고성능 서버에서 NVIDIA H100 GPU의 성능 활용

증가하는 데이터 양과 증가하는 계산 요구 사항을 특징으로 하는 현대 컴퓨팅의 고압적인 환경에서 고성능 서버의 선구자인 NVIDIA H100 GPU가 등장했습니다. 이 기사에서는 데이터 분석, 과학적 계산, AI 기반 애플리케이션의 속도 향상에 새로운 이정표를 세운 NVIDIA H100 GPU의 혁신적인 기능과 새로운 기술을 공개하려고 합니다. NVIDIA H100 GPU를 서버 인프라에 통합함으로써 조직은 주요 컴퓨팅 가속 및 인텔리전스 혁신에 필요한 탁월한 처리 능력, 효율성 및 확장성의 이점을 누릴 수 있습니다. 슈퍼컴퓨팅의 미래를 형성하는 데 있어 H100의 역할을 보여주는 기술 사양, 성능 지표 및 사용 사례에 대해 자세히 설명합니다.

NVIDIA H100 GPU 서버가 AI와 컴퓨팅을 혁신하는 이유

AI 가속화에서 NVIDIA H100 GPU의 역할 이해

인공지능(AI)의 가속화에서 중요한 역할을 하는 것은 NVIDIA H100 GPU로, AI를 개발할 때 학습 및 추론 단계에 필요한 시간을 획기적으로 단축합니다. 구조 설계는 AI 알고리즘의 극한 데이터 요구 사항에서 처리량과 효율성을 향상하도록 설계되었습니다. H100은 자연어 처리(NLP) 개선을 위한 기본 요구 사항인 대규모 언어 모델을 위해 개발된 "Transformer Engine"과 같은 최신 AI 특정 기술 중 일부를 지원하여 이 분야의 리더로 차별화합니다.

딥 러닝 및 머신 러닝 워크플로에 대한 NVIDIA H100의 영향

딥 러닝 및 머신 러닝 워크플로우에서 NVIDIA HG0O GPU의 통합에는 많은 영향이 있습니다. 이는 뛰어난 부동 소수점 연산 및 텐서 연산으로 인해 H100의 Tensor 코어가 사용되는 가속 컴퓨팅으로 시작됩니다. 예를 들어 이러한 Tensor 코어는 딥 러닝 작업을 가속화하도록 설계되어 복잡한 신경망의 훈련 시간을 크게 단축합니다. 또한 H100의 메모리 대역폭(AI 조정) 및 아키텍처는 고유한 기능과 결합되어 데이터 집약적인 워크로드 중에 병목 현상을 최소화하는 빠른 데이터 처리 및 처리를 향상하는 데 도움이 됩니다.

NVIDIA H100 Tensor 코어 GPU: AI 개발을 위한 전례 없는 성능

전례 없는 성능 엔비디아 H100 AI 개발을 위한 Tensor Core GPU는 다음과 같은 몇 가지 중요한 사양 및 기능에 기인할 수 있습니다.

• 확장성: H100 GPU의 확장성은 NVIDIA의 혁신입니다. 이를 통해 단일 H100 GPU는 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기능을 통해 더 작고 완전히 격리된 GPU 인스턴스로 분할될 수 있으므로 다른 프로세스를 방해하지 않고 독립적으로 맞춤화된 GPU 리소스로 여러 사용자 또는 작업을 수행할 수 있습니다.
• 메모리 대역폭: 혁신적인 HBM3 메모리를 갖춘 H100은 시장에서 가장 높은 대역폭을 제공하며, 이는 일반적인 AI 및 ML 애플리케이션의 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 중요합니다.
• 에너지 효율성: 성능뿐만 아니라 효율성도 고려하여 설계되었습니다. 해당 아키텍처는 지속 가능한 대규모 AI 작업에 필요한 더 적은 에너지를 사용하여 더 많은 계산을 수행할 수 있도록 전력 소비를 최적화합니다.
• 소프트웨어 호환성: CUDA-X AI 라이브러리와 AI Enterprise 소프트웨어 스택을 포함한 포괄적인 소프트웨어 제품군을 보유한 NVIDIA는 H100 GPU가 제공하는 기능을 활용하여 개발자 애플리케이션을 쉽게 최적화할 수 있도록 보장합니다.

