엔비디아(NVIDIA)가 국내에서 처음으로 GPU 기술 컨퍼런스 'GTC(GPU Technology Conference) 코리아
2015'를 개최했다.
서울 광화문에 위치한 나인트리 컨벤션에서 개최된 GTC 코리아 2015는 그 동안 특정 대상 위주로 단편적으로 진행되던 게이밍이나 CUDA
관련 국내 행사와 달리 차세대 인공지능 기술로 주목받고 있는 딥러닝(Deep Learning)을 중심으로 GPU 기반 과학과 학문, 상업 분야의
성과를 공유하는 다양한 세션들이 마련되었다.
엔비디아 코리아 이용덕 지사장은 GTC 코리아 2015 환영사에서 올해 처음으로 한국에서 개최된 GTC 행사에 800명 등록 자리를
마련했지만 2,045명이 신청했고 절반 이상인 1,100명이 CUDA를 사용하는 CUDA 개발자라고 밝혔다. 또한 오늘 행사에서 3개의 키노트와
24개의 세션, 그리고 2개의 핸드온 트레이닝 세션을 마련했는데 결과가 좋으면 내년에는 더 많은 세션을 마련하겠다고 언급했다.
또한 이 지사장은 GPU로 딥 러닝을 통해 이미지를 인식하는 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 과거 구글이 천만 개 이상의 유튜브 동영상에서
고양이 같은 특정 대상물을 찾기 위해 50억원에 달하는 1,000개의 CPU가 탑재된 서버와 60만KW의 전력을 소비하는 작업은 스탠포드
대학에서 3대의 엔비디아 GPU 서버로 똑같은 작업을 3,300만원의 비용과 4,000W의 소비전력으로 수행할 수 있었다며 전력, 시스템 가격,
공간을 줄이는데 GPU가 큰 역할을 하고 있다고 설명했다.
GRID 2.0과 딥 러닝 GPU 가속 기술 소개
GTC 코리아 2015에서 키노트를 진행한 마크 해밀턴(Mark Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부문 부사장은
'The GPU Accelerated Data Center'라는 주제로 지난 10년간 GPU의 변화가 단순한 게임 성능의 향상 뿐만 아니라
GPU 컴퓨팅으로 게이밍, 엔터프라이즈, HPC 및 클라우드, 자동차 등 여러 분야에 적용되었다고 소개했다.
또한 얼마 전 VMware 행사를 통해 공개한 '엔비디아 그리드(NVIDIA GRID) 2.0'에 대해서도 설명했는데, 기존 1.0과 달리
소프트웨어와 하드웨어 부문을 분리해 사용자의 작업 용도와 환경에 따라 다양한 구독 방식을 적용할 수 있게 됐다. 파워포인트나 간단한 3D
결과물을 보려는 사람은 그리드 비주얼PC (GRID Visual PC)를 선택할 수 있고, 3D 디자이너나 전문적인 3D 작업을 수행하려는
사람은 그리드 비주얼 워크스테이션이나 더 많은 기술을 지원하는 확장 버전(GRID Visual Workstation Extended)을 사용하면
된다.
최근 각광받고 있는 딥 러닝에 대해서는 신경망 기술을 이용해 이전에도 있었던 것들을 GPU 가속 기술을 활용하면서 더욱 처리시간이
단축되었으며 엔비디아 CUDA 기술진들이 만든 딥 러닝 프레임워크를 위한 GPU 가속 기능 cuDNN도 하드웨어와 소프트웨어 업데이트에 따라
처리 성능이 크게 증가했다고 밝혔다.
마크 해밀턴은 데모 비디오로 지난 2004년 DARPA에서 만든 딥 러닝 기반 장애물 회피 주행 기술이 적용된 DAVE라는 로봇 자동차에
엔비디아 엔지니어가 GPU 기반 딥 러닝 기술을 적용해 복잡한 집 뒷마당에서 장애물을 손쉽게 피하면서 주행하는 모습을 소개했다.
그는 엔비디아가 수많은 자동차 회사들과 협력하고 있지만 아직 자동차가 들어가는 IT 기술은 라디오나 내비게이션 등 간단한 수준이라고
언급했다. 현재 자동차에 들어가는 ADAS(Advanced Driver Assistance System)는 보행자와 표지판, 주변 차량,
주행선을 파악하는 정도의 기능만 제공하지만 이것 만으로는 자동 주행 차량을 만들기 위해 필요한 DNN(Deep Netural Network)를
구현할 수 없다.
아우디에서 딥 러닝 기술을 접목시킨 오토 파일럿 자동차 컴퓨터는 트렁크에 PC 4대 크기의 시스템을 필요로 하지만 엔비디아 드라이브 PX
(NVIDIA DRIVE PX)는 훨씬 작은 크기에 2.3 테라플롭스의 처리 성능과 12개의 카메라 입력, 센서 조합 및 딥 러닝을 위한
디자인으로 설계되었다고 말했다.
딥 러닝에서도 빨라지는 차세대 엔비디아 GPU
마크 해밀턴은 엔비디아 GPU 로드맵에 나와있는 차세대 파스칼(Fascal) GPU와 함께 그 다음 세대에 해당하는 볼타(Volta)
GPU에 대해서도 간략하게 소개했다.
딥 러닝에서는 배정밀도(Double Precision) 성능이 별로
영향을 미치지 않으며 오히려 단일 정밀도(Single Precision)나 그 절반인 Half Precision에서 성능이 크게 증가할 것이라고
한다. 파스칼 GPU는 요구하는 정밀도에 따라 선택적으로 적용 가능한 믹스드 프리시전 아키텍처가 적용되어 딥 러닝에서도 활용성이 높다는
내용이다.
그래픽 메모리는 한국 내 두 회사(삼성전자와 하이닉스)에서 만드는 HBM(High Bandwidth Memory) 2세대 기술을 사용할
것이라고 설명했는데, 메모리를 수직으로 쌓아올리는 3D 적층 방식에 메모리 사이의 연결선으로 기존 구리 재질 대신 실리콘 연결을 통해 용량과
대역폭을 늘릴 수 있다.
또한 다중 GPU 연결에 기존 PCI Express 3.0보다 5배 빠른 초고속 NVLink를 도입하며 시스템 GPU 로컬 버퍼와 시스템
메모리를 하나로 묶어서 관리하는 통합 메모리(Unified memory) 구조도 적용된다.
한편, 마크 헤밀턴은 파스칼 이후에 등장할 볼타 GPU에 대해서는 2017년 출시 예정 외에 추가적인 하드웨어 정보는 공개하지 않았지만,
이미 미국 에너지부 코랄(CORAL) 프로그램을 통해 4만개의 볼타 GPU를 공급하기로 했으며 그 동안 아시아 국가들 위주였던 슈퍼 컴퓨터
경쟁에 미국 정부가 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 개발을 위해 재정 투자를 집행하기로 한 것에 환영한다는 뜻을 밝혔다.
GTC 코리아 2015는 마크 해밀턴 부사장의 키노트를 시작으로 오늘 하루 동안 딥 러닝, GPU 가속 과학, CUDA/컴퓨터 비전,
클라우드/가상화 등 4개 분야에서 각각 6개씩 총 24개의 세션이 진행되고 데모 실습이 가능한 핸즈온 세션도 열릴 예정이다.
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