AI 애플리케이션용 NVIDIA DGX와 NVIDIA HGX 슈퍼컴퓨터의 주요 차이점

인공지능(AI)의 사용은 의료, 금융, 자율주행차 등 다양한 분야를 향상시켜 오늘날 세계의 발전을 촉진했습니다. AI 애플리케이션 수가 증가함에 따라 더 많은 컴퓨팅 성능에 대한 요구 사항도 증가합니다. NVIDIA는 대용량 AI 워크로드에 최적화된 최첨단 슈퍼컴퓨터를 생산하는 것으로 알려져 있습니다. DGX와 HGX는 NVIDIA의 슈퍼컴퓨터 포트폴리오에 속한 두 가지 유명한 제품 라인입니다. 이 글에서는 NVIDIA DGX와 NVIDIA HGX 슈퍼컴퓨터 사이의 차이점을 밝혀 기관이나 학자가 AI 컴퓨팅 요구 사항에 가장 적합한 것을 선택할 때 명확하게 이해할 수 있도록 노력하고 있습니다.

NVIDIA DGX와 NVIDIA HGX의 주요 차이점은 무엇입니까?

NVIDIA DGX 및 HGX 시스템 개요

AI 개발 및 교육 시스템은 NVIDIA DGX의 목적입니다. 이러한 시스템에는 딥 러닝과 GPU 가속 작업에 최적화된 통합 하드웨어 및 소프트웨어 스택이 있습니다. 이를 위해 사전 구성된 설정과 손쉬운 배포 프로토콜이 포함되어 있으며 모두 NVIDIA의 소프트웨어 생태계에서 지원되므로 연구 또는 기업 환경의 턴키 솔루션에 적합합니다.

반면, 고성능 컴퓨팅(HPC) 서버는 확장성을 염두에 두고 구축되었습니다. AI 워크로드가 여러 머신에 분산될 수 있는 데이터 센터와 같은 기업입니다. NVIDIA의 이러한 서버 설계는 특정 요구 사항에 따라 사용자 정의할 수 있도록 합니다. 이는 데이터 센터에서 찾을 수 있는 대규모 인프라 내에서 사용이 가능한 모듈화 기능을 통해 달성됩니다. 딥 뉴럴 네트워크를 사용하여 방대한 양의 데이터에 대한 모델을 학습하는 것과 같이 특정 목적을 위해 특별히 설계된 경우처럼 특정 유형의 CPU 또는 네트워킹 구성으로만 제한되는 것과 달리, 다양한 경우에 가장 적합한 것에 따라 모든 CPU 아키텍처와 함께 작동할 수 있지만 조직의 고유한 설정 내에서 작업하는 동안 필요한 지원과 함께 유연성을 제공합니다.

세부 비교: NVIDIA DGX와 NVIDIA HGX

목표 및 적용

• NVIDIA DGX: 플러그 앤 플레이 솔루션을 통한 AI 개발, 연구 및 교육.
• NVIDIA HGX: 다양한 사용자 정의 옵션을 위한 HPC 및 확장 가능한 AI 인프라입니다.

하드웨어 호환성

• NVIDIA DGX: 사전 설정된 구성을 갖춘 통합 하드웨어-소프트웨어 스택입니다.
• NVIDIA HGX: 다양한 CPU 아키텍처와 유연하게 결합할 수 있는 구성 요소 기반 설계입니다.

지원 및 배포

• NVIDIA DGX: NVIDIA의 방대한 소프트웨어 생태계가 지원하는 간단한 배포 절차입니다.
• NVIDIA HGX: 맞춤형 배포 및 통합을 위한 맞춤형 컴퓨팅이 필요합니다.

확장성

• NVIDIA DGX: 중소기업이나 연구 시설에서 가장 잘 작동합니다.
• NVIDIA HGX: 분산된 AI 워크로드가 포함된 대규모 데이터 센터에서 확장 가능합니다.