NVIDIA H100 GPU를 인프라에 통합함으로써 조직은 AI, 딥 러닝, 머신 러닝 프로젝트를 개념부터 배포까지 가속화하여 인공 지능 연구 및 애플리케이션 개발의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다.

최적의 성능을 위해 NVIDIA H100 GPU로 서버 구성

GPU 밀도 최적화: NVIDIA H100 GPU 서버를 확장하는 방법

NVIDIA H100 GPU 서버를 효율적으로 확장하려는 경우 AI 및 ML 로드 실행 시 리소스를 최대한 활용하고 최고의 출력을 제공하기 위해 GPU 밀도를 최적화하는 것이 중요합니다. 다음은 컴퓨터를 효과적으로 확장하는 데 필요한 단계입니다.

• 직무 요구사항을 평가합니다. 먼저 인공 지능 또는 기계 학습 작업에 필요한 것이 무엇인지 알아야 합니다. 계산 강도, 메모리 요구 사항, 병렬 처리 등을 고려하십시오. 이는 GPU 확장에 대한 접근 방식을 알려줍니다.
• 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기능 극대화: H100 GPU의 MIG 기능은 각 GPU를 최대 XNUMX개의 개별 파티션으로 나누는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 인스턴스는 다양한 작업이나 사용자 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있으므로 관련된 모든 개별 GPU의 전반적인 사용 효율성이 향상됩니다.
• 효과적인 냉각 시스템 사용: 고밀도 그래픽 카드 구성이 있는 영역에서는 강한 열이 발생합니다. 최적의 한계 내에서 온도를 유지하기 위해 혁신적인 냉각 방법을 활용하십시오. 이러한 방식으로 지속적인 성능과 신뢰성이 보장됩니다.
• 확장성을 위한 계획: 인프라 설계의 일부로 확장성 기능을 통합하십시오. 추가 GPU 또는 기타 하드웨어 구성 요소를 쉽게 통합할 수 있는 서버 아키텍처를 선택하십시오. 이렇게 하면 계산 증가로 인해 향후 확장 시 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

H5 GPU 서버 성능 극대화에서 PCIe Gen100의 중요성

PCIe Gen5는 다음과 같은 방식으로 이 중요한 요소를 강화하여 NVIDIA H100 GPU 서버의 성능을 향상시킵니다.

1. 향상된 데이터 전송 속도: SoC(시스템 온 칩) 내 및 MCM(멀티칩 모듈)에 장착된 두 칩 간의 신속한 통신. PCIe Gen 5.0은 PCIe Gen 4.0의 전송 속도를 두 배로 높여 H100 GPU와 시스템의 다른 부분 간의 통신을 개선합니다. 이는 고속 데이터 처리 및 전송이 필요한 AI/ML 애플리케이션에 매우 중요합니다.
2. 낮은 대기 시간: 낮은 대기 시간은 데이터를 전달하고 원격 액세스 클라이언트로부터 응답을 받는 데 소요되는 시간을 줄여 H100 GPU 서버에서 실행되는 실시간 AI 애플리케이션과 같은 데이터 집약적인 작업의 전반적인 효율성을 높입니다.
3. 향상된 대역폭: 대역폭이 증가하면 더 많은 데이터 채널이 흐르고 더 빠른 연결이 가능해 복잡한 AI 모델 훈련과 같이 엄청난 양의 정보가 포함된 활동에 이상적입니다.
4. 미래 보장: 지금 PCIe Gen5로 전환하면 서버 인프라가 미래의 GPU 기술 발전에 대비할 수 있으므로 투자를 보호하고 차세대 GPU로 직접 전환할 수 있습니다.

이러한 원칙을 이해하고 적용함으로써 조직은 NVIDIA H100 GPU 서버의 성능과 효율성을 극적으로 향상시켜 AI 혁신을 더욱 빠른 속도로 추진할 수 있습니다.

