RNTier DLP (Deep Learning Platform)

 

딥러닝 연구 개발에 필수적으로 사용되는 Multi GPU 환경을 다수의 연구원들에게 효율적으로 공급하고 사용할 수 있게 하며, 또한 이를 관리자가 손쉽게 관리할 수 있도록 해주는 RNTier의 딥러닝 모듈입니다.

개발 환경 구성

도입 배경

도입 효과

딥러닝을 위해 도입된 개별 GPU 시스템을 기업/부서 단위로 통합하여 최적의 연구 환경을 제공합니다.

주요 기능

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  • 웹을 통해 언제, 어디서든 개발 시스템 사용
  • Explorer,Chrome등 다양한 웹브라우저를 통한 접근 및 사용 가능 
  • 딥러닝 최적화 GPU 스케줄링 제공
  • 다양한 GPU 개발 환경 제공 - 다양한 접속 환경에 GPU 자원 할당 기능
    (VNC, SSH 터미널, Container 터미널 등)
  • CLI 명령 방식의 GPU 작업 스케줄러 제출
  • 웹 기반 전용 GPU 작업 제출 폼 제공
  • 작업 목록 확인, 자원 사용 정보 확인 가능 
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  • 가상 개발 환경 적용 및 관리 기능 
  • 웹을 통해 사용자별 Python, Virtualenv(가상환경) 생성
  • 사용자별 독립된 (전용) Python 개발 환경 제공
  • 생성된 가상 Python 개발 환경 패키지 관리
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  • Container 연동 및 사용 
  • 사내 Container 및 외부 Container Repository 연동 기능 
  • Container 생성 및 접속 기능 - Container 생성시 고정 GPU 할당 기능 
  • 웹 기반 자원 모니터링 및 시스템 사용 통계
  • 분산 Multi GPU 통합 모니터링
  • GPU 상세 이용 현황(GPU, 메모리, 파워, 온도 Clock 등)
  • GPU 작업 로그 모니터링 기능 제공 
  • CPU, GPU 스케줄러 작업 모니터링 기능 제공 
  • 기간별 CPU, GPU 사용량 통계 분석 

주요 고객

고객

  • LG디스플레이
  • 기초과학연구원 첨단연성물질 연구센터
  • KAIST 바이오 및 뇌공학과
  • 서울대학교 화학생명공학과
  • 성균관대학교 수학과
  • 한양 대학교 융합 기계공학과 멀티피직스 연구실

공급 구축 내역

  • 기존 해석 설계 데이터를 이용한 최적 해석 조건 예측
  • 재료 원자 구조 이미지를 통한 물성 연구
  • 뇌 MRI 영상 이미지 분석
  • 기존 해석 데이터를 이용한 최적 해석 조건 예측
  • 기존 해석 데이터를 이용한 최적 해석 조건 예측
  • 기존 해석 설계 데이터를 이용한 최적 해석 조건 예측
PLUS