맞춤화 가능성

• NVIDIA DGX: 상자에서 바로 작동하도록 설계되었기 때문에 여기서는 사용자 정의할 수 있는 것이 많지 않습니다.
• NVIDIA HGX: 사용자의 특정 요구 사항이나 요구 사항에 맞게 고도로 맞춤화할 수 있습니다.

성능 최적화

• NVIDIA DGX: 주로 딥 러닝과 일반적인 GPU 가속 작업에 최적화되었습니다.
• NVIDIA HGX: 주로 고성능 확장성에 최적화되었습니다.

NVIDIA HGX와 NVIDIA DGX의 AI 성능은 어떻게 다릅니까?

생성 AI의 요구 사항

AI 생성(일반적으로 대규모 언어 모델 학습이나 고급 인공지능 애플리케이션 생성에 적용)에는 많은 양의 정보를 처리하는 데 있어 많은 계산 능력과 효율성이 필요합니다.

• 성능 및 처리량: 서로 비교하면 두 시스템은 주로 성능과 처리량 측면에서 다릅니다. 실시간 생성 작업을 수행해야 할 때 DGX가 짧은 지연 시간 추론에 사용될 수 있는 반면, HGX는 매우 계산 집약적이고 일반적으로 대규모 클러스터 또는 슈퍼컴퓨터에서 실행되는 광범위한 데이터 세트에 주의를 기울여 특별히 설계되었습니다. . 즉, 이 플랫폼은 아키텍처를 통해 다양한 구성을 가진 CPU에 통합할 수 있으므로 AMD EPYC 프로세서와 상호 연결된 여러 A100 GPU와 관련된 다양한 조합을 지원할 수 있기 때문에 현재 사용 가능한 다른 시스템보다 훨씬 더 잘 처리할 수 있음을 의미합니다. NVLink를 통해.
• 배포 및 편의성: 이 두 플랫폼은 배포 옵션과 편의성 측면에서도 차이가 있지만, 크기나 수 측면에서 확장성 측면에서는 DGX보다 더 유연합니다. 예를 들어, 소수의 유닛만 사용하여 작게 시작한 다음 필요에 따라 점차 더 추가할 수 있지만, 어느 시점에서는 많은 유닛이 필요할 수 있으며, 전력 소비가 증가하여 고품질 냉각 시스템이 필요할 수 있습니다.

결론적으로, Nvidia HGX는 가용성이 필요한 광범위한 생성적 사용 사례에 참여하는 조직에 필요한 유연성을 제공하는 반면, 여러 랙에 걸쳐 무제한 리소스 확장이 가능합니다. 순수한 컴퓨팅 능력 DGx는 단순성과 용이성을 통해 빠른 출시 시간을 제공합니다. 가장 일반적인 딥 러닝 프레임워크에 대한 최적화 사용 라이브러리 사전 설치 즉시 실행 가능 상자 노트북과 같은 폼 팩터 조용한 작동 다른 것보다 쉬운 이동성

데이터 센터 성능 최적화

AI를 통해 데이터 센터 성능을 최적화할 때 NVIDIA HGX와 NVIDIA DGX의 차이점은 무엇입니까?

• 엔비디아 HGX: 데이터센터의 성능을 최적화하는 가장 좋은 방법은 다른 플랫폼과 비교할 수 없는 확장성을 이용하는 것입니다. 이를 통해 다양한 유형의 CPU를 통합할 수 있을 뿐만 아니라 대규모 데이터 처리 및 처리가 가능해지며, 이는 동시에 효율성을 향상시키는 동시에 더 높은 처리량을 달성할 수 있음을 의미합니다. 이러한 특성은 특히 NVIDIA의 DGX와 함께 작업할 때 이 시스템을 다른 시스템보다 더 유연하게 만듭니다.
• 엔비디아 DGX: 데이터 센터 내에서 최적화된 성능을 원하는 사람들을 위한 또 다른 옵션은 다음과 같은 모든 것이 포함된 패키지를 선택하는 것입니다. 엔비디아 DGX 시스템. 이 제품은 상자에서 꺼내자마자 바로 사용할 수 있으므로 설정이나 설치 중에 필요한 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 딥 러닝 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소가 내장되어 있으므로 이러한 기능이 가장 시급하게 필요한 기존 환경에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 조직은 예상보다 훨씬 빠르게 AI 연구 프로그램을 시작할 수 있습니다.

