고급 기계 학습 및 딥 러닝 애플리케이션을 위한 GPU 클러스터의 잠재력 활용

머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)은 최근 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 요구할 정도로 놀라운 속도로 성장하고 있습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 GPU(그래픽 처리 장치)가 매우 대중화되었으며 GPU 클러스터는 더욱 인기를 얻고 있습니다. 이 칩은 많은 작업을 동시에 처리할 수 있다는 점에서 기존 중앙 처리 장치(CPU)와 다릅니다. 이는 ML 및 DL 애플리케이션과 관련된 과도한 워크로드를 처리할 수 있음을 의미합니다.

이 텍스트는 GPU 클러스터를 사용하여 ML 및 DL 프로세스 속도를 높이는 것이 얼마나 유용한지에 대한 광범위한 아이디어를 제공합니다. 이후에는 이러한 시스템의 아키텍처와 관련하여 설계 원리, 작동 메커니즘 및 성능 이점을 모두 설명합니다. 하드웨어 설정 요구 사항 외에도 GPU 클러스터를 배포할 때 확장성 옵션과 함께 소프트웨어 호환성 문제도 논의됩니다. 따라서 이 기사를 다 읽을 때쯤에는 GPU 클러스터링 기술을 사용하여 고급 기계 학습 및 딥 러닝 분야에서 새로운 잠재력을 실현하기 위해 수행해야 할 작업이 무엇인지 명확하게 이해해야 합니다.

GPU 클러스터란 무엇입니까?

GPU 클러스터의 구성 요소 이해

GPU 클러스터는 InfiniBand 또는 NVLink와 같은 고속 상호 연결을 사용하여 연결된 여러 GPU로 구성되므로 하나의 컴퓨팅 리소스로 함께 사용할 수 있습니다. GPU 클러스터의 몇 가지 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 그래픽 처리 장치(GPU): 수천 개의 병렬 스레드를 처리할 수 있는 계산용 기본 장치로, 대규모 데이터 세트와 복잡한 알고리즘으로 작업할 수 있습니다.
2. 노드: 노드에는 해당 GPU에 대한 작업을 관리하고 GPU에 적합하지 않은 작업을 처리하는 하나 이상의 CPU와 함께 여러 GPU가 포함되어 있습니다.
3. 상호 연결: 빠른 통신을 위한 링크로 노드와 GPU 간의 빠른 데이터 전송 속도를 보장하여 대기 시간을 줄이고 처리량을 높입니다.
4. 스토리지 시스템: 고성능 스토리지 솔루션은 클러스터 내에서 생성되고 처리되는 대량의 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다.
5. 네트워킹: 서로 다른 노드 간의 신속한 통신은 물론 효율적인 로드 밸런싱과 시스템 전반의 정보 배포를 위해서는 강력한 네트워크 인프라가 필요합니다.
6. 소프트웨어 스택: ML 및 DL 작업에서 GPU 하드웨어를 효과적으로 활용하는 데 필요한 운영 체제, 드라이버, CUDA 및 TensorFlow와 같은 라이브러리 등의 소프트웨어 구성 요소 모음을 의미합니다.

위에 나열된 각 구성 요소는 고급 기계 학습(ML) 및 심층 신경망(DL) 애플리케이션에서 요구하는 계산 요구 사항을 충족하면서 GPU 클러스터가 최적으로 작동하는지 확인하는 데 있어 고유한 중요성을 갖습니다.

GPU 클러스터에서 GPU 및 CPU의 역할

GPU 클러스터에서 CPU와 GPU의 역할은 별개이지만 함께 작동합니다. GPU에 있는 수천 개의 작은 코어는 여러 스레드를 동시에 실행할 수 있어 CPU보다 와트당 효율성이 높기 때문에 병렬 작업을 처리하는 데 가장 적합합니다. 따라서 이는 이러한 시스템이 복잡한 수학적 연산과 결합된 대량의 데이터 처리를 포함하는 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL) 알고리즘에 적합하다는 것을 의미합니다. 반면, 중앙 처리 장치(CPU) 설계를 통해 CPU는 일반 시스템 작업을 관리하고, 여러 구성 요소 간에 책임을 위임하고, 그래픽 카드에 적합하지 않을 수 있는 직렬 프로세스를 실행함으로써 클러스터 내의 제어 지점 역할을 할 수 있습니다. 그래픽 처리 장치와 중앙 처리 장치의 이러한 조합을 통해 워크플로 관리가 쉬워지고 GPU 클러스터의 고급 ML 및 DL 애플리케이션에 필요한 더 높은 수준의 확장성을 실현할 수 있습니다.

