GPU 컴퓨팅
GPU 컴퓨팅이란?
GPU(그래픽 처리 장치) 컴퓨팅은 병렬 컴퓨팅을 통해 코드를 사용하여 렌더링 또는 멀티태스킹을 더 부드럽게 처리하기 위해 CPU(중앙 처리 장치)의 처리 요구 사항을 위임하는 프로세스입니다.
GPU 컴퓨팅과 딥 러닝 및 AI의 관계
GPU 컴퓨팅은 딥 러닝 최적화, TTV(수익 창출 시간) 단축, 코딩 중 처리 속도 향상, 데이터 관리 개선, 콘텐츠 생성, 제품 엔지니어링, 데이터 분석에 포괄적인 인사이트 제공 등에서 핵심 요소가 되었습니다.
다각적이고 이점이 많은 이 프로세스는 병렬 컴퓨팅을 통해 일어납니다. CPU가 빅 데이터와 같이 엄청난 양의 데이터 볼륨 처리로 부담을 겪을 때 GPU가 나서서 복잡한 문제를 수백만 개의 작업으로 분리하면 한 번에 솔루션을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. GPU는 다양한 수준의 작업을 연속으로 실행하여 CPU의 정상적인 처리 역량을 확보하고, 특정 워크로드를 해당 작업에 가장 효율적인 프로세서에 할당함으로써 두 시스템의 무결성을 보호합니다. CPU와 GPU 둘 다 AI(인공 지능) 에코시스템에서 작동하여 함께 문제 해결을 지원할 수 있습니다.
GPU와 CPU의 관계
GPU는 슈퍼컴퓨팅에서 처리 작업을 주도합니다. 그래픽 또는 콘텐츠를 고속으로 렌더링해야 하는 경우에는 GPU가 매우 중요합니다. GPU 컴퓨팅을 사용하면 내부 CPU에 도움이 되어 더 빠른 속도로 그래픽을 처리 및 렌더링할 수 있습니다.
그래픽 처리 장치와 중앙 처리 장치의 제휴로 처리 시스템이 개선되며 CPU만으로는 이러한 활용률을 달성할 수 없습니다. CPU의 처리 속도가 훨씬 높지만 GPU는 병렬 처리 덕분에 탁월한 처리 역량을 자랑합니다.
GPU 컴퓨팅의 장점
CPU의 동반 프로세서 역할을 하는 GPU는 시스템의 속도와 처리 역량을 대폭 강화합니다. 또한 기술 및 과학적 데이터와 관련된 컴퓨팅 애플리케이션을 가속화된 방식으로 수행하여 CPU와 함께 통합될 때 효율성이 향상됩니다.
GPU 사용의 또 다른 이점은 몇 개의 프로세서에서 더 작은 덩어리의 반복적인 데이터를 처리하고, 컴퓨팅에서 해결해야 하는 문제를 무제한으로 중단 없이 처리하도록 지원함으로써 CPU의 부담을 줄여준다는 것입니다.
처리 성능에 더해 GPU는 메모리 대역폭을 확장합니다. CPU보다 수백 배 더 빨리 작동하는 GPU는 신경망을 통해 엄청난 양의 데이터를 처리하면서 ML(기계 학습) 및 빅 데이터 분석의 자동화와 인텔리전스를 가능하게 합니다. 그러면 AI가 어떠한 데이터 과학자도 교육하거나 번역할 언어가 없는 매우 복잡한 작업을 학습합니다.
그 외에도 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 탁월한 처리 성능
- 훨씬 많은 메모리 스토리지/대역폭
- 강력한 데이터 분석 및 AI 및 ML 분석
- 게이밍 및 그래픽의 빠른 개선
- 데이터 센터에 간편하게 통합
GPU 컴퓨팅의 작동 방식
현재 IT는 AI 및 데이터 과학의 컴퓨팅 요구 사항을 반영하고 지원하는 데 집중하고 있는데, 이 작업은 GPU가 수행합니다. CPU에서 실행하는 애플리케이션이 GPU 컴퓨팅을 통해 가속화되어 성능과 워크로드 용량을 최적화합니다.
GPU 컴퓨팅은 일련의 컴퓨팅 관련 과학 및 기술 작업을 CPU에서 위임함으로써 애플리케이션이 최대 효율성으로 실행되도록 지원합니다. GPU는 병렬 처리로 수백 개의 코어를 통해 몇 초 만에 수천 개의 작업을 처리합니다. 병렬 처리는 데이터 세트가 GPU의 처리 코어로 유입되어 모두 동시에 해결되는 기능을 나타냅니다. GPU가 데이터를 처리 및 해석하고 CPU가 나머지 애플리케이션을 실행하면서 성능이 향상됩니다.
데이터 분석을 통해 얻은 인사이트는 문제 해결 및 GPU 컴퓨팅 사용 역량 강화에 도움이 됩니다. GPU가 엄청난 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분류할 수 있어 업계 리더가 데이터에 대한 인사이트를 빠르고 정확하게 평가하고 이를 활용하여 혁신하는 데 도움이 됩니다.
GPU 컴퓨팅과 HPE
HPE는 하드웨어 및 소프트웨어의 컴퓨팅 인프라 제품을 제공하는 엔터프라이즈 조직의 안정적인 파트너입니다. 첨단 솔루션을 제공하는 HPE는 온프레미스, 코로케이션, 엣지 투 클라우드 컴퓨팅 시스템 등을 통해 IT를 지원하며, 사전 설정된 다양한 구성을 제공합니다. 빅 데이터 분석 솔루션, 범용 인프라 또는 최적화된 모듈형 인프라 부문에서 HPE는 도움이 필요한 기업이나 기관을 지원합니다.
HPE Proliant는 엔터프라이즈에서 사용 가능한 새로운 지능형 컴퓨팅 기반이 함께 제공되어 보안, 자동화, 컴퓨팅 처리 성능 등에서 개선된 기능을 제공합니다. 특별히 하이브리드 클라우드용으로 설계된 Proliant 서버를 제공하여 AI 가속 및 IT 관리의 통합을 지원합니다.
HPE Apollo 시스템은 데이터 센터 및 AI 애플리케이션에 슈퍼컴퓨팅을 제공하는 방식으로 지원합니다. HPE Apollo의 기능을 활용하여 데이터 내 복잡한 문제에 대한 의도적인 액세스 및 분석으로 데이터 집약적 워크로드를 지원하고 혁신을 촉진하는 인프라를 구축할 수 있습니다.
종량제 결제 프레임워크로 구성된 HPE 컴퓨팅 솔루션은 필요에 따라 용량 확장이 가능하며 일반적인 변동 사항과 예측 불가능한 수요 증가를 지원합니다. 급격한 성장이 용량 요구 사항에 영향을 주지만 리소스를 사용하는 예상하지 못한 문제도 컴퓨팅 용량과 효율성에 큰 영향을 줍니다. HPE는 온디맨드 확장 옵션을 제공하며 완전한 지원을 위해 버퍼가 포함됩니다.
가상화된 엔터프라이즈 컴퓨팅 솔루션 리소스는 HPE GreenLake를 통해 찾을 수 있습니다. HPE GreenLake를 통해 모든 보안 및 감독 요구 사항을 해결하면서 종량제 결제 모델로 비용을 관리할 수 있습니다.