NVIDIA HGX와 DGX 중에서 선택하는 것은 센터에서 원하는 작업(각각 확장성 또는 최적화된 딥 러닝 기능)에 따라 다릅니다.

인공 지능 워크로드를 위한 HGX의 독특한 속성

NVIDIA HGX에는 AI 워크로드 개선을 위해 특별히 제작된 고유한 기능이 많이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 확장성: 수평 또는 수직으로 확장할 수 있으므로 AI 데이터 세트의 크기와 계산 요구 사항이 증가함에 따라 확장이 가능합니다.
• 유연성: 호환성 문제를 일으키지 않고 모든 데이터 센터 환경에 쉽게 맞출 수 있도록 다양한 CPU를 염두에 두고 설계되었습니다.
• 맞춤형 설비: 데이터 관리 기능을 최적화하여 대용량 정보 처리가 가능합니다.
• 고급 네트워킹: 고속 상호 연결을 사용하여 구성 요소 간의 대기 시간을 줄이는 동시에 데이터 전송 속도를 높입니다.
• 에너지 효율: 에너지 소비는 허용 가능한 한도 내에 있지만 동시에 운영 비용을 절감하는 고성능을 제공합니다. 이는 NVIDIA HGX A100 및 HGX B200 플랫폼을 사용할 때 특히 두드러집니다.
• 모듈성: 미래 AI 기술과 호환되도록 쉽게 업그레이드하거나 수정할 수 있으므로 유연성은 AI가 시간이 지남에 따라 진화하더라도 여전히 유용함을 보장합니다.

AI 프로젝트를 위한 더 나은 선택은 무엇입니까: NVIDIA HGX 또는 NVIDIA DGX?

DGX와 HGX 플랫폼의 장점과 단점

엔비디아 DGX

장점:

• 배포 단순화 – 설치 및 설정 프로세스를 단순화합니다.
• 딥 러닝 최적화 – 머신 러닝을 위해 특별히 설계된 완전한 하드웨어-소프트웨어 스택을 통해 딥 러닝에 최적화되었습니다.
• 바로 사용할 수 있는 솔루션 - 추가 구성이 필요 없는 올인원 패키지를 제공합니다.

단점 :

• 확장성은 제한적입니다. 대규모 또는 맞춤형 구성의 경우 유연성이 별로 없습니다.
• 고가 – 통합 솔루션의 가격은 프리미엄으로 책정됩니다.
• 특정 사용 사례 – 주로 딥 러닝에 적합하며 다른 애플리케이션에 대한 적응성이 부족할 수 있습니다.

엔비디아 HGX

장점:

• 확장 가능 – 탁월한 수평 및 수직 확장 AI 인프라입니다.
• 유연성 - 배포 유연성을 향상시키는 다양한 CPU 아키텍처를 지원합니다.
• 고성능 – 데이터 집약적인 워크로드를 위한 고급 네트워킹과 함께 높은 처리량을 제공합니다.

단점 :

• 복잡한 배포 – 특히 DGX 스테이션을 설정하는 동안 구성 및 통합에 더 많은 전문 지식이 필요합니다.
• 모듈식 비용 - 맞춤형 설정을 사용하면 비용이 더 높아질 수 있습니다. 에너지 소비: 대규모이지만 에너지 효율적인 배포는 여전히 상당한 전력을 소비할 수 있습니다.