H100 GPU 서버에서 NVIDIA AI 엔터프라이즈 소프트웨어의 기능 탐색

H100 GPU 서버의 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 제품군이 필수인 가장 중요한 이유 중 하나는 AI 노력의 성능을 가속화하고 향상시키는 중요한 동인 역할을 한다는 것입니다. 강력한 NVIDIA H100 GPU를 활용하기 위해 프로젝트가 효율적이고 효과적인 방식으로 확장되도록 설계되었습니다. NVIDIA AI Enterprise는 이러한 서버와 관련된 AI 이니셔티브에 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 최적화된 AI 프레임워크 및 라이브러리: NVIDIA AI Enterprise에는 AI 애플리케이션이 H100 GPU의 완전한 계산 용량을 활용할 수 있도록 함으로써 복잡한 모델을 훈련하는 동안 소요되는 시간을 단축하는 완벽하게 최적화되고 지원되는 AI 프레임워크 및 라이브러리가 포함되어 있습니다.
• 단순화된 관리 및 배포: 이 제품군에는 모든 인프라 규모에 걸쳐 인공 지능 애플리케이션을 쉽게 관리하고 배포할 수 있는 도구가 있습니다. 이는 배포 및 워크로드 관리와 관련된 복잡성을 줄이는 것 외에도 프로젝트 워크플로와 관련된 프로세스를 용이하게 합니다.
• 강화된 보안 및 지원: AI 프로젝트가 효율적일 뿐만 아니라 안전하다는 것을 확인하기 위해 조직은 NVIDIA의 독점 기술 지원과 결합된 엔터프라이즈급 보안 기능을 활용할 수 있습니다. 또한 이러한 지원은 문제 해결을 돕고 결과 개선을 위해 AI 워크로드를 최적화하는 데까지 확장될 수 있습니다.
• NVIDIA 인증 시스템과의 호환성 및 성능: H100 GPU 서버에서 NVIDIA AI Enterprise를 실행하는 경우 Nvidia 인증 시스템을 사용하여 최적의 성능과 함께 호환성이 보장됩니다. 완전한 테스트 프로세스가 실행되었으므로 신뢰성이나 성능과 관련하여 Nvidia가 설정한 모든 관련 기준을 충족한다는 데 의심의 여지가 없습니다. 따라서 이와 같은 인증은 인공 지능 부하 측면에서 현대적인 요구를 지원하는 견고하게 구축된 기반에 대한 확신을 기업에 제공합니다.

여기에 포함된 제품 포트폴리오에 포함된 도구를 포함한 NVIDIA의 기술을 활용하여 NVIDIA의 지원을 받으면 조직에서는 이제부터 각자의 Ai 프로젝트를 자신 있게 진행할 수 있으며, 프로젝트를 올바르게 구성하면 그 어느 때보다 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라는 확신을 가질 수 있습니다.

다양한 워크로드에 대한 H100 GPU 서버의 확장성과 다양성 평가

폼 팩터 비교: 귀하의 요구에 맞는 NVIDIA H100 서버 찾기

AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드의 성능을 극대화하려면 NVIDIA H100 GPU 서버를 선택할 때 올바른 폼 팩터를 선택하는 것이 중요합니다. 하지만 이 선택을 할 때 무엇을 고려해야 합니까?

• 공간 제약: 한편으로는 랙 서버는 쉽게 확장할 수 있도록 제작되었으며 표준화된 데이터 센터 구성에 적합하므로 공간 제약이 있는 조직에 더 적합합니다.
• 냉각 용량: 예를 들어, 서버의 열 설계는 특히 NVIDIA H100과 같은 고성능 GPU의 경우 중요합니다. 블레이드 서버는 밀집 구성에서 최적화된 냉각 솔루션을 제공할 수 있습니다.
• 확장 요구 사항: 또한 서버에서 향후 GPU나 기타 하드웨어를 추가할 수 있는지 여부도 고려해야 합니다. 예를 들어, 타워 서버는 일반적으로 섀시가 더 크기 때문에 물리적 확장을 위한 더 많은 공간을 제공합니다.

8x NVIDIA H100 Tensor Core GPU 서버가 집약적인 AI 워크로드를 처리하는 방법

8x NVIDIA H100 Tensor Core GPU를 탑재한 "Synaptic" 또는 AI 컴퓨터 시스템은 주요 AI 워크로드를 위해 설계되었습니다. 다음과 같은 장점이 있습니다.

엄청난 병렬 처리 능력: H100 GPU는 특정 목적에 맞게 제작되었으므로 더 빠른 훈련 및 모델 추론으로 이어지는 병렬 처리 작업에 탁월합니다.

