AI 학습부터 추론에 이르는 최적화 통합 플랫폼, 엔비디아 블랙웰 DGX B200 성능

배경 이미지 출처: 엔비디아

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이미지 출처: NVIDIA

 

 

2024년, 올 한 해를 뜨겁게 달궜던 키워드 "생성형 AI" 다들 한 번쯤은 들어보셨죠? 새로운 혁신 세계를 만들어주는 생성형 AI를 도입한 기업의 현황을 살펴보면, 기업은 지출당 비용당 평균 3.5배의 ROI를 달성했으며, 그중 5%는 8배 수준의 ROI를 달성했다고 알려졌어요.📈 이를 넘어 33%의 전 세계 기업에서는 비즈니스 모델을 통해 생성형 AI의 수익 창출 잠재력을 두 배로 늘릴 예정이라고 해요.🆙

 

그에 앞서 많은 엔터프라이즈 기업에서는 비즈니스 효율을 높이기 위한 다양한 AI 인프라 과제를 직면하고 있는데요. 오늘은 씨이랩에서 AI 학습부터 추론까지 모든 AI 워크로드에 적합한 통합 플랫폼 DGX B200을 소개해 드리며, GPU 도입 노하우 및 적절한 인프라 도입 팁을 알려드릴게요 :-)

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엔터프라이즈 기업에서 극복해야 하는 현대 AI 인프라 과제

생성형 AI 도입 증가에 따라 시간, 전문성, 아키텍처 등 엔터프라이즈 기업에서 해결해야 하는 AI 인프라 과제는 다음과 같아요.

 

1) AI 인프라 설계의 복잡성 제거 💫

현대의 AI 인프라는 데이터의 양과 종류가 폭발적으로 증가하고 있어 복잡한 설계가 필수적이에요. 따라서 AI 시스템은 다양한 모듈로 구성되어야 하며, 도커(Docker)와 쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 컨테이너와 기술을 사용해 아키텍처의 확장성과 관리 용이성을 높여, 서비스 간 의존성을 줄이고, 독립 배포/업데이트 환경을 조성할 수 있어야 해요.

 

2) 기존 환경에 매끄러운 통합 👍

AI 환경에서 다양한 기술이 혼합되어 운영되기에 배포 과정은 다소 복잡해질 수 있는데요. 서로 다른 시스템과 기술 간의 원활한 통합을 위패 표준화된 인터페이스를 사용하거나 CI/CD 파이프라인을 구축하여 연속적 통합 및 배포에 용이하게 만들어야 해요.

 

3) 간소화되고 빠른 배포 환경 지원 📊

또한 AI 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 문제가 발생했을 때 신속하게 대처할 수 있는 문제 해결 프로세스를 마련해야 돼요. 이를 통해 시스템의 안정성을 높이고, 다운 타임을 최소화할 수 있어요. 그뿐만 아니라 데이터 품질 관리를 통해 데이터를 검토하고 모델의 성능을 유지하여, 지속적인 운영을 유지해야 합니다!

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이 모든 과제를 실현하기 위해서는 AI 플랫폼이 조금 더 단순화되고, 기업 특화형 시스템이 필요한데요. 이때 NVIDIA에서는 AI에서 요구되는 빠른 데이터 처리를 위해 DGX 플랫폼을 제공했어요. 하드웨어 및 소프트웨어, AI 프로그래밍 툴을 통합 형태로 제공하고, AI 모델을 보다 빠르고 효율적으로 개발하고 배포할 수 있도록 도와줘, 오늘날 AI 연구와 개발의 효율성을 높이는 데 중요한 플랫폼으로 자리 잡고 있어요.👨‍💻👩‍💻

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AI에 최적화된 고성능 컴퓨팅 시스템 NVIDIA DGX

 

NVIDIA DGX는 AI와 데이터 과학을 위한 고성능 컴퓨팅 플랫폼으로, NVIDIA의 최신 GPU와 소프트웨어 스택을 통합하여 제공해요.

 

DGX 시스템은 연구자, 데이터 과학자, 기업의 AI 팀 등이 대규모 AI 모델을 개발하고 학습하는 데 최적화되어 있는데요. 주로 AI 연구 및 개발을 위한 통합 플랫폼으로 사용되며, 매우 강력한 하드웨어와 소프트웨어 스택을 제공하여 AI 프로젝트를 신속하게 구현하고 성과를 극대화할 수 있도록 도와주는 역할을 한답니다. DGX 시스템은 현재 다양한 산업에서 AI의 활용을 확대하는 데 많이 활용되고 있어요. 아래에서 구체적인 특징을 소개해 드릴게요! 🔽

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이미지 출처: 엔비디아

 

1) 고성능 하드웨어 탑재

DGX 시스템은 NVIDIA의 최신 GPU를 탑재하고 있으며, 여러 GPU를 이용한 병렬 처리를 기능을 지원해 대규모 데이터세트와 복잡한 모델도 효율적으로 처리할 수 있어요.

 

2) 최적화된 소프트웨어 스택

DGX 시스템은 AI 모델의 구축, 훈련, 배포를 지원하는 소프트웨어 스택을 포함하고 있어요. 이에는 TensorFlow, Pytorch, CUDA, cuDNN 등 NVIDIA에서 제공하는 다양한 라이브러리와 툴이 포함돼요. 또한 NVIDIA에서 최적화한 리눅스 기반 운영 체제인 DGX OS가 포함되어 있어, 사용자가 쉽게 시스템을 운영하고 관리할 수 있도록 도와줘요.