AI 요구 사항 평가

• 프로젝트 규모: 보다 턴키적인 솔루션(NVIDIA DGX) 또는 확장 가능한 인프라(NVIDIA HGX)에서 작업해야 합니까?
• 자금 제약: DGX로 모든 예산을 한 번에 사용하는 것이 좋은지, 아니면 HGX가 더 나은 맞춤형 옵션을 제공하지만 장기적으로 비용이 더 많이 들 수 있는지 결정하세요.
• 특정 사용 사례: 딥러닝에만 집중하시나요? 그렇지 않다면 가장 광범위한 인공 지능 애플리케이션인 NVIDIA HGX를 선택하세요.
• 기술 역량: 복잡한 설정(NVIDIA HGX)을 관리할 수 있습니까? 아니면 NVIDIA DGX에서 제공하는 간단한 설치 프로세스가 필요합니까?

필요한 성능 수준: HGX가 제공하는 높은 처리량과 고급 네트워킹 기능과 DGX가 제공하는 최적화된 딥 러닝 성능 중 어느 것이 더 나은가요?

HGX와 DGX의 구체적인 특징은 무엇입니까?

HGX 플랫폼의 고급 냉각 시스템

많은 열을 발생시키는 밀집된 컴퓨팅 작업 부하를 처리하기 위해 HGX 플랫폼에는 고급 냉각 시스템이 탑재되어 있습니다. 일반적으로 이러한 냉각 솔루션은 기존 공랭 방식보다 열을 더 효과적으로 방출하는 액체 냉각 기술을 사용합니다. 이는 중요한 부품에서 열 에너지를 효율적으로 전달하여 최적의 작동 온도를 유지하는 펌프를 통해 열교환기에 연결된 냉각판으로 구성됩니다. 이렇게 하면 열악한 작업 상황에서도 시스템이 최고 효율로 계속 작동하여 안정성을 확보하고 열 조절에 덜 취약해집니다.

HGX H100과 DGX H100 비교

HGX H100:

• 대상 고객: 이들은 이미 기술 역량을 발전시킨 대기업입니다.
• 구성: 복잡한 환경에 적합한 고도로 사용자 정의 가능한 구성입니다.
• 성능: 처리량이 많거나 특수한 응용 프로그램에서 가장 잘 작동합니다.
• 냉각: 고급 액체 냉각 시스템을 통해 효율성을 극대화합니다.

DGX H100:

• 대상: 이러한 조직은 기술 리소스가 부족합니다.
• 구성: 보다 빠르고 쉽게 배포할 수 있도록 사전 구성되어 있습니다.
• 성능: Transformer, RNN, CNN 및 기타 모델과 같은 다양한 모델로 수행할 수 있는 딥 러닝 작업에 최적화되어 있습니다.
• 냉각: 냉각 시스템은 공랭식 또는 기본 액체 냉각식으로 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

8x NVIDIA 구성 공개

8x NVIDIA 구성이란 XNUMX개의 그래픽 카드를 수용할 수 있는 시스템을 의미합니다. 이는 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석 및 인공 지능(AI)을 위한 최고의 컴퓨팅 성능과 효율성을 제공하기 위해 만들어졌습니다.

주목할만한 점:

• 확장성: 많은 GPU 간의 대규모 병렬 처리를 허용하여 대규모 배포 지원을 가능하게 하기 때문에 중요합니다.
• 성능: 이는 추가 속도를 제공하여 계산량이 많은 워크로드를 처리할 때 필요합니다.
• 유연성: 이는 주어진 요구 사항에 맞게 조정될 수 있으므로 다양성이 가장 필요한 다양한 컴퓨팅 환경에 적용할 수 있습니다.

이러한 구성을 통해 모든 구성 요소가 하나의 장치로 함께 작동하여 모든 것이 원활하게 실행됩니다. 즉, 수행해야 할 작업에 따라 더 높은 숫자 또는 더 빠른 속도를 사용하여 계산 속도를 높이는 동시에 복잡한 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있습니다.

NVIDIA HGX 시스템의 AI 및 데이터 센터 환경은 어떤가요?

NVIDIA HGX 시스템 생태계

NVIDIA HGX 시스템 에코시스템은 강력하고 강력하기 때문에 AI와 데이터 센터 환경 모두에 적합합니다.

