GPU 서버 GPU 서버란?
GPU 서버란?
GPU(그래픽 처리 장치) 서버는 표준 CPU(중앙 처리 장치) 외에 추가 GPU가 있는 일종의 서버로, 병렬 처리, 특히 AI/ML 및 그래픽 렌더링에 탁월하며 과학 시뮬레이션, 데이터 처리 및 분석에 점점 더 많이 사용됩니다. 반면, CPU는 대부분 범용 컴퓨팅을 위해 제작됩니다.
GPU 서버는 한 번에 많은 작업 처리 능력이 필요한 분야와 프로그램에서 자주 사용됩니다. 이러한 기술은 복잡한 계산과 알고리즘을 병렬로 처리할 수 있어 기존 CPU 기반 시스템보다 빠르기 때문에 고성능 컴퓨팅과 인공 지능에 필수적입니다. 이러한 서버는 AI(인공 지능), DL(딥 러닝), 컴퓨팅 물리학, 금융 모델에 사용되는 경우가 많습니다.
- GPU 서버의 이점
- GPU 서버 요구 사항
- GPU 서버 수요
- HPE와의 파트너십
GPU 서버를 통해 얻을 수 있는 이점
GPU 서버의 장점:
1. AI:
- 생성형 AI: GPU 서버가 대규모 병렬 처리 능력을 제공하여 생성형 AI를 가속화하고 복잡한 모델의 더 빠른 교육과 추론을 가능하게 합니다. 이를 통해 이미지 생성, 자연어 처리 및 기타 AI 기반 창의적 프로세스와 같은 작업이 향상됩니다.
- 컴퓨터 비전: GPU 서버가 높은 병렬 처리 기능을 제공하고 이미지 인식, 개체 감지, 실시간 동영상 분석과 같은 작업을 가속화하여 컴퓨터 비전을 지원합니다. 이를 통해 대규모 데이터셋과 복잡한 알고리즘을 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
- 자연어 처리: GPU 서버가 컴퓨팅을 병렬로 처리하여 자연어 처리 작업을 가속화하고 딥 러닝 모델의 학습과 추론 속도를 향상합니다. 이를 통해 언어 번역, 감정 분석, 텍스트 생성 등의 작업이 개선되어 효율성과 확장성이 증가합니다.
2. 데이터 과학 및 기계 학습:
- 모델 교육 가속화: GPU 서버가 동시 계산을 효율적으로 처리하여 딥 러닝 모델을 더 빠르게 교육합니다. 이러한 가속화 덕분에 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 더 빠르게 실험을 진행할 수 있습니다.
- 대용량 데이터셋 처리: GPU가 방대한 데이터셋을 병렬로 분석할 수 있으므로 기존 CPU 서버에서는 처리하기 어려웠던 빅데이터 애플리케이션에 적합합니다.
- 향상된 성능: GPU가 신경망이나 지원 벡터 머신과 같은 복잡한 기계 학습 기술의 컴퓨팅 기능을 강화하여 모델 예측을 개선합니다.
3. CAD(컴퓨터 지원 설계) 및 제조:
- 3D 모델 렌더링: GPU 서버가 아키텍트, 엔지니어, 디자이너가 복잡한 프로젝트를 진행하는 데 필수적인 3D 모델 렌더링 속도를 높여줍니다.
- 시뮬레이션 및 프로토타입 제작: GPU가 포괄적인 시뮬레이션(예: 스트레스 테스트, 유체 역학)을 실행하여 자동차 및 항공 우주 산업에서 프로토타입의 속도를 높이고 비용을 절감합니다.
- 개선된 워크플로: GPU 서버의 처리 기능 덕분에 CAD 작업이 더욱 원활해지고 실시간 설계 업데이트가 가능합니다.
4. 금융 서비스:
- 위험 분석: GPU 서버가 방대한 재무 데이터를 신속하게 분석하여 더 정확하고 시기적절한 위험 평가가 가능합니다.
- 알고리즘 트레이딩: 고빈도 매매 알고리즘은 대기 시간이 짧은 컴퓨팅이 필요한데 GPU가 이를 제공하여 거래 실행 속도를 높입니다.
- 부정행위 탐지: GPU 병렬 처리를 통해 기계 학습 모델을 사용하여 부정행위를 실시간으로 조사하고 감지할 수 있습니다.
5. 의료 및 생명 과학:
- 의료 영상 분석: GPU 서버가 CT 스캔 및 MRI 처리 속도와 성능을 높여 진단을 개선합니다.
- 신약 개발: GPU가 신약 개발을 위한 컴퓨팅 화학 및 분자 모델링 시뮬레이션을 가속화합니다.
- 유전체학 연구: GPU가 맞춤형 치료에 필수적인 게놈 데이터의 시퀀싱 및 해석을 가속화합니다.
