2016.04.06

엔비디아, 딥 러닝 전용 수퍼컴퓨터 공개

편집부 | CIO KR
엔비디아가 미국 캘리포니아 새너제이에서 열리고 있는 GPU 개발자 컨퍼런스 ‘GTC 2016’에서 딥 러닝 전용 슈퍼컴퓨터인 ‘엔비디아 DGX-1(이하 DGX-1)’을 발표했다.

설명에 따르면 인공지능 작업에서 발생하는 무한한 연산 수요에 적합한 DGX-1는 딥 러닝을 위해 특별히 제작된 시스템이다. 새로운 세대의 GPU 가속기를 탑재한 턴키 시스템으로 250대의 x86 서버를 합친 처리량을 보이며, 하드웨어, 딥 러닝 소프트웨어, 개발 도구들과 통합돼 빠르고, 쉽게 설치할 수 있다.

DGX-1의 딥 러닝 시스템은 인간처럼 배우고 인지하는 새로운 수준의 지능형 머신을 위한 GPU 가속 컴퓨팅의 성능을 제공한다. 강력한 컴퓨터 전력으로 차세대 애플리케이션을 구현함으로써 훈련 시간을 혁신적으로 줄이고, 보다 정교한 딥 뉴럴 네트워크를 가능하게 한다.

DGX-1는 엔비디아의 차세대 아키텍처인 ‘엔비디아 파스칼(Pascal) GPU 아키텍처’를 기반으로 범용 목적의 GPU인 ‘엔비디아 테슬라(Tesla) P100’을 통해 구현됐다. 또한 주요 기능의 개선을 통해 4개의 엔비디아 맥스웰(Maxwell) 아키텍처를 기반으로 제공된 기존 솔루션보다 12배 이상의 빠른 훈련 속도를 제공한다.

성능과 활용도를 극대화하기 위한 기능도 탑재했다. ▲애플리케이션 확장성 극대화를 위한 ‘엔비디아 NVLink 고속 인터커넥트’ ▲혁신적인 에너지 효율을 위한 ‘16nm FinFET 제작 기술’ ▲빅 데이터 워크로드를 위한 ‘HBM2 탑재 CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)’ ▲21 테라플롭스 이상의 성능을 제공하는 새로운 반정밀도 명령(new half-precision instructions)이 대표적이다.

DGX-1은 최적화 된 딥 러닝 소프트웨어의 세트를 제공, 빠르고 쉽게 딥 뉴럴 네트워크를 훈련시킬 수 있도록 돕는다. DGX-1 소프트웨어는 딥 뉴럴 네트워크(DNNs) 디자인과 제작을 위해 인터렉티브 시스템 ‘엔비디아 딥 러닝 GPU 트레이닝 시스템(DIGITS)’과 GPU 가속 라이브러리의 신규 버전 ‘엔비디아 CUDA 딥 뉴럴 네트워크 라이브러리(cuDNN) 버전5’를 포함한다.

또한 카페, 시에노, 토치를 포함한 다양한 딥 러닝 프레임 워크의 최적화된 버전을 포함하는 것은 물론, 추가적으로 클라우드 관리 도구와 소프트웨어 업데이트 및 컨테이너화된 애플리케이션 저장소로의 접근 권한을 제공한다. 이 외에도 DGX-1는 생산성 향상과 제작 시스템의 비가동 시간 감소를 위한 다양한 추가 지원 서비스를 지원한다.

젠슨 황 엔비디아 CEO이자 공동 창업자는 “인공 지능은 우리 삶에 가장 큰 영향을 미칠 혁신이며 이는 산업과 기술을 넘어 모든 것을 변화시킬 것”이라며, “강력한 딥 뉴럴 네트워크는 방대한 데이터를 기반으로 극한의 연산 성능을 필요로 한다”고 설명했다. ciokr@idg.co.kr



2016.04.06

엔비디아, 딥 러닝 전용 수퍼컴퓨터 공개

편집부 | CIO KR
엔비디아가 미국 캘리포니아 새너제이에서 열리고 있는 GPU 개발자 컨퍼런스 ‘GTC 2016’에서 딥 러닝 전용 슈퍼컴퓨터인 ‘엔비디아 DGX-1(이하 DGX-1)’을 발표했다.

설명에 따르면 인공지능 작업에서 발생하는 무한한 연산 수요에 적합한 DGX-1는 딥 러닝을 위해 특별히 제작된 시스템이다. 새로운 세대의 GPU 가속기를 탑재한 턴키 시스템으로 250대의 x86 서버를 합친 처리량을 보이며, 하드웨어, 딥 러닝 소프트웨어, 개발 도구들과 통합돼 빠르고, 쉽게 설치할 수 있다.

DGX-1의 딥 러닝 시스템은 인간처럼 배우고 인지하는 새로운 수준의 지능형 머신을 위한 GPU 가속 컴퓨팅의 성능을 제공한다. 강력한 컴퓨터 전력으로 차세대 애플리케이션을 구현함으로써 훈련 시간을 혁신적으로 줄이고, 보다 정교한 딥 뉴럴 네트워크를 가능하게 한다.

DGX-1는 엔비디아의 차세대 아키텍처인 ‘엔비디아 파스칼(Pascal) GPU 아키텍처’를 기반으로 범용 목적의 GPU인 ‘엔비디아 테슬라(Tesla) P100’을 통해 구현됐다. 또한 주요 기능의 개선을 통해 4개의 엔비디아 맥스웰(Maxwell) 아키텍처를 기반으로 제공된 기존 솔루션보다 12배 이상의 빠른 훈련 속도를 제공한다.

성능과 활용도를 극대화하기 위한 기능도 탑재했다. ▲애플리케이션 확장성 극대화를 위한 ‘엔비디아 NVLink 고속 인터커넥트’ ▲혁신적인 에너지 효율을 위한 ‘16nm FinFET 제작 기술’ ▲빅 데이터 워크로드를 위한 ‘HBM2 탑재 CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)’ ▲21 테라플롭스 이상의 성능을 제공하는 새로운 반정밀도 명령(new half-precision instructions)이 대표적이다.

DGX-1은 최적화 된 딥 러닝 소프트웨어의 세트를 제공, 빠르고 쉽게 딥 뉴럴 네트워크를 훈련시킬 수 있도록 돕는다. DGX-1 소프트웨어는 딥 뉴럴 네트워크(DNNs) 디자인과 제작을 위해 인터렉티브 시스템 ‘엔비디아 딥 러닝 GPU 트레이닝 시스템(DIGITS)’과 GPU 가속 라이브러리의 신규 버전 ‘엔비디아 CUDA 딥 뉴럴 네트워크 라이브러리(cuDNN) 버전5’를 포함한다.

또한 카페, 시에노, 토치를 포함한 다양한 딥 러닝 프레임 워크의 최적화된 버전을 포함하는 것은 물론, 추가적으로 클라우드 관리 도구와 소프트웨어 업데이트 및 컨테이너화된 애플리케이션 저장소로의 접근 권한을 제공한다. 이 외에도 DGX-1는 생산성 향상과 제작 시스템의 비가동 시간 감소를 위한 다양한 추가 지원 서비스를 지원한다.

젠슨 황 엔비디아 CEO이자 공동 창업자는 “인공 지능은 우리 삶에 가장 큰 영향을 미칠 혁신이며 이는 산업과 기술을 넘어 모든 것을 변화시킬 것”이라며, “강력한 딥 뉴럴 네트워크는 방대한 데이터를 기반으로 극한의 연산 성능을 필요로 한다”고 설명했다. ciokr@idg.co.kr

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