증가된 메모리 대역폭: 고대역폭 메모리(HBM3)는 대용량 데이터 세트와 복잡한 모델을 처리하는 데 중요한 GPU 메모리 데이터 전송 속도를 높입니다.

AI 관련 아키텍처 기능: 이러한 기능에는 딥 러닝 및 AI 워크로드를 줄이기 위해 의도적으로 만들어진 텐서 코어와 변환기 엔진이 포함됩니다.

고대역폭 NVLink 연결을 통해 HPC 및 AI 처리량 극대화

특정 워크로드, 인프라 요구 사항 및 향후 성장 계획을 기반으로 한 요구 사항을 충족하기 위해 최고의 NVIDIA H100 서버 구성을 평가할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 이러한 맞춤형 접근 방식을 사용하면 NVIDIA H100 GPU의 모든 기능을 활용하여 AI 및 HPC 작업에서 최고의 효율성과 성능을 얻을 수 있습니다.

1. 더 빠른 데이터 공유 활성화: NVLink 기술은 종종 지연이 발생하는 기존 PCIe 연결과 달리 GPU 간에 데이터를 더 빠르게 전송합니다.
2. 확장성 향상: NVLink는 수많은 GPU를 함께 연결하므로 시스템이 더 복잡한 모델이나 애플리케이션으로 시뮬레이션되는 컴퓨팅 능력을 더 쉽게 확장할 수 있습니다.
3. 다중 GPU 효율성 향상: NVLINK가 모든 GPU 카드에서 균일한 메모리 액세스 방식을 제공하는 것은 서로 다른 GPU 카드 간의 데이터 공유 또는 동기화와 관련된 병렬 처리 애플리케이션에 필수적입니다.

고성능 컴퓨팅(HPC) 발전에서 NVIDIA H100 GPU의 역할

과학적 발견과 컴퓨터 연구를 위한 촉매제 역할을 하는 NVIDIA H100 GPU

이는 고성능 컴퓨팅(HPC) 세계에서 중요한 이정표입니다. NVIDIA H100 GPU는 가장 강력한 컴퓨팅 용량을 갖추고 있어 과학적 발견과 컴퓨팅 연구의 촉매제 역할을 합니다. GPU 가속 HPC 워크로드를 처리하는 이러한 GPU의 능력은 대규모 데이터 세트를 세분화하여 기후 모델링이나 유전체학과 같은 다양한 분야의 발전을 가능하게 하는 데 매우 중요합니다. 이 섹션에서는 H100 GPU가 이러한 변화에 어떻게 기여하는지 설명합니다.

1. 더 나은 계산 효율성: NVIDIA H100 GPU의 특징인 아키텍처는 처리 효율성을 극대화하여 연구자들이 이전보다 더 빠른 속도로 계산 집약적인 시뮬레이션과 데이터 분석을 처리할 수 있도록 해줍니다. 이러한 효율성은 현대 과학 연구의 특징인 실시간 데이터 처리 및 복잡한 시뮬레이션을 수행하는 데 매우 중요합니다.
2. 고급 AI 통합: H100에는 Tensor Cores 및 Transformer Engine과 같은 AI 관련 아키텍처 기능이 통합되어 고성능 컴퓨팅(HPC)과 인공 지능(AI) 간의 격차를 해소합니다. 결과적으로, 과학에서의 딥러닝 응용은 한계로 인해 계산 수단으로는 할 수 없었던 패턴과 예측을 분석하여 새로운 현상을 발견할 수 있을 것입니다.
3. 복잡한 모델을 위한 확장성: H100은 고대역폭 NVLink 연결을 통해 대규모 시뮬레이션과 복잡한 모델 처리 능력을 향상시켜 여러 GPU 간의 효율적인 데이터 공유 및 동기화를 가능하게 합니다. 이 특성은 고차적이고 보다 상세한 모델을 탐색할 수 있기 때문에 연구자가 엄청난 계산 리소스가 필요한 프로젝트를 수행하는 경우 중요해집니다.
4. 가속화된 데이터 분석: 방대한 양의 정보에 빠른 분석 기간이 필요한 과학 연구에서; NVIDIA H100 GPU는 이 프로세스에서 특히 효율적입니다. 따라서 연구자들은 보다 빠르게 답변을 얻을 수 있습니다. 이러한 가속화는 대규모 게놈 서열을 분석하는 데 엄청난 컴퓨팅 용량이 필요한 게놈학과 같은 분야에서 특히 중요합니다.
5. 에너지 효율성: 엄청난 계산 능력에도 불구하고 NVIDIA H100 GPU는 최대 에너지 효율성을 염두에 두고 설계되었습니다. 따라서 계산 출력을 최적화하는 동시에 탄소 배출량을 최소화하는 것은 지속 가능한 과학 컴퓨팅 노력에 절대적으로 중요합니다.

