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엔비디아, 새로운 볼타 아키텍처 기반 DGX 시스템 출시

2017-05-11 11:27
편집부 press@bodnara.co.kr
 

엔비디아가 세계적으로 가장 까다로운 인공지능 연구 분야를 이끌어 갈 뛰어난 컴퓨팅 성능을 갖춘 새로운 엔비디아 DGX AI 슈퍼컴퓨터 (NVIDIA® DGX AI supercomputer) 제품군을 발표했다.

엔비디아 볼타™ (NVIDIA Volta™) 아키텍처 기반의 엔비디아 테슬라® V100 (NVIDIA Tesla® V100) 데이터센터 GPU와 최적의 인공지능 소프트웨어 패키지로 구성된 DGX 인공지능 슈퍼컴퓨터 시스템은 이전 세대 DGX와 비교해 3배 가량 빠른 획기적인 인공지능 컴퓨팅 파워를 구현하며 최대 CPU 800개의 성능을 단일 시스템 형태로 제공한다.

엔비디아 볼타 아키텍처 기반 DGX 포트폴리오는 데이터센터에 적용되는 엔비디아 DGX-1™ (NVIDIA DGX-1™) 인공지능 슈퍼컴퓨터와 새로운 개인용 슈퍼컴퓨팅 워크스테이션인 엔비디아 DGX 스테이션™ (NVIDIA DGX Station™)으로 구성되어 있다.

두 시스템 모두 새롭게 출시 된 엔비디아 GPU 클라우드(NVIDIA GPU Cloud)를 통해 제공되는 통합형 엔비디아 GPU 클라우드 딥 러닝 스택(NVIDIA GPU Cloud Deep Learning Stack)을 활용한다.

엔비디아 DGX 컴퓨팅 담당 제너럴 매니저인 짐 맥휴(Jim McHugh)는 “엔비디아의 DGX 포트폴리오와 소프트웨어는 중대한 인공지능 연구 작업을 발전시키고, 새로운 컴퓨팅의 시대가 제시하는 가능성을 실현하는데 있어 핵심적인 수단들”이라며 “인공지능 및 고급 분석 분야를 위한 성능 구현에 있어 타의 추종을 불허한다”고 말했다.

엔비디아 GPU 클라우드 딥 러닝 스택은 최신 딥 러닝 프레임워크와 엔비디아 소프트웨어 개발 키트를 하나로 통합해 항상 최신 상태를 유지하는 서비스이다. DGX 고객의 경우, 전원을 켜는 즉시 학습, 추론 및 기타 인공지능 컴퓨팅 작업을 위한 최신 딥 러닝 소프트웨어를 활용할 수 있어, 통합 및 엔지니어링 과정에 소요되는 수주 가량의 시간과 수십만 달러의 비용을 절감할 수 있다.

포트폴리오 전체적으로 하나의 일관된 소프트웨어 스택을 사용하기 때문에, 데이터 과학자들은 개인용 DGX 스테이션에서 소규모의 실험을 손쉽게 진행한 후 작업 내용을 DGX-1 서버 클러스터로 매끄럽게 확장시킬 수 있다.

지난 해 출시된 DGX-1 시스템은 현재 전 세계 주요 기업, 클라우드 서비스 기업 및 연구 단체에서 진행 중인 다양한 범위의 인공지능 관련 작업에 활용되고 있다. 새로운 볼타 기반 DGX-1 슈퍼컴퓨터는 단일 소형 서버에서 CPU 800개의 연산 능력을 제공한다.

새로운 엔비디아 DGX 스테이션은 인공지능 개발을 위한 세계 최초의 개인용 슈퍼컴퓨터로, CPU 400개의 연산 능력을 지녔지만 전력 소비는 40배 가량 적으며 책상 한 켠에 들어가기 좋은 크기의 폼팩터를 갖추고 있다.

최상의 성능과 부담 없는 크기를 목표로 제작된 DGX 스테이션은 세계에서 가장 조용한 워크스테이션으로 다른 딥 러닝 워크스테이션과 비교해 소음이 1/10에 불과하다. 데이터 과학자들은 이를 딥 뉴럴 네트워크의 트레이닝, 추론 및 고급 분석 등 연산 집중적인 인공지능 연구용으로 사용할 수 있다.

엔비디아는 DGX 시스템의 포트폴리오를 구상하면서 딥 러닝 트레이닝과 추론 모두를 지원할 수 있는 아키텍처로 궁극의 다목적성을 실현하고자 했다.

DGX-1과 DGX 스테이션은 GPU 리소스를 유연하게 할당해 여러 가지 작업을 동시에 실행할 수 있어, 다양한 조직들이 트레이닝과 추론 등 까다로운 딥 러닝 프로젝트를 추진하면서 갖게 되는 수요를 충족할 수 있게 한다. DGX 시스템을 통해 데이터 과학자들은 최적의 성능으로 실험하고 인사이트를 얻는 과정을 계속해서 진행할 수 있다.

볼타 기반 DGX 스테이션 및 DGX-1 서버는 현재 판매 중이며, 3분기에 출하될 예정이다. 가격, 상세 기술 사양 및 주문 양식 등 자세한 사항은 www.nvidia.com/dgx-1 및 www.nvidia.com/dgx-station에서 확인할 수 있다.


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