Interconnect와 Infiniband가 GPU 클러스터 성능을 향상시키는 방법

GPU 클러스터의 효율성을 높이는 것은 InfiniBand와 같은 고속 상호 연결 및 기술의 주요 임무입니다. 그들이 하는 일은 대기 시간을 줄이고 데이터 전송 속도를 높여 노드 간 빠른 통신을 가능하게 하는 것입니다. 이는 클러스터 내의 여러 GPU에서 작업을 조정하는 데 중요한 요구 사항입니다. InfiniBand는 특히 높은 처리량과 낮은 대기 시간으로 유명합니다. 이를 통해 노드 간의 데이터 대역폭을 향상시켜 데이터 집약적인 애플리케이션이 시스템의 여러 부분 간의 낮은 통신 속도로 인해 제한되지 않도록 합니다. 정보를 공유하는 효과적인 방법을 만들어 이러한 도구는 계산 지연을 방지하여 기계가 항상 최상의 상태로 작동하도록 합니다. 또한 이는 확장성에도 도움이 되므로 컴퓨터는 인공 지능 시스템에서 생성된 더 많은 작업 부하나 훈련 단계에서 엄청난 양의 학습이 이루어져야 하는 기타 유형의 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.

GPU 클러스터를 구축하는 방법은 무엇입니까?

GPU 클러스터를 위한 필수 하드웨어

1. GPU: Vital은 NVIDIA 및 AMD에서 널리 사용되는 강력한 GPU입니다.
2. CPU: 병렬 처리와 작업 관리를 효과적으로 처리할 수 있는 멀티 코어 CPU입니다.
3. 마더보드: GPU 및 확장 기능을 위한 많은 PCIe 슬롯을 갖춘 강력한 마더보드입니다.
4. 메모리: 특히 GPU 노드에서 시스템의 안정성을 보장하면서 대규모 데이터 세트를 관리할 수 있는 충분한 RAM(ECC(오류 수정 코드) 선호).
5. 스토리지: 충분히 큰 HDD와 함께 빠른 액세스가 가능한 대용량 SSD
6. 전원 공급 장치: 모든 구성 요소를 지원하기에 충분한 전력량을 제공하는 안정적인 전원 공급 장치
7. 냉각 시스템: 열 출력을 위한 액체 냉각과 같은 효율적인 냉각 시스템입니다.
8. 네트워킹: 노드 간 데이터 전송이 충분히 빠르도록 InfiniBand 또는 이더넷과 같은 고속 상호 연결을 사용해야 합니다.
9. 섀시: 섀시는 공기 흐름이 잘 설계되어야 하며 확장 공간을 허용하면서 모든 구성 요소를 수용해야 합니다.

처음부터 GPU 클러스터를 구축하는 단계

1. 요구 사항 정의: 특정 사용 사례, 원하는 성능 지표 및 예산 제한을 결정합니다.
2. 하드웨어 선택: 프로젝트 요구 사항이 정의한 대로 GPU, CPU, 마더보드, RAM, 스토리지, 전원 공급 장치, 냉각 시스템 또는 팬, 네트워킹 및 섀시를 선택합니다.
3. 하드웨어 조립: GPU가 있는 마더보드에 CPU와 메모리를 설치합니다. 마더보드를 섀시에 장착한 다음 SSD(Solid-State Drive)와 같은 저장 장치, PSU(Power Supply Unit)와 같은 전원 공급 장치, 팬이나 방열판과 같은 냉각 시스템을 연결합니다. 모든 구성 요소가 올바르게 고정되었는지 확인하십시오.
4. 네트워킹 구성: 서로 효과적으로 통신할 수 있도록 InfiniBand 또는 이더넷 케이블을 사용하여 노드 간 고속 상호 연결을 설정합니다.
5. 운영 체제 설치: CentOS 등과 같은 다른 OS 중에서 Ubuntu Linux 배포판과 같은 적절한 OS를 선택한 다음 하드 드라이브에 설치합니다. SSD는 I/O 집약적인 응용 프로그램에 더 좋습니다. 이 단계에서도 최대 성능 최적화를 위한 OS 설정이 필요합니다.
6. 소프트웨어 설치: CUDA(cuDNN)와 같은 라이브러리 및 TensorFlow(PyTorch)와 같은 기계 학습 프레임워크와 같은 필수 드라이버를 로드합니다. 소프트웨어를 최신 버전으로 업데이트하여 GPU 클러스터의 컴퓨팅 성능을 최대한 활용합니다.
7. 시스템 구성: BIOS 미세 조정; IP 주소를 자동으로 할당하기 위해 DHCP를 통한 네트워크 구성 출력을 극대화하면서 안정성을 보장하는 전력 최적화 관리
8. 테스트/검증: 시스템이 제조업체에서 제공한 사양을 충족하는지 확인하기 위해 스트레스 테스트, 벤치마크 테스트 프로그램 등을 수행합니다.
9. 애플리케이션 배포 – 필요한 ML 모델과 함께 원하는 애플리케이션을 설치한 후 의도된 사용 사례에 따라 데이터 처리를 시작합니다.