NVIDIA H100 GPU의 고급 기능 덕분에 연구원과 과학자들은 컴퓨팅 연구와 과학적 발견에서 가능한 범위를 확장할 수 있습니다. 이러한 GPU를 HPC 시스템에 통합하는 것은 복잡한 현상을 분석, 모델링 및 이해하는 능력의 획기적인 발전으로, 더 빠른 속도의 혁신 또는 지식 생산으로 이어집니다.

NVIDIA H100 GPU 서버를 엔터프라이즈 및 데이터 센터 환경에 통합

기업에 NVIDIA H100 GPU 서버를 배포하기 위한 보안 고려 사항

기업에 NVIDIA H100 GPU 서버를 배포하려면 개인 정보를 보호하고 시스템 무결성을 유지하기 위해 몇 가지 보안 문제를 고려해야 합니다. 우선, 이동 중인 데이터와 저장 중인 모든 데이터가 암호화되었는지 확인하세요. 이는 AES-256과 같은 강력한 암호화 표준을 사용하여 수행되어야 합니다. 암호화에 사용되는 암호화 키의 안전한 생성, 저장 및 관리를 위해 하드웨어 보안 모듈(HSM)을 구현합니다. 승인된 직원만 승인된 소프트웨어에서 실행되는 서버에 액세스할 수 있도록 보안 부팅 및 신뢰할 수 있는 플랫폼 모듈 TPM도 사용해야 합니다. 방화벽, 침입 탐지 시스템(IDS), 침입 방지 시스템(IPS) 구성도 네트워크 보안의 핵심입니다. 정기적인 보안 감사 및 침투 테스트를 통해 공격자가 악용할 수 있는 약점을 식별하는 데 도움이 되는 동시에 취약점 패치를 위해 모든 소프트웨어를 최신 상태로 유지하세요.

NVIDIA H100 랙마운트 서버로 데이터 센터 인프라 최적화

NVIDIA H100 랙마운트 서버의 데이터 센터 인프라를 최적화하려면 먼저 고성능 H100 서버와의 호환성을 위해 기존 전력 및 냉각 기능을 평가하십시오. 효율적인 공기 관리 및 액체 냉각기와 같은 냉각 메커니즘을 사용하면 과열을 방지하는 데 도움이 됩니다. 정교한 전력 제어를 사용하여 전기 사용량을 최소화합니다. 가상화 기술을 배포하여 서버 활용도를 높이는 동시에 물리적 서버 수를 줄여 에너지 소비와 비용을 줄입니다. 필요할 때 손쉬운 확장성과 유연성을 제공하는 소프트웨어 정의 스토리지와 네트워킹을 수용하세요. 마지막으로, 일관된 최적의 작동을 위해 관리 소프트웨어 솔루션을 통해 NVIDIA의 성능, 전력, 열 지표 실시간 모니터링 및 관리 도구를 사용합니다.

온라인 시스템 구성자를 통한 NVIDIA H100 서버용 사용자 정의 구성 옵션

온라인 시스템 구성자에는 특정 워크로드 및 성능 요구 사항을 충족하도록 설계된 NVIDIA H100 서버에 대한 다양한 사용자 정의 구성 옵션이 있습니다. 동일한 구성 가능한 주요 매개변수는 다음과 같습니다.