 

3) AI 워크로드 지원

DGX는 머신러닝 및 딥러닝 모델의 훈련과 실시간 추론을 포함한 모든 AI 워크로드를 지원해요. 이미지 인식, 자연어 처리, 자율주행, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 수 있어요.

 

4) 확장성 및 유연성

여러 대를 클러스터링 하여 더욱 확장 가능한 인프라를 구축할 수 있어요. 이를 통해 대규모 AI 프로젝트를 수행하는 데 필요한 리소스를 효과적으로 관리할 수 있어요. 다양한 산업용 요구사항에 맞춰 DGX 시스템은 맞춤형 구성이 가능해요.

 

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 AI 모델 학습부터 추론까지 통합된 DGX B200

NVIDIA DGX B200은 AI 여정의 모든 단계에서 모든 규모의 기업을 위한 개발-배포-파이프라인을 위한 통합 AI 플랫폼이에요. 5세대 NVIDIA NVLink로 상호 연결된 8개의 NVIDIA Blacwell GPU가 탑재된 DGX B200은 이전 세대 대비 3배의 트레이닝 성능과 15배의 추론 성능의 최첨단 성능을 제공해요!

 

특히 B200의 경우, NVIDIA Blackwell GPU 아키텍처를 활용하는 DGX B200은 거대 언어 모델, 추천 시스템, 챗봇 등 다양한 워크로드를 처리할 수 있어 AI 혁신을 가속화하려는 기업에 적합해요. 🤖

 

NVIDIA Blackwell

NVIDIA의 GPU 아키텍처 중 하나인 Blackwell GPU는 고성능 컴퓨팅 및 인공지능 작업을 지원하기 위해 설계된 GPU로, 일반적으로 최신 게임. 그래픽 디자인, 데이터 분석, 머신러닝 등의 분야에서 사용돼요. AI 데이터 센터 규모를 10만 GPU 이상으로 확장시킬 수 있으며, 2개의 레티클 제한 다이를 하나의 통합 CUDA GPU로 작동하는 등의 완벽한 성능이 특징이에요.

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DGX B200 성능 요약

 

◾블랙웰 기반 아키텍처: Blackwell 아키텍처 기반, AI 추론 작업 최적화

◾GPU 성능: 다수의 GPU 코어와 TensorCore를 통해 효율적인 추론 성능 제공. INT4, INT8 지원으로, 저 정밀 연산과 실시간 데이터 처리에 적합

◾대량의 HBM 지원: 높은 대역폭의 메모리로 빠른 데이터 전송 및 처리가 가능. 적절한 메모리 용량으로 다양한 AI 모델 지원

◾전력 효율성: 고성능을 유지하면서도 경제적인 전력 소모로 운영비 절감이 가능

◾운영 및 관리: NVIDIA에서 제공하는 소프트웨어를 통해 쉽고 직관적인 모니터링 기능 제공

◾실시간 데이터 분석 및 추론: 추천 시스템, 이미지/음성 인식, 맞춤형 서비스에 적합

◾가격 및 경제성: 상대적으로 경제적인 가격에 뛰어난 AI 추론 성능 제공.

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H100을 뛰어넘는 압도적인 성능 B200

 

 

실시간 거대 언어 모델 추론

초고속 AI 학습 성능

이미지 출처: NVIDIA

 

 

B200은 높은 컴퓨팅 파워와 고속 메모리를 자랑하는 H100과 비교해도 압도적인 성능 차이를 제공하는데요. 두 제품은 각각 데이터 센터의 AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 워크로드를 위한 GPU로 설계되었으나, 두 제품 간에는 설계 목표와 성능 측면에서 상당한 차이가 있어요. B200은 AI 추론에 특화된 GPU인 반면, H100은 고사양의 AI 머신러닝 훈련을 위해 최적화되었답니다:)

 

	H100	B200
프로세스 노드	TSMC 4N	TSMC 4NP
구성 다이/ 패키지	1개/1패키지	2개/1패키지
GPU 메모리	HBM3(80GB)	HBM3e(192GB)
GPU 대역폭	3.35TB/s	8TB/s
NVLink	4세대	5세대
NVLink 대역폭	양방향 900GB/s	양방향 1.8TB/s
최대 스케일 업	256개	576개

 

두 모델의 가장 큰 차이점은 설계된 목적과 최적화된 성능 영역에서 찾아볼 수 있어요. H100은 복잡한 AI 모델 훈련에 필요한 높은 성능을 제공하고, B200은 실시간 AI 추론 작업에 특화된 성능을 자랑해요. 따라서 각 제품은 특정 용도와 환경에 따라 선택되어야 하며, 사용자의 요구 사항에 따라 적합한 GPU를 선택할 수 있어요

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국내 소프트웨어(SW) 기업 중 최초로 엔비디아의 파트너사 자격을 획득한 씨이랩은 대규모 AI 워크로드를 위한 HW부터 SW까지 모두 갖추며, 패키지 서비스를 제공하고 있어요. 다양한 기관과 엔터프라이즈 기업, 데이터 센터 규모에 맞는 맞춤형 인프라 컨설팅은 물론, AI 전문 유지 보수 인력을 통한 고객 지원 서비스까지 갖추어져 있답니다.

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AI 라이브러리 및 프레임워크로 편리한 개발 환경을 갖추고 싶을 때		실시간 모니터링 및 워크스페이스 관리로 체계적 운영 가능
전문 인력 컨설팅을 통해 유지 보수를 지원받고 싶을 때		AI 전문 인력 컨설팅을 바탕으로 프로젝트 운용 노하우 제공

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대규모 AI 모델에 적합한 NVIDIA GPU H100 VS H200 성능 비교