최근에는 인공지능, 머신러닝, 게임, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등의 발전으로 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 복잡한 계산을 가속화하기 위해 GPU 성능에 점점 더 의존함에 따라 이러한 강력한 프로세서의 구매율이 폭발적으로 증가했습니다. 그러나 이러한 급증 속에서 중요한 우려가 대두되고 있습니다.

 

기업 내에서 계속 증축 중인 GPU가 효과적으로 활용되고 있습니까?

 

 

 

 

GPU에 대한 수요 증가와 효율성의 딜레마

 

GPU 수요의 증가는 부인할 수 없습니다. 과학 연구부터 엔터테인먼트까지 다양한 산업에서는 컴퓨팅 성능을 향상하고 처리 시간을 단축하며 새로운 기술 기능을 구현하기 위해 GPU에 막대한 투자를 하고 있습니다. 최신 GPU의 강력한 성능은 기업과 기관이 데이터 처리 및 복잡한 시뮬레이션에 접근하는 방식을 변화시켰습니다.

 

그러나 GPU의 급속한 도입에도 불구하고 이러한 리소스가 효율적으로 사용되고 있는지에 대한 우려가 커지고 있습니다. 단순히 강력한 GPU를 획득하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 투자 수익을 극대화하고 지속 가능한 컴퓨팅 방식을 달성하려면 잠재력을 최대한 활용하는 것이 필수적입니다.

 

실제 AI 인프라에 대한 설문 조사에 따르면, 대부분의 조직은 특히 사용량이 많은 시간대에 GPU 활용도를 최적화하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 현재 기업 중 42%만이 GPU 사용을 효과적으로 최적화하기 위해 동적 MIG/GPU 파티셔닝 기능을 관리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 기업의 상당 부분이 최적화되지 않은 효율성으로 GPU를 실행하고 있을 수 있음을 의미합니다.​ (Source: AI Infrastructure Alliance)

 

이렇듯 많은 경우 조직은 고성능 GPU에 투자하지만 해당 기능을 완전히 활용하지 못합니다. 이러한 활용도 부족은 비효율적인 소프트웨어, 부적절한 작업 부하 분배 또는 GPU 최적화에 대한 전문 지식 부족으로 인해 발생할 수 있습니다.

 

또한 GPU는 강력하지만 에너지 집약적입니다. GPU를 비효율적으로 사용하면 상당한 에너지 낭비가 발생하고 운영 비용이 증가하며 환경에 영향을 줄 수 있습니다. 에너지 효율성은 조직이 GPU를 대규모로 배포할 때 고려해야 하는 중요한 요소입니다.

 

 

 

 

효율적인 GPU 활용을 위한 전략

 

이러한 문제를 해결하려면 조직은 GPU가 효율적으로 사용되도록 보장하는 전략을 채택해야 합니다. 최적화된 소프트웨어 및 알고리즘을 사용하는 것이 우선시되어야 합니다. GPU 성능에 특별히 최적화된 소프트웨어를 활용하면 계산 효율성을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다. GPU 병렬성을 최대한 활용하도록 설계된 맞춤형 알고리즘은 최고의 성능을 달성하는 데 필수적입니다.

 

또한 워크로드 관리는 필수적입니다. 사용 가능한 GPU 전반에 걸쳐 워크로드를 적절하게 관리하고 분산하는 것이 중요합니다. 리소스 할당을 자동화하고 작업 일정을 최적화하는 도구 및 솔루션은 활용도 저하를 방지하고 모든 GPU가 전체 컴퓨팅 성능에 기여하도록 보장할 수 있습니다.

 

 

 

 

GPU 효율성 극대화를 위한 아렌티어 제안

 

클루닉스는 고성능 GPU에 대한 액세스를 제공하는 것뿐만 아니라 이를 최대한 효율적으로 사용하는 것의 중요성을 잘 알고 있습니다. 이를 충족하기 위한 아렌티어 딥러닝은 GPU를 포함한 AI 모델 개발 환경을 위한 최적화된 컴퓨팅 솔루션입니다.

 

특히 GPU 사용량을 모니터링하고 최적화하여 리소스가 최대한 활용되도록 보장하는 도구를 제공합니다. 또한 전사적인 컴퓨팅 통합 솔루션을 제공하여 에너지 효율적인 컴퓨팅 방식을 지원하며 운영 비용을 절감하고 환경 영향을 최소화합니다. AI 모델 개발을 위한 개발 환경도 포괄적으로 지원함으로써 GPU의 효율적인 운영을 지원합니다.

 

GPU 구매율이 폭발적으로 증가하고 있는 가운데 GPU 기술의 이점을 완전히 실현하려면 조직은 효율적인 활용을 우선시해야 합니다. 모범 사례를 채택하고 올바른 도구를 활용함으로써 기업은 GPU가 최고의 효율성으로 작동하도록 보장하여 더 나은 성능, 비용 절감 및 지속 가능한 컴퓨팅을 실현할 수 있습니다.