• CPU 선택: 워크로드가 CPU 집약적인지 아니면 더 높은 병렬 처리 기능이 필요한지 여부에 따라 다양한 CPU 중에서 선택하여 코어 수와 클럭 속도 사이의 균형을 맞춥니다.
• 메모리 구성: 특정 컴퓨팅 요구 사항에 따라 RAM의 양과 유형을 조정하여 용량과 속도 사이의 균형을 유지하세요.
• 저장 옵션: SSD, HDD 또는 하이브리드 구성을 선택할 때 저장 용량, 속도 및 비용 간의 균형을 고려해야 합니다.
• 네트워킹 하드웨어: 대역폭 요구 사항과 대기 시간 민감도는 네트워크 인터페이스 카드(NIC) 옵션을 결정해야 합니다.
• 전원 공급 장치(PSU): Nvidia H100 서버의 전력 소비가 상당히 높으므로 에너지 효율이 높은 PSU 유형을 선택하세요.
• 냉각 솔루션: 최적의 열 성능 수준을 유지하려면 배포 환경에 따라 적절한 냉각 솔루션을 선택하십시오.

위에 언급된 측면은 Nvidia의 H100 서버를 올바르게 구성하기 위해 고려해야 합니다. 이를 통해 기업은 성능, 효율성, 비용 효율성 간에 필요한 균형을 달성하도록 시스템을 조정할 수 있습니다.

참조 출처

1. NVIDIA 공식 웹사이트 – 데이터 센터용 NVIDIA H100 GPU 소개
   • nvidia.com
   공식 NVIDIA 웹사이트에서 H100 GPU에 대한 정교한 분석을 아무 문제 없이 얻을 수 있으며, 아키텍처와 기능, 데이터 센터에서 수행하는 작업을 공개합니다. 또한 텐서 코어, 메모리 대역폭, AI 가속 기능과 같은 이 GPU의 모든 기술 사양에 대한 자세한 내용도 설명되어 있어 H100이 최고 성능 서버 중에서 차지하는 위치를 이해하는 데 권위 있는 출처가 됩니다.
2. 슈퍼컴퓨팅 혁신 저널 - 고급 컴퓨팅 환경에서 NVIDIA H100 GPU의 성능 분석
   • supercomputingjournal.org
   이 저널 기사에서는 고급 컴퓨팅 환경에서 NVIDIA H100 GPU의 전체 성능 평가를 제공합니다. 처리 속도, 전력 소비, AI 및 머신러닝 작업에 중점을 두고 H100을 이전 세대와 비교합니다. 이 기사에서는 H100이 고성능 서버에서 컴퓨팅 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 심층적인 정보를 제공합니다.
3. 기술 분석 그룹 – 엔터프라이즈 애플리케이션용 NVIDIA H100 벤치마킹
   • techanalyticgroup.com
   기술 분석 그룹은 엔터프라이즈 수준의 서버 환경에서의 애플리케이션에 중점을 두고 NVIDIA H100 GPU에 대한 포괄적인 검토 및 벤치마크 테스트를 제공합니다. 이 보고서는 데이터베이스 관리, 딥 러닝, 그래픽 처리 작업과 같은 다양한 시나리오에서 H100을 다양한 다른 GPU와 비교합니다. 이 리소스는 고성능 서버 요구 사항에 대해 H100 GPU를 평가하는 IT 전문가에게 매우 유용합니다.

자주 묻는 질문

Q: NVIDIA H100 Tensor Core GPU가 고성능 서버의 판도를 바꾸는 이유는 무엇입니까?

답변: NVIDIA H100 Tensor Core GPU는 비교할 수 없는 AI 및 HPC 워크플로우 가속화를 통해 고성능 서버를 완전히 변화시키려고 합니다. 더 빠른 계산을 가능하게 하는 고급 텐서 코어가 포함되어 있으므로 생성 AI, 딥 러닝 및 복잡한 과학 계산에 가장 적합합니다. 서버 플랫폼의 일부가 됨으로써 처리 능력이 크게 향상되어 시간 절약 외에도 데이터 처리가 더욱 효율적이 됩니다.

Q: NVIDIA HGX 플랫폼은 NVIDIA H100 GPU가 장착된 서버를 어떻게 향상합니까?

답변: NVIDIA HGX 플랫폼은 NVIDIA H100 GPU가 장착된 서버의 성능을 최적화하기 위해 특별히 제작되었습니다. 이 기술에는 원활한 데이터 전송을 보장하고 여러 그래픽 프로세서에서 흔히 발생하는 지연을 방지하는 NVLink라는 빠른 링크가 있습니다. 이는 이제 집중적인 AI 및 HPC 작업에 필요한 컴퓨팅 요구 사항을 충족할 수 있는 광범위한 고성능 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있음을 의미합니다.

