속 컴퓨터화 실현을 가능하게 했답니다 :)

 

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GPU	NVIDIA GPU는 복잡한 연산을 병렬로 처리할 수 있는 강력한 성능과 대규모 데이터 처리를 가능하게 해요.
CUDA 플랫폼	NVIDIA는 CUDA를 통해 개발자들이 GPU에서 직접 프로그램을 작성할 수 있도록 지원해요. CUDA를 사용하면 CPU에서 실행하는 코드와 GPU에서 실행하는 코드를 간편하게 결합할 수 있어요.
AI 및 머신러닝	NVIDIA의 가속 컴퓨팅은 AI와 머신러닝의 훈련 및 추론 단계에서 주로 사용돼요. GPU는 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어, 딥러닝 모델의 학습 시간을 크게 단축할 수 있어요.
HPC 고성능컴퓨팅	연구, 과학 시뮬레이션 등 고성능 처리가 요구되는 분야에서도 NVIDIA의 기술이 사용돼요. 이와 관련된 다양한 솔루션과 소프트웨어들이 GPU 가속화를 쉽게 수행할 수 있도록 도와줘요. 이는 데이터 과학, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용돼요.
소프트웨어생태계	NVIDIA는 TensorRT, cuDNN, RAPIDS와 같은 다양한 라이브러리와 툴킷을 제공하여 개발자들이 GPU가속화를 쉽게 수행할 수 있도록 도와줘요. 이는 데이터 과학, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용돼요.
클라우드 및 엣지 컴퓨팅	NVIDIA는 가속 컴퓨팅을 클라우드 서비스와 엣지 컴퓨팅 환경에서도 적용하여, 기업들이 필요에 따라 유연하게 리소스를 사요할 수 있도록 지원해요.

 

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가속 컴퓨팅 플랫폼 NVIDIA DGX

이미지 출처: NVIDIA

 

앞선 내용처럼, 많은 엔터프라이즈 기업은 가속 컴퓨팅의 폭넓은 확산으로 특정 용도에 최적화된 가속화 시스템에 대한 필요성이 커지고 있어요.

따라서 NVIDIA는 사용 사례의 요구에 따라 설계된 하드웨어 시스템과 비즈니스 애플리케이션의 운영 및 관리를 가능하게 하는 소프트웨어 스택으로 구성된 광범위한 가속화 플랫폼을 정의했어요. 이중 세계 최고의 AI 슈퍼컴퓨터라고 불리는 NVIDIA DGX를 통해 엔터프라이즈사의 표준화된 기술력을 경험할 수 있어요.

 

✅ NVIDIA DGX NVIDIA가 개발한 고성능 컴퓨팅 플랫폼 DGX는 AI 및 머신러닝에 최적화된 하드웨어에요. DGX 시스템은 강력한 GPU와 함께 AI 워크로드를 처리하기 위한 소프트웨어 스택을 통합하여 제공할 수 있어요. 특히 NVIDIA의 소프트웨어가 사전 설치되어 있어, 사용자들은 CUDA 및 다양한 AI 프레임워크를 즉시 활용할 수 있어요. 이를 통해 개발자는 초기 설정이나 설치에 드는 시간을 최소화하고, 빠르게 개발 착수할 수 있어요.

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	대표	대표
DGX H100	DGX B200	DGX SuperPOD
대규모 생성 AI 및 기타 변환기 기반 워크로드에 최적화된 AI 슈퍼컴퓨터	훈련에서 미세 조정, 추론에 이르는 AI 파이프라인의 모든 단계에 최적화된 통합 AI 플랫폼	온 프레미스 및 하이브리드 배포를 위한 최고의 AI 인프라

*이미지 클릭 시 하드웨어 상세 페이지 이동

 

다음 클러스터 및 시스템은 각각의 특성과 성능을 기반으로 AI와 머신러닝 작업에 최적화된 솔루션을 제공해요. 이 시스템들은 각각 고유한 목적의식과 강력한 GPU 기반의 성능을 통해 다양한 AI 응용 프로그램을 지원하며, 기업과 연구 기관들이 대규모 AI 프로젝트를 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줘요. 이러한 하드웨어 시스템과 소프트웨어는 NVIDIA와 파트너사에서 구매할 수 있는데요.

 

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NVIDIA Preferred 등급의 파트너사 씨이랩에서는 고성능 AI 작업을 수행할 수 있는 하드웨어부터 AI 작업 및 GPU 효율을 증진시킬 수 있는 소프트웨어까지 보유하고 있어요. 또한 SW 및 HW의 풍부한 프로젝트 노하우를 보유하고 있어, AI 인프라 최적화와 편의성 증진을 위한 자체 AI Appliance 서비스를 제공하고 있어요.

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