고성능 컴퓨팅(HPC)과 그래픽 처리 장치(GPU)의 결합은 인공지능(AI) 애플리케이션의 획기적인 발전을 위한 길을 열어주고 있습니다. HPC는 광범위한 데이터 세트를 처리하고 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적인 강력한 컴퓨팅 리소스를 제공하는 반면, GPU는 병렬 처리 능력을 활용하여 이러한 작업을 신속하게 처리합니다.

 

전통적으로 복잡한 시뮬레이션과 모델링 작업을 위한 과학 및 엔지니어링 영역에 국한되어 있던 HPC는 이제 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 맡고 있습니다. 급성장하는 AI 분야에서는 방대한 데이터 세트의 처리 및 분석이 필요하므로 고성능 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

 

GPU는 그래픽 처리를 위해 설계되었지만, 그 병렬 처리 능력은 AI 작업에도 매우 유용합니다. 병렬 데이터 처리에 탁월하여 AI 모델의 훈련 및 추론 단계를 대폭 가속화합니다. 또한 GPU는 딥 러닝과 같은 AI 알고리즘에 맞게 미세 조정되어 보다 효율적인 처리를 보장합니다.

 

HPC와 GPU의 융합은 AI 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화합니다. GPU를 HPC 클러스터에 통합하면 데이터 과학자와 연구자가 광범위한 데이터 세트를 신속하고 비용 효율적으로 처리할 수 있어 AI 모델의 정확성과 성능이 향상되고 새로운 발견과 혁신이 촉진됩니다.

 

 

HPC 기술로 AI 애플리케이션 성능 향상

 

앞서 말했듯 고성능 컴퓨팅(HPC)은 광범위한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 방대한 데이터 세트를 처리하고 복잡한 계산을 실행해야 하기 때문에 AI 프로젝트와의 통합은 매우 유용합니다.

 

일반적으로 각각 여러 개의 CPU를 수용하는 16~64개의 노드로 구성된 HPC 시스템은 처리 능력 면에서 기존 컴퓨팅 설정을 능가합니다. 빠른 스토리지와 메모리 리소스를 자랑하며 속도와 용량이 향상됩니다. CPU와 GPU를 결합하면 GPU가 AI 알고리즘을 능숙하게 처리하고 병렬 처리를 통해 계산을 가속화하여 처리 능력이 향상됩니다. 이를 통해 대규모 실험을 위한 대규모 데이터 세트의 처리 속도가 빨라집니다.

 

충분한 메모리와 저장 용량으로 방대한 데이터 볼륨을 처리할 수 있어 머신러닝, 딥러닝 모델의 정확성이 향상됩니다. 또한 여러 리소스에 걸쳐 워크로드를 분산하면 최적의 활용도가 보장됩니다.

 

 

HPC 시스템에서 CPU 및 GPU의 역할

 

고성능 컴퓨팅(HPC)은 직렬 처리와 병렬 처리라는 두 가지 기본 정보 처리 방법을 사용하여 광범위한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 복잡한 문제를 해결합니다.

 

CPU의 장점인 직렬 처리는 일반적으로 한 번에 하나의 작업을 처리하며 컴퓨터의 중앙 처리 장치 역할을 합니다.

 

반면 병렬 처리는 여러 CPU 또는 GPU에 걸쳐 수행되므로 여러 작업을 동시에 실행할 수 있습니다. 그래픽 처리 전용 GPU는 여러 평면에 걸쳐 동시 데이터 처리에 탁월하여 문제 해결 프로세스를 가속화합니다.

 

HPC 시스템은 초고대역폭 상호 연결을 통해 여러 프로세서와 메모리 모듈을 통합하여 병렬 처리를 활용합니다. 일부 시스템은 정보 처리 효율성을 최적화하기 위해 CPU와 GPU를 모두 활용하는 이기종 컴퓨팅을 수용합니다.

 

 

HPC 애플리케이션 최적화: GPU와 CPU 비교

 

고성능 컴퓨팅(HPC)은 대규모 병렬 컴퓨팅을 촉진하는 다양한 기술을 포함합니다. 전통적으로 CPU가 HPC 시스템을 지배해 왔지만 GPU의 통합은 탁월한 병렬 처리 기능으로 인해 추진력을 얻고 있습니다.

 

GPU와 CPU가 결합된 하이브리드 HPC 서버는 단일 시스템 내에 여러 GPU와 CPU를 통합하고 이중 루트 구성 설계를 사용하여 수많은 프로세서에 대한 효율적인 메모리 액세스를 보장합니다. CPU-GPU 상호 연결은 최적화된 PCIe를 통해 촉진됩니다.

 

PCIe 아키텍처에는 네트워크 링크, 루트 간 링크, GPU-GPU 링크 등 세 가지 유형의 고속 데이터 링크가 통합되어 있습니다. GPU 간 링크는 NVLink 연결을 사용하여 초당 최대 300GB의 속도로 GPU 간 신속한 통신을 가능하게 하며 여러 GPU를 하나의 통합 개체로 효과적으로 처리합니다.

 

듀얼 루트 PCIe 설계는 CPU 및 GPU 메모리 활용도를 최적화하여 높은 수준의 병렬성과 순차성을 요구하는 애플리케이션의 성능을 강화함으로써 HPC 애플리케이션 성능을 향상시킵니다.