6. 자율 주행차 및 로봇 공학:
- 센서 퓨전: GPU가 카메라, LiDAR, 레이더로부터 실시간 데이터를 처리하여 자율 시스템에서 환경을 통합적으로 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 개체 감지: 안전한 탐색을 위해서는 빠르고 정확한 개체 감지가 필수적이며, GPU 서버가 기계 학습 모델의 성능을 향상합니다.
- 경로 계획 및 탐색: 로봇 시스템과 자율 주행차에는 실시간 경로 계획 및 의사 결정을 위해 GPU가 필요합니다.
7. 게임 및 엔터테인먼트:
- 고품질 그래픽: GPU 서버가 실시간으로 고해상도의 영상과 복잡한 시각 효과를 생성하여 게이머에게 몰입감 넘치는 경험을 제공합니다.
- 현실적인 물리 시뮬레이션: GPU가 게임과 엔터테인먼트를 위한 입자 시스템, 유체 역학, 캐릭터 애니메이션을 시뮬레이션할 수 있습니다.
- 가상 현실: VR 애플리케이션은 원활하고 몰입감 있는 경험으로 사용자 체감 만족도를 높여야 하므로 GPU 서버에서 대기 시간이 짧은 고성능 컴퓨팅이 이뤄져야 합니다.
GPU 서버는 복잡한 계산을 가속화하고 실시간 처리를 지원하며 많은 분야에서 병렬 처리 애플리케이션을 개선합니다.
네트워크 패브릭 아키텍처
네트워크 패브릭 아키텍처 유형:
조직의 요구 사항에 따라 다양한 종류의 네트워크 패브릭 아키텍처가 있습니다.
- 리프-스파인 아키텍처: Clos 아키텍처라고도 불리는 이 디자인은 서로 연결된 스위치 레이어를 사용합니다. 높은 대역폭과 짧은 대기 시간으로 대규모 데이터 센터에 적합합니다.
- 메시 아키텍처: 이 구성에서는 각 네트워크 장치가 다른 모든 장치에 연결되어 메시와 같은 구조를 형성합니다. 관리와 확장이 까다롭지만 중복성과 장애 허용성이 뛰어납니다.
- FEX(패브릭 확장) 아키텍처: FEX는 네트워크 연결을 중앙화하고 스위치 패브릭을 서버 랙으로 확장하여 케이블링과 유지 관리를 간소화합니다.
- SDN(소프트웨어 정의 네트워킹) 아키텍처: 소프트웨어 컨트롤러는 컨트롤 플레인과 데이터 플레인을 분리하여 네트워크 동작을 제어하고 설계합니다.
기존 네트워크 설계와 네트워크 패브릭 비교:
- 기존 설계: 기존 네트워크는 코어, 배포, 액세스 레이어로 구성된 계층적 설계가 적용되어 있습니다. 융통성이 없는 구조와 제한된 적응 가능성으로 인해 관리와 확장이 어렵습니다.
- 네트워크 패브릭: 리프-스파인과 SDN 네트워크 패브릭은 유연하고 확장성이 뛰어나며 중복 채널과 중앙 집중식 제어를 통해 대역폭, 대기 시간, 장애 허용성을 향상합니다. 이러한 솔루션은 현재 데이터 집약형 애플리케이션과 클라우드에 더 적합합니다.
네트워크 패브릭 아키텍처의 주요 이점:
- 고성능: 네트워크 패브릭 토폴로지는 데이터 경로, 대기 시간, 용량을 최적화하여 더 빠르고 효율적으로 데이터를 전송합니다.
- 확장성: 성능 저하나 대대적인 재설계 없이 장치나 노드를 추가하여 수평적 확장을 처리합니다.
- 유연성: 네트워크 패브릭 아키텍처는 비즈니스 및 애플리케이션 요구 사항을 충족하기 위해 트래픽을 동적으로 할당하고 우선순위를 지정합니다.
- 중앙 집중식 관리: SDN 또는 중앙 집중식 관리 콘솔을 사용하면 네트워크 구성, 모니터링, 문제 해결이 용이해져 운영 효율성이 향상됩니다.
- 비용 효율성: 네트워크 패브릭 아키텍처는 리소스 사용을 최적화하고 하드웨어와 운영상의 복잡성을 줄여 인프라 비용을 낮추고 ROI를 개선합니다.
네트워크 패브릭 설계는 데이터 중심 및 클라우드 중심 설정을 위한 내구성, 확장성, 효율성을 갖춘 네트워크 인프라를 구축하는 새로운 방법으로, 주요 비즈니스 애플리케이션과 서비스에 민첩성, 성능, 복원력을 제공합니다.