올바른 Nvidia GPU 및 구성 요소 선택

올바른 Nvidia GPU 및 기타 구성 요소를 선택할 때 의도된 용도에 따라 최적으로 작동하도록 체계적인 방법을 따르는 것이 중요합니다. 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

1. 워크로드 요구 사항 인식: 워크로드마다 GPU에 대한 요구 사항이 다릅니다. 예를 들어, 기계 학습을 수행하는 경우 높은 컴퓨팅 성능과 메모리 대역폭을 갖춘 Nvidia A100이 필요할 수 있습니다. 비디오 편집과 같은 그래픽 집약적인 작업에는 Nvidia Quadro 시리즈와 같은 그래픽 카드가 필요할 수 있습니다.
2. 예산 계산: 고성능 그래픽 카드는 매우 비쌀 수 있습니다. 좋은 성과를 찾는 데 제한 요소가 되지 않도록 충분히 일찍 지출할 금액을 결정하십시오.
3. 현재 시스템과의 호환성: 선택한 GPU가 컴퓨터 시스템의 모든 부분, 특히 마더보드 및 전원 공급 장치(PSU)와 잘 작동하는지 확인하십시오. 주변에 충분한 공간을 남겨두면서 PCI Express(PCIe) 슬롯에 물리적으로 맞는지 확인하십시오. 또한 PSU가 필요한 양의 전력을 공급할 수 있는지 확인하십시오.
4. 메모리 요구 사항: 수행하는 작업의 복잡성에 따라 GPU에서도 평소보다 훨씬 더 많은 VRAM이 필요할 수 있습니다. 예를 들어 대규모 데이터 세트를 사용하여 훈련된 딥 러닝 모델에는 Nvidia RTX 3090과 같은 대용량 메모리를 갖춘 그래픽 카드가 필요합니다.
5. 냉각 솔루션: 저가형 그래픽 처리 장치보다 고급형 그래픽 처리 장치에서 더 많은 열이 발생하므로 적절하게 처리하지 않으면 어느 시점에서 냉각이 문제가 됩니다. 열에 따라 공냉식, 수냉식, 맞춤형 구축을 선택하세요. 각 개별 카드의 최대 부하에서 나타나는 속성 [2].
6. 향후 확장: 나중에 업그레이드하거나 확장할 계획이라면 지금 선택한 모든 항목이 나중에 쉽게 확장할 수 있는지 확인하세요. 따라서 기본 PEG x16 슬롯 아래에 최소 850개의 추가 슬롯을 사용할 수 있어야 하며, 최소 권장 PSU 전력량은 XNUMXWatts 이상이어야 합니다.

이러한 점을 주의 깊게 고려하면 성능 및 예산 측면에서 귀하의 요구에 가장 잘 맞는 적절한 Nvidia GPU 및 구성 요소를 선택할 수 있습니다.

GPU 클러스터를 사용하는 이유는 무엇입니까?