• 성능 : 뛰어난 컴퓨팅 성능을 제공하여 AI 모델 훈련 및 추론에 탁월한 성능을 제공합니다.
• 확장성: 이를 통해 현재 데이터 센터 인프라에 원활하게 통합되어 인공 지능 운영과 기계 학습을 확장할 수 있습니다.
• 효율성 : 고급 냉각 메커니즘과 결합된 최적화된 전력 사용을 통해 높은 에너지 효율성이 보장됩니다.

이러한 기능을 통해 NVIDIA HGX 시스템은 엔터프라이즈 수준의 데이터 분석 및 인공 지능 연구를 개선하기 위한 필수 도구로 자리매김합니다.

HGX 플랫폼의 유연성과 확장성

HGX 플랫폼은 상황에 따라 다양한 방식으로 배포할 수 있으므로 매우 유연하고 확장 가능합니다.

따라서 이러한 플랫폼은 다양한 컴퓨팅 요구에 적응할 수 있습니다.

• 가변성: 다양한 유형의 인공 지능(AI) 작업 및 데이터 처리 요구 사항을 지원하기 위해 설정을 변경하여 시스템을 조정할 수 있습니다.
• 성장: 이 인프라 기술을 사용하면 더 많은 계산이 수행됨에 따라 향상된 성능 수준을 지원하므로 확장이 무한해집니다.
• 통합: 현재 인프라와의 연결을 설정하면 회사나 조직에서 사용하는 운영 방법을 크게 변경하지 않고도 쉽게 확장할 수 있습니다.

요약하자면, HGX 플랫폼은 효율성을 유지하는 동시에 AI 연구실과 데이터 센터 모두에 적용 가능한 강력한 솔루션을 제공합니다.

HGX 시스템 비용 고려 사항

HGX 시스템의 비용 고려 사항에 답하려면 고려해야 할 여러 가지 요소가 있습니다.

• 초기 투자: HGX 시스템은 고급 기능과 견고한 디자인을 갖추고 있기 때문에 초기 구매 가격이 높을 수 있습니다.
• 운영 비용: 지속적인 운영 비용에는 전력 소비, 냉각 요구 사항 및 정기 유지 관리가 포함됩니다.
• 확장성 비용: 확장성이 있다는 것은 좋은 일이지만 시스템이 커지면 하드웨어 업그레이드와 인프라 변경에 대한 추가 비용이 필요하게 됩니다.
• 투자 수익 (ROI): 컴퓨팅 효율성의 증가는 이러한 종류의 시스템을 사용하여 실현된 생산성 향상 측면에서 총 지출을 기준으로 측정되어야 합니다.
• 수명주기 비용: 여기에는 향후 업그레이드가 포함될 수 있거나 필요한 경우 시스템을 폐기할 수도 있는 수명 동안 해당 시스템을 소유하는 데 드는 모든 비용을 살펴보는 것이 포함됩니다.

결론적으로, 비용에 대한 포괄적인 분석을 수행하면 개인이 HGX 시스템에 투자하는 동안 올바른 선택을 할 수 있습니다.

참조 출처

엔비디아 DGX

NVLink

그래픽 처리 장치

자주 묻는 질문

Q: AI 애플리케이션에서 NVIDIA DGX와 NVIDIA HGX의 주요 차이점은 무엇입니까?

A: 아키텍처 및 사용 사례와 관련하여 NVIDIA DGX와 NVIDIA HGX 플랫폼의 차이는 엄청납니다. 즉시 배포 가능한 AI 및 딥 러닝 워크플로는 DGX A100과 같은 DGX 시스템에서 지원됩니다. 반면, NVIDIA HGX로 대표되는 매우 강력한 AI 기능을 제공하기 위해 데이터 센터에 통합된 확장 가능한 솔루션을 만드는 데 모듈식 설계가 사용되었습니다.

Q: DGX A100은 성능 측면에서 NVIDIA HGX A100과 어떻게 비교됩니까?