GPU 서버가 필요한 경우
1. 고성능 컴퓨팅 및 AI:
- 딥 러닝 및 AI 교육: GPU 서버가 신경망과 AI 모델 교육 속도를 높입니다. 이를 통해 교육 기간을 크게 단축하여 빠른 실험과 성장이 가능해졌습니다.
- 과학 시뮬레이션: GPU가 물리학, 화학, 기후 연구 분야의 과학 시뮬레이션을 위한 병렬 컴퓨팅을 제공합니다. 이런 시나리오에서는 GPU가 CPU보다 정교한 수학 계산을 더 잘 수행합니다.
- 데이터 집약적 계산: GPU 서버가 빅 데이터 분석, 계산 생물학과 같은 데이터 집약적 계산의 속도를 높이고 개선할 수 있습니다.
- 벡터 데이터베이스: GPU 서버가 병렬 처리를 활용하여 복잡한 계산을 처리할 수 있습니다. 고차원 데이터를 최적화하고 대기 시간이 짧고 확장 가능한 성능을 제공함으로써 벡터 데이터베이스는 고급 분석과 실시간 의사 결정 프로세스를 지원합니다.
- 교육: GPU 서버가 AI/기계 학습 모델을 위한 모든 데이터셋의 교육을 확장할 수 있습니다.
- 미세 튜닝: 원하는 결과나 예측 가능한 결과에 맞춰 모델의 매개변수를 조정하는 것은 모든 기계 학습 모델에서 필수입니다. GPU 서버는 신속한 프로토타입 제작과 대규모 미세 튜닝에 도움이 될 수 있습니다.
- 추론: AI/기계 학습 모델 배포는 ML 라이프 사이클의 마지막 단계이며, GPU 서버를 사용하면 사용자와 클라이언트가 원활하게 실행할 수 있습니다.
2. 복잡한 그래픽 렌더링:
- 게임 및 애니메이션: 게임과 애니메이션에서 고품질 영상을 실시간으로 렌더링하려면 GPU 서버가 필요하며, 플레이 가능성, 그래픽, 애니메이션 시퀀스 렌더링을 개선합니다.
- VFX(시각 효과): 영화와 TV에서는 복잡한 시각 효과를 위해 GPU 서버를 사용합니다. GPU는 복잡한 장면, 시뮬레이션, 입자 효과를 더 빠르게 생성하여 프로덕션 효율성을 높여줍니다.
- CAD/CAM: GPU 서버가 건축, 엔지니어링, 제조 분야에서 3D 모델, 시뮬레이션, 가상 프로토타입 렌더링을 개선합니다. 이를 통해 정밀한 모델의 실시간 조작이 가능해져 설계 정확도와 생산성이 향상됩니다.
3. 데이터 분석 및 기계 학습:
- 복잡한 모델 교육: 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 GPU 서버에서 딥 러닝 모델을 더 빠르게 교육할 수 있습니다. GPU는 이러한 모델을 교육하는 데 필요한 광범위한 행렬 연산과 병렬 계산을 처리합니다.
- 대용량 데이터셋 처리: GPU 컴퓨터는 기계 학습 데이터셋을 처리하는 데 매우 뛰어나기에 데이터를 빠르게 처리하고 분석하여 신속한 인사이트 확보와 의사 결정에 도움이 됩니다.
- 작업 가속화: GPU 병렬 처리는 사진 식별, 자연어 처리, 예측 분석의 속도를 높여줍니다. 이러한 가속화는 모델 예측 효율성과 정확도를 개선합니다.
4. VDI(가상 데스크탑 인프라):
- 향상된 그래픽 성능: GPU 서버가 VDI 조직의 원격 데스크탑 그래픽 성능을 개선할 수 있습니다. 이는 CAD나 동영상 편집 툴과 같이 그래픽 집약형 애플리케이션을 사용하는 사용자에게 중요합니다.
- 동영상 스트리밍: 원격 근무자는 VDI 설정에서 GPU 서버의 향상된 동영상 스트리밍 품질과 응답성으로 이점을 얻습니다.
- 전반적인 사용자 체감 만족도: VDI 솔루션은 그래픽 처리를 GPU로 아웃소싱하여 대기 시간을 줄이고 원격 사용자의 생산성을 개선합니다.
5. 동영상 처리 및 인코딩:
- 동영상 제작: GPU 서버가 동영상 제작자가 시각 효과를 편집 및 렌더링하고 적용하는 데 도움이 됩니다. GPU는 이러한 작업을 가속화하여 프로젝트 완료 속도를 높입니다.
- 스트리밍 서비스: 동영상은 GPU 서버를 사용하여 효율적으로 인코딩 및 트랜스코딩됩니다. 이를 통해 버퍼링과 대기 시간이 감소하여 고품질 스트리밍이 가능해졌습니다.