AI 및 머신러닝 워크로드의 이점

AI 및 기계 학습 워크로드에 GPU 클러스터를 사용하면 몇 가지 주목할만한 이점이 있습니다. 첫째, 설계로 인해 병렬 컴퓨팅에서 중앙 처리 장치(CPU)보다 성능이 뛰어나 AI 및 기계 학습 작업의 대규모 계산에 적합합니다. 결과적으로 복잡한 모델을 다룰 때 훈련 시간이 크게 단축됩니다. 둘째, 확장성은 여러 GPU를 동시에 사용하여 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 알고리즘을 처리할 수 있는 GPU 클러스터를 통해 달성됩니다. 따라서 이러한 공동 계산 능력은 특히 GPU 클러스터의 계산 능력을 완전히 활용하는 AI 모델에서 성능과 정확도를 향상시킵니다. 또한 딥 러닝이나 데이터 분석과 같은 다양한 유형의 작업을 이러한 클러스터에서 처리할 수 있으므로 관찰 또는 데이터 수집을 기반으로 경험을 통해 학습하는 기계의 능력과 관련된 인공 지능 연구의 다양한 영역에 걸쳐 더욱 다양하고 적용 가능해집니다. 센서 등을 통해

고성능 컴퓨팅(HPC)의 성능 이점

고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 GPU 클러스터는 상당한 성능 이점을 제공합니다. 이들 설계는 병렬 지향적이므로 복잡한 시뮬레이션 계산, 모델링 및 데이터 분석 속도가 크게 향상됩니다. 이러한 시뮬레이션은 과학 실험이나 엔지니어링 프로젝트의 형태를 취할 수 있습니다. 이러한 동시성을 통해 대규모 과학 계산 및 엔지니어링 설계를 위한 빠른 실행 시간과 더 나은 처리량이 가능해졌습니다. 또한 GPU는 HPC 워크로드에서 엄청난 양의 데이터를 처리하는 데 필요한 빠른 정보 전송 속도를 허용하는 높은 메모리 대역폭을 가지고 있습니다. 또한 GPU 클러스터를 활용하면 기존 CPU 전용 구성보다 더 높은 와트 효율성을 제공하여 HPC 시스템의 효율성과 비용 효율성이 향상됩니다.

GPU 클러스터를 사용하여 딥 러닝 모델 확장

GPU 클러스터를 사용하여 딥 러닝 모델을 확장하려면 모든 GPU에 작업 부하를 분산해야 합니다. 이렇게 하면 훈련 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 모델 병렬성을 통해 신경망의 여러 부분을 서로 다른 GPU에서 동시에 처리할 수 있습니다. 또는 데이터 병렬성은 다양한 데이터 하위 집합을 사용하여 여러 GPU에 걸쳐 전체 모델을 훈련하고 일관된 학습을 위해 주기적으로 가중치를 동기화하는 것을 의미합니다. 또한 두 접근 방식 모두 하이브리드 병렬 처리로 결합되어 사용 가능한 리소스를 보다 효과적으로 활용합니다. 적절하게 구성된 GPU 클러스터는 더 크고 복잡한 데이터 세트를 처리할 수 있게 되므로 훈련 시간을 단축하는 동시에 딥 러닝 모델의 일반적인 성능과 정확도 수준을 향상시킬 수 있습니다.

GPU 클러스터를 최적화하는 방법은 무엇입니까?

클러스터 관리 모범 사례

GPU 클러스터의 성능과 효율성을 최적화하려면 이를 잘 관리해야 합니다. 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 리소스 모니터링 및 할당: GPU 사용량, 메모리 소비율, 시스템 상태를 확인할 수 있는 강력한 추적 도구를 만듭니다. 또한 용지 걸림이 발생하지 않도록 리소스를 동적으로 재할당하는 데 도움이 되어야 합니다.
2. 로드 밸런싱: 일부 GPU의 과도한 작업을 방지하고 다른 GPU는 할 일이 없도록 워크로드가 클러스터 전체에 균등하게 분산되도록 합니다. 무엇보다도 리소스 가용성에 대한 현재 부하를 살펴보는 고급 일정 정책을 사용할 수 있습니다.
3. 정기 유지 관리: 클러스터는 항상 최적의 수준에서 작동해야 합니다. 따라서 하드웨어 기능, 소프트웨어 업데이트 설치 또는 냉각 시스템 검토에 대한 정기적인 검사는 이러한 이유뿐만 아니라 오류로 인해 가동 중지 시간이 발생할 수 있으므로 충분히 자주 수행되어야 합니다.
4. 통신 오버헤드 최적화: 특히 InfiniBand와 같은 고속 상호 연결이 활용되는 경우 많은 노드가 관련된 대규모 병렬 처리 중에 통신 오버헤드를 줄여 데이터 전송 방법을 효율적으로 만들어야 합니다.
5. 적응형 조정: 실시간 수요 기반 자동 조정 정책을 구현하면 비용을 제어하는 ​​동시에 피크 로드 중에 충분한 리소스를 사용할 수 있도록 보장하는 데 도움이 됩니다.
6. 보안 조치: 사이버 위협은 날마다 변화하므로 강력한 인증 프로토콜, 전송/저장 데이터 암호화 등 무단 접근 방지 조치를 정기적인 보안 감사와 함께 시행해야 합니다.