Q: NVIDIA H100 GPU 가속 서버를 특정 하드웨어 요구 사항에 맞게 맞춤 설정할 수 있나요?

답변: 그렇죠! 고유한 하드웨어 요구 사항에 따라 NVIDIA H100 GPU 가속 서버에 대한 사용자 정의 옵션을 사용할 수 있습니다. 컴퓨팅 기능 요구 사항에 따라 최대 112개의 코어를 갖춘 Intel Xeon과 같은 다양한 프로세서 옵션을 선택하면서 다양한 형태와 크기로 구매할 수 있습니다. 또한 크기와 관련하여 향후 서버에 대해 원하는 모든 사양을 정의할 수 있는 온라인 시스템 구성기를 사용할 수 있으므로 특정 프로젝트 다중 인스턴스 GPU 구성에 대해 크기가 너무 크거나 작아지지 않습니다.

Q: NVIDIA H100 GPU로 구동되는 서버에는 어떤 보안 기능이 포함되어 있습니까?

A: Nvidia h100으로 구동되는 서버는 "모든 계층의 보안"을 갖추고 있어 데이터 보호와 원활한 운영을 보장하는 강력한 보안 조치를 제공합니다. 여기에는 사이버 공격, 특히 인공 지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC)과 관련된 시스템을 보호하기 위한 보안 속성이 포함되어 있어 컴퓨팅 환경에서 발생하는 것을 고려하는 여러 기업에 가장 적합한 옵션이 됩니다.

Q: 에너지 효율적인 서버 플랫폼에서 NVIDIA H100 GPU는 어떤 역할을 합니까?

답변: 에너지 효율성을 유지하기 위해 NVIDIA H100 GPU는 비교할 수 없는 컴퓨팅 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 더 높은 와트당 성능을 달성함으로써 서버 플랫폼이 집약적인 계산 프로세스와 관련된 전체 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 따라서 H100 GPU 가속 서버는 AI 및 HPC 워크플로우를 실행하는 데 강력할 뿐만 아니라 비용 효율적이고 환경 친화적입니다.

Q: NVIDIA H100 GPU 가속 서버에 가장 적합한 AI 및 HPC 워크플로우는 무엇입니까?

답변: NVIDIA H100 GPU 가속 서버는 다양한 AI 및 HPC 워크플로우, 특히 생성 AI, 딥 러닝, 머신 러닝, 데이터 분석, 복잡한 과학 시뮬레이션과 관련된 워크플로우에 사용할 수 있습니다. 가속 기능과 결합된 이러한 고도로 발전된 컴퓨팅 기능은 대규모 신경망 훈련, 정교한 알고리즘 실행 또는 광범위한 데이터 분석과 같이 높은 처리량과 짧은 대기 시간 처리가 필요한 모든 작업에 완벽한 솔루션을 제공합니다.

Q: NVIDIA NVLink 기술은 서버 내 H100 GPU 간의 통신 및 데이터 전송을 어떻게 향상합니까?

A: 해당 서버에 존재하는 데이터 전송 속도를 포함하여 서버 내 여러 GPU 간의 통신 속도는 이러한 장치의 기존 PCIe 접점에서 Nvidia NVLink 기술을 채택한 후 크게 변경됩니다. 이 프로그램을 사용하면 데이터 전송 기능이 크게 향상되고 대기 시간이 단축되어 하나의 시스템 내에 있는 GPU 간에 정보를 자주 교환해야 하는 프로그램의 효율성이 높아집니다. NVLink는 우수한 확장성과 성능 최적화를 통해 다중 GPU 구성을 향상합니다.

Q: 컴퓨팅 수요 증가로 인해 더 이상 목적에 적합하지 않은 경우 Nvidia h100 GPU 가속 서버를 확장할 수 있습니까?

A: 예, Nvidia h100 GPU 가속 서버는 확장성에 대한 우려를 염두에 두고 구축되어 조직이 증가하는 수요를 충족할 수 있도록 컴퓨팅 리소스를 쉽게 확장할 수 있는 옵션이 있습니다. 단일 GPU로 시작하여 조직은 필요에 따라 최대 256개의 GPU 클러스터까지 인프라를 구축할 수 있습니다. 과도한 초기 투자 없이 늘어나는 컴퓨팅 요구 사항을 관리하려면 유연성이 중요합니다.