A: 즉각적인 AI 워크로드 최적화를 위해 DGX A100이라는 이 독립형 시스템은 8x NVIDIA A100 GPU를 포함하여 만들어졌습니다. 또 다른 옵션은 데이터 센터 전반에 걸쳐 확장할 수 있는 모듈식 구성으로, NVIDIA HGX A100 플랫폼으로 알려진 여러 GPU 및 고속 상호 연결의 통합으로 인해 더 높은 총 성능을 달성할 수 있습니다.

Q: NVIDIA DGX H100의 목적은 무엇입니까?

A: Nvidia Corporation이 Nvidia dgx h100이라는 브랜드로 설계한 고성능 AI 및 딥 러닝 애플리케이션 시리즈의 최신 제품이 출시되었습니다! 이전 모델의 모든 기능을 상속받았지만 새로운 HPC 기술인 NVIDIA h100 GPU 통합 덕분에 효율성 향상과 함께 일부 컴퓨팅 성능 향상이 추가되었습니다.

Q: 이러한 시스템의 액체 냉각을 설명할 수 있습니까?

A: 수냉식 nvidia hgxa delta는 집중적인 계산 작업 중에 최적의 온도를 유지하여 성능을 높이고 에너지를 절약하기 위해 이 방법을 사용합니다.

Q: NVIDIA DGX SuperPOD란 무엇입니까?

A: 여러 dgx 시스템이 함께 결합되어 GPU 가속 컴퓨팅을 위한 nvidia nvswitch 기술로 구동되는 dgx 슈퍼팟으로 알려진 대규모 AI 및 딥 러닝 작업을 더 빠르게 수행할 수 있는 광범위한 컴퓨팅 환경을 조성합니다.

Q: DGX B200은 DGX GB200과 어떻게 다릅니까?

A: 이는 다양한 AI 워크로드에 대해 다양한 구성과 성능 기능을 갖춘 DGX 시리즈의 일부 모델입니다. 아키텍처 및 GPU 구성 차이에 따라 성능과 애플리케이션이 다릅니다.

Q: NVIDIA HGX H100 플랫폼의 장점은 무엇입니까?

답변: NVIDIA HGX H100 플랫폼에는 최신 NVIDIA H100 GPU가 탑재되어 AI 애플리케이션을 위한 고성능 컴퓨팅이 향상됩니다. 성능을 극대화하는 데이터 센터용 확장 기능, 모듈식 설계 및 NVLink 및 NVSwitch와 같은 고급 상호 연결.

Q: “NVIDIA DGX 대 NVIDIA HGX” 비교는 AI 인프라의 의사결정에 어떤 영향을 미치나요?

답변: NVIDIA DGX를 NVIDIA HGX 시스템과 비교함으로써 기업은 요구 사항에 따라 정보를 바탕으로 선택할 수 있습니다. DGX 시스템은 즉시 배포 가능한 AI 솔루션에 적합하지만, HGX는 데이터 센터 통합이 필요한 대규모 배포에서 더 많은 유연성과 성능을 제공하여 확장성과 고성능을 지향합니다.

Q: DGX 및 HGX 플랫폼에서 NVIDIA Tesla GPU의 역할은 무엇입니까?

A: DGX 및 HGX 플랫폼 모두 AI 및 딥 러닝 워크로드를 위한 NVIDIA Tesla P100과 같은 NVIDIA Tesla GPU를 통해 강력한 컴퓨팅 기능을 제공했습니다. 최신 시스템에는 훨씬 더 높은 수준의 성능을 제공하는 A100 및 H100과 같은 고급 GPU가 함께 제공됩니다.

Q: AI 개발에 있어 “NVIDIA HGX와 DGX의 차이점”이 중요한 이유는 무엇입니까?

A: 이 두 가지 사이의 차이점에 대한 지식은 인공 지능 개발 중 인프라 선택에 영향을 미치므로 중요합니다. 즉시 사용 가능한 솔루션은 DGX에 가장 적합하며, 기업 연구 또는 배포 환경에 맞게 광범위하게 사용자 정의할 수 있는 확장 가능한 모듈식 구성은 이상적인 HGX 시스템을 구성하는 요소의 일부를 구성합니다.