이러한 모든 지침을 따르면 조직은 GPU 클러스터를 보다 효과적으로 관리하여 성능 수준과 비용 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Slurm 및 오픈 소스 옵션과 같은 클러스터 관리 소프트웨어 활용

GPU 클러스터 관리 소프트웨어는 GPU를 모니터링하고 제어하여 성능을 향상시키는 데 필수적입니다. Linux 기반 오픈 소스 시스템인 Slurm은 모든 규모의 클러스터에 맞게 확장 가능하고 내결함성을 갖도록 설계되었습니다. 이는 사용자에게 리소스 할당, 작업 예약 및 모니터링을 위한 강력한 기반을 제공하므로 컴퓨팅 리소스를 효과적으로 사용할 수 있습니다. 단순하고 복잡한 워크로드 스케줄링 정책을 지원하여 고성능 컴퓨팅(HPC)부터 인공지능까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다.

주목할만한 다른 오픈 소스 가능성으로는 분산 애플리케이션 또는 프레임워크 간의 효율적인 공유를 가능하게 하기 위해 CPU, 메모리, 스토리지 및 기타 컴퓨팅 리소스를 추상화하는 Apache Mesos가 있습니다. Kubernetes는 주로 컨테이너 오케스트레이션으로 인식되지만 클러스터 환경 내에서 GPU 워크로드 관리에도 점점 더 많이 사용됩니다. Kubernetes를 사용하면 배포 확장 및 운영을 자동화하여 다양한 워크로드에 적합한 매우 유연한 관리 솔루션을 제공할 수 있습니다.

Slurm은 이러한 오픈 소스 옵션과 마찬가지로 커뮤니티 지원과 함께 광범위한 문서를 제공하므로 조직에서 클러스터 관리 시스템에 대한 확장 가능하고 저렴한 솔루션이 필요할 때 편리한 선택이 됩니다.

GPU 드라이버 및 CUDA 구성 최적화

컴퓨팅 워크로드를 최적으로 최적화하려면 GPU 드라이버 및 CUDA 구성을 최적화하는 것이 중요합니다. 가장 먼저 취해야 할 단계는 최신 GPU 드라이버가 설치되어 있는지 확인하는 것입니다. NVIDIA와 같은 제조업체는 최신 애플리케이션에 필요한 성능 개선, 버그 수정 및 새로운 기능 세트를 제공하는 업데이트를 자주 출시합니다.

CUDA(Compute Unified Device Architecture) 툴킷 설정은 드라이버 업데이트 외에 GPU 클러스터의 컴퓨팅 용량을 최적화하는 또 다른 핵심 요소입니다. 여기에는 컴파일러 도구, 라이브러리 및 최적화된 런타임이 포함됩니다. 이는 특히 동일한 라인 내의 모델에서 범용 그래픽 카드의 계산 능력을 활용하여 병렬 응용 프로그램 실행 속도를 크게 높일 수 있습니다. 최고의 성능을 달성하기 위해 올바르게 수행해야 하는 컴퓨팅 기능 선택 또는 메모리 사용량 최적화와 같은 몇 가지 특정 설정이 있습니다.