- 콘텐츠 생성: GPU 서버가 멀티미디어 워크플로에서 실시간 동영상 처리와 고품질 출력을 지원합니다. 이는 고품질 영상을 빠르게 제작해야 하는 콘텐츠 제작자에게 매우 중요합니다.
GPU 서버는 병렬 처리 기능과 효율성으로 여러 분야와 애플리케이션에서 어려운 작업을 처리할 수 있습니다.
HPE와의 파트너십
HPE와의 파트너십:
- HPE Private Cloud AI: HPE와 협력하여 확장 가능하고 사전 통합된 AI 솔루션을 통해 프로세스를 프로덕션 단계로 촉진하면 AI 및 IT 팀에서 데이터를 제어하면서 실험하고 확장할 수 있는 강력한 툴을 얻게 됩니다.
- HPE ProLiant DL380a Gen 12: HPE ProLiant DL380a Gen 12는 기업용 AI를 위한 확장성이 매우 뛰어난 GPU 가속 기능을 제공합니다. 4U AI 서버는 최대 8개의 NVIDIA H200 NVL2 Tensor Core GPU, 업계 최고 수준의 보안, 더욱 간편한 라이프 사이클 관리, 전 세계 HPE 및 NVIDIA 전문가가 제공하는 엔터프라이즈급 지원을 갖추고 있습니다.
- HPE ProLiant DL384 Gen 12: 이는 대규모 언어 모델에 대한 AI 추론을 위해 NVIDIA GH200 NVL2 두 개를 탑재한 최초의 서버로, 최대 1.2TB의 고속 통합 메모리와 5TB/s의 대역폭을 갖춰 더 큰 모델과 더 많은 사용자를 수용할 수 있으며, 이전 버전보다 성능이 두 배 향상되었습니다.
- NVIDIA AI Computing by HPE: NVIDIA AI Computing by HPE는 AI 프로덕션을 가속하는 확장 가능하고 사전 통합된 솔루션을 제공합니다. HPE의 견고한 인프라와 NVIDIA의 최첨단 AI 기술을 결합하여 데이터 제어 권한을 보호하는 동시에 강력한 테스트 및 확장성 옵션이 제공됩니다.
- 엔터프라이즈 AI를 위한 확장성이 매우 뛰어난 GPU 가속 기능: HPE ProLiant DL380a Gen12는 고성능 AI 추론을 위한 최대 8개의 NVIDIA H200 NVL2 Tensor Core GPU와 HBM3E 메모리를 탑재하여 엔터프라이즈 AI를 위한 확장 가능한 GPU 가속 기능을 제공합니다. 또한 HPE와 NVIDIA 전문가의 국제적 지원과 함께 대규모 설치를 위한 업계 최고의 보안과 편리한 라이프 사이클 관리를 제공합니다.
- 엔터프라이즈 AI를 위한 Superchip 성능: HPE ProLiant Compute DL384 Gen12는 2개의 NVIDIA GH200 NVL2 GPU, 1.2TB 통합 메모리, 5TB/s 대역폭을 갖추고 있어 AI 추론 및 대규모 언어 모델에 최적화된 성능을 제공합니다. 이 서버는 이전 모델보다 용량이 증가하여 더 큰 모델과 더 많은 사용자에게 적합합니다.
- GPU를 선택하려면 HPE 담당자에게 문의하십시오.
GPU와 CPU 비교
GPU와 CPU: 차이점
특징 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 기능 | 장점 - 범용 컴퓨팅 및 기타 광범위한 작업에 적합합니다. | 장점 - 그래픽 렌더링, AI 및 기계 학습과 같은 병렬 처리 작업에 이상적입니다. |
| 아키텍처 | 장점 - 종속적 또는 순차적 활동의 실행에 최적화되었습니다. | 장점 - GPU는 높은 병렬 처리 성능을 갖추고 있어 수천 개의 스레드를 빠르게 실행하여 병렬 작업을 처리할 수 있습니다. |
| 속도 | 장점 - 병렬 처리가 제한된 작업에 적합합니다. | 장점 - 이미지 처리, 기계 학습과 같은 병렬화 가능 작업에 대한 처리량이 높습니다. |
| 메모리 | 장점 - 공유 메모리는 시스템 리소스에 자주 액세스해야 하는 워크로드에 효율적입니다. | 장점 - 높은 메모리 대역폭과 용량으로 그래픽 렌더링과 GPU 가속 애플리케이션에 더 빠른 데이터 액세스와 처리량을 제공합니다. |
| 소비 전력 | 장점 - 병렬 처리가 많지 않은 작업에 적합하며 전력 소비가 적습니다. | 장점 - 그래픽 렌더링, AI/기계 학습과 같은 병렬 워크로드의 성능을 향상하면서 전력 소비는 훨씬 적습니다. |