또한 NVIDIA Nsight를 CUDA 프로파일러와 함께 사용하면 GPU 및 CUDA 설정의 다양한 부분을 미세 조정할 수 있습니다. 이를 통해 실행 시간 동안 병목 현상이 발생할 수 있는 위치와 병목 현상을 제거할 수 있는 방법을 알아낼 수 있습니다. 이러한 유틸리티는 커널 실행 세부 정보, 메모리 전송 효율성 통계, 하드웨어 활용도 지표 등에 대한 많은 정보를 제공하므로 개발자는 성능 저하의 가능한 원인을 감지하고 쉽게 수정할 수 있습니다.

결론적으로 드라이버를 최신 상태로 유지하는 것은 CUDA 도구 키트를 올바르게 구성하고 프로파일링 도구를 사용하는 것이 GPU 드라이버 및 Cuda 구성 수준의 최적화를 통해 더 나은 계산 효율성을 달성하는 데 중요한 단계입니다.

GPU 클러스터 배포의 과제와 솔루션

지연 시간 및 대역폭 문제 처리

지연 문제 및 한 번에 전송할 수 있는 데이터 양과 관련된 GPU 클러스터 배포에는 여러 가지 정확한 방법이 고려될 수 있습니다. 첫째, 지연을 줄이고 다양한 노드 간의 전송 속도를 높이기 위해 InfiniBand 또는 NVLink와 같이 매우 빠른 상호 연결을 사용하는지 확인하십시오. 둘째, 정보를 압축하여 전송 중에 크기를 줄이고 대역폭을 더 잘 활용할 수 있는 방법을 도입하십시오. 셋째, 병렬 작업을 실행할 때 노드 간 가능한 상호 작용을 최소화하기 위해 여러 프로세서 간의 데이터 배포 체계를 최적화합니다. 마지막으로, 대기 시간을 효과적으로 처리하려면 계산이 수행되고 정보가 한 지점에서 다른 지점으로 전송되는 비동기 통신 프로토콜을 서로 함께 사용해야 합니다.

대규모 클러스터의 전원 공급 장치 및 냉각 관리

대규모 GPU 클러스터의 경우 효과적인 전원 공급 및 냉각 제어를 위해서는 신중한 전략이 필요합니다. 안정적인 전원 공급을 보장한다는 것은 백업 전원을 사용하고 정전에 대응하기 위한 UPS(무정전 전원 공급 장치) 시스템을 통합하는 것을 의미합니다. 냉각에는 작동 온도를 최적 수준으로 유지하고 과열을 방지하기 위한 액체 냉각 솔루션과 함께 정밀 공조 시스템이 필요합니다. 비효율성을 빠르게 식별하고 완화하려면 전력 및 열 측정항목을 면밀히 추적하는 것이 중요합니다. 마찬가지로 대규모 GPU 클러스터 안정성과 성능은 에너지 효율적인 하드웨어 선택을 옹호하는 것과 결합된 열 설계 전력(TDP) 등급 적용 메커니즘을 엄격히 준수함으로써 향상될 수 있습니다.

스케줄러 및 작업 부하 관리 탐색

대규모 GPU 클러스터로 작업할 때는 리소스를 효율적으로 사용하고 성능 목표를 달성하는 것이 중요합니다. 공정한 공유 또는 우선순위 기반 스케줄링 알고리즘을 사용하여 사용 가능한 리소스 간에 작업을 균등하게 분배하여 GPU 클러스터 내의 병목 현상을 제거합니다. Slurm 또는 Kubernetes와 같은 시스템은 컴퓨터 그룹에서 작업을 제출, 추적 및 실행하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 다양한 유형의 리소스를 동시에 할당할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 워크로드를 동적으로 처리할 수 있습니다. 게다가 예측 분석을 사용하여 리소스 요구 사항을 예측할 수 있으므로 조기 개입이 가능하고 시스템의 전반적인 효율성이 향상됩니다.

GPU 클러스터 기술의 미래 동향

새로운 Nvidia Tesla 및 Tensor 핵심 혁신

Nvidia는 GPU 기술의 가능성을 계속 확장하기 위해 Tesla 및 Tensor Core 아키텍처를 혁신하고 있습니다. 그들은 이전 세대에 비해 성능이 매우 향상된 A100 Tensor Core GPU라는 신제품을 출시했습니다. 이 GPU는 AI 훈련 및 추론 워크로드를 가속화하기 위해 100세대 텐서 코어를 활용하므로 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 데이터 센터 애플리케이션에 적합합니다. 또한 AXNUMX은 사용자가 리소스를 더 효율적으로 분할하여 효율성을 향상시킬 수 있는 다중 인스턴스 GPU(MIG) 기능도 갖추고 있습니다. 이러한 발전을 통해 우리는 이제 더욱 강력하고 확장 가능한 GPU 클러스터를 구축할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 다양한 사용 사례에 걸쳐 운영 유연성을 유지하면서 컴퓨팅 성능을 높일 수 있습니다.

AI 인프라 개발의 영향

AI 인프라의 성장은 컴퓨팅 효율성, 확장성 및 고급 분석의 민주화에 영향을 미칩니다. 더 나은 추론을 위한 더 나은 AI 인프라를 통해 산업 전반에 걸쳐 더 빠른 AI 모델 교육 및 배포가 가능해졌습니다. 확장성 향상을 통해 필요에 따라 리소스를 확장하여 더 많은 데이터와 처리 능력을 쉽게 처리할 수 있습니다. 진입 장벽에 대한 접근이 제한된 조직은 혁신을 촉진하는 다양한 목적으로 이러한 기술을 사용할 수 있습니다. 더욱이, 더욱 강력한 인공지능 시스템은 가장 필요한 자율주행차와 같은 다른 분야 중에서도 의료나 금융 분야의 혁신으로 이어질 수 있는 대규모 프로젝트를 지원합니다.

연구 클러스터 및 학술 응용에 대한 전망

AI 인프라 발전은 연구 클러스터와 학술 기관에 매우 유익합니다. Nvidia A100 Tensor Core GPU는 성능이 뛰어나고 다재다능하기 때문에 더 어려운 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 기업에서는 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기능을 통해 리소스를 보다 효율적으로 활용하여 한 번에 두 개 이상의 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 따라서 공동 연구는 더욱 효과적이 되어 유전체학, 기후 모델링, 컴퓨터 물리학 등 다양한 분야에서 획기적인 발전을 가져오는 혁신을 장려합니다. 또한 오늘날의 AI 인프라와 함께 제공되는 확장성과 견고성을 통해 교육 기관은 자금과 최고 두뇌를 확보하여 지식 경계를 더 높은 수준으로 끌어올릴 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

참조 출처

그래픽 처리 장치

엔비디아

컴퓨터 클러스터

자주 묻는 질문

Q: GPU 클러스터란 무엇이며 고급 머신러닝과 딥러닝에서 어떻게 사용됩니까?

A: GPU 클러스터는 고성능 컴퓨팅 작업을 위해 협업하도록 설정된 각각 하나 이상의 GPU를 포함하는 여러 노드의 그룹입니다. 이러한 클러스터는 고급 기계 학습 및 딥 러닝에 적합합니다. 이러한 애플리케이션에는 거대한 신경망을 훈련하고 엄청난 데이터 세트를 처리하기 위해 많은 양의 컴퓨팅 성능이 필요하기 때문입니다.

Q: GPU 클러스터는 기존 CPU 기반 클러스터와 어떻게 다릅니까?

A: 범용 계산을 위해 설계된 중앙 처리 장치를 사용하는 기존 CPU 기반 클러스터와 달리 GPU 클러스터는 병렬 컴퓨팅 작업을 위해 특별히 제작된 그래픽 처리 장치를 활용하므로 일부 계산 작업 부하에 대해 더 빠르고 효율적입니다. 예를 들어, CPU는 다양한 유형의 프로세스를 동시에 처리할 수 있지만 GPU는 기계 학습 및 딥 러닝 애플리케이션과 관련된 대규모 병렬 처리를 처리하는 데 이상적입니다.

Q: GPU 클러스터 하드웨어의 주요 구성 요소는 무엇입니까?

A: 일반적으로 GPU 클러스터 하드웨어는 고성능 GPU, 컴퓨팅 노드, NVLink 또는 PCIe와 같은 상호 연결로 구성되어 동일한 시스템 내의 장치 간은 물론 네트워크 환경의 서로 다른 시스템 간에 빠른 데이터 전송 속도를 제공합니다. 스토리지 솔루션; 이러한 자원이 상주하는 데이터 센터 내 관련 인프라와 강력한 기계에서 발생하는 열을 안전하게 소산시키는 데 필요한 냉각 시스템이 필요합니다. 전체 아키텍처를 통해 여러 장치에 걸쳐 분산된 대규모 계산 작업을 처리할 때 쉽게 확장할 수 있습니다.

Q: GPU 클러스터에서 NVLink가 중요한 이유는 무엇입니까?

A: NVIDIA가 개발한 이 기술은 이러한 장치 간에 고속 연결을 제공하여 기존 PCIe 연결보다 훨씬 빠르게 정보를 교환할 수 있도록 하기 때문에 단일 다중 GPU 시스템 내의 모든 GPU 장치에 NVLink를 포함하는 것이 중요합니다. 따라서 더 느린 버스를 통해 연결된 프로세서 또는 메모리 모듈 간의 느린 데이터 전송으로 인해 발생하는 잠재적인 병목 현상을 제거합니다. 결과적으로, 설치된 모든 GPU에서 사용 가능한 모든 처리 능력을 최대 잠재력으로 액세스할 수 있게 되어 전체 클러스터 성능이 크게 향상됩니다.

Q: GPU 클러스터에서 컴퓨팅 노드는 어떤 역할을 합니까?

A: GPU 클러스터에서 컴퓨팅 노드는 기본 구성 요소입니다. 각 노드에는 대규모 계산에 필요한 CPU, 하나 이상의 GPU, 메모리 모듈 및 저장 장치가 포함되어 있습니다. 컴퓨팅 노드는 함께 작동하여 여러 GPU를 포함하는 다양한 시스템 부분에 작업 부하를 동시에 분산시키는 동시에 해당 클러스터 내에서 고성능 컴퓨팅 작업을 실행하는 동안 필요한 다양한 구성 요소 간의 효율적인 통신을 보장합니다.

Q: 다양한 종류의 GPU 클러스터가 있습니까?

A: 예, GPU 클러스터는 노드당 GPU 수, GPU 유형(예: NVIDIA GPU와 같은 특정 모델), 클러스터 자체의 아키텍처(동종인지 여부(모든 노드는 유사한 하드웨어를 가짐))에 따라 분류되는 경우가 많습니다. ) 또는 이종(다양한 유형의 노드 및 GPU)입니다.

Q: GPU 클러스터를 사용하면 어떤 애플리케이션이 가장 큰 이점을 얻습니까?

A: 인공 지능, 기계 학습, 딥 러닝, 컴퓨터 비전 및 데이터 분석과 같은 분야의 응용 프로그램은 컴퓨팅 성능을 통해 큰 이점을 얻습니다. offGPU 클러스터에 의해 생성됩니다. 이러한 애플리케이션은 상당한 병렬 처리 기능을 요구하므로 GPU 클러스터는 성능과 효율성을 향상시키는 이상적인 솔루션이 됩니다.

Q: 기계 학습 애플리케이션을 위해 GPU 클러스터에서 Linux를 사용할 수 있습니까?

답: 물론이죠! Linux는 안정성, 유연성 및 고성능 컴퓨팅 지원으로 인해 GPU 클러스터의 운영 체제로 널리 사용됩니다. 많은 AI 소프트웨어 프레임워크는 Linux에서 실행되도록 최적화되어 있어 GPU 클러스터에서 기계 학습(ML)과 심층 신경망(DNN) 애플리케이션을 관리하고 배포하는 데 선호됩니다.

Q: GPU의 폼 팩터는 GPU 클러스터 설계에 어떤 영향을 줍니까?

A: GPU의 폼 팩터는 냉각, 전력 소비, 공간 활용 등 GPU 클러스터 내의 하드웨어 설계와 관련된 다양한 측면에 영향을 미칩니다. GPU 폼 팩터를 적절하게 고려하면 데이터 센터 내 배포를 최적화하는 동시에 효율적인 열 관리를 보장하여 특히 하나의 클러스터에서 고성능을 실현하는 데 도움이 됩니다.

Q: 동종 클러스터를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

A: 모든 노드가 동일한 하드웨어 구성을 보유하는 동종 클러스터는 계산 작업 예약이나 최적화 프로세스와 같은 관리 작업을 단순화합니다. 이러한 종류의 균일성은 보다 예측 가능한 성능을 가져올 수 있습니다. 전체 클러스터를 유지 관리할 때 소프트웨어 배포가 더 쉬워지고 복잡성이 줄어듭니다.