HPC는 인공지능에서의 사용에 특화되어,  단순히 계산의 영역 뿐 아니라 더 빠른 계산으로 비즈니스에 사용될 수 있는 솔루션

안녕하세요. 이코어 입니다.
이전 블로그에서 <HPC의 필요성>에 대해 알아 보았습니다. 안녕하세요.  이번에는 <HPC 필요성과 최적화된 솔루션>에서 HPC에 최적화된 솔루션은 무엇인지 알아보겠겠습니다.

최근 이런 계산이 가장 많이 사용되는 분야가 바로 인공지능(AI)입니다. 이전 편에서 살펴본 바와 같이, 인공지능은 학습을 하기 위한 많은 정보가 필요하고, 그런 정보를 빅데이터라고 하며, 모아진 정보를 학습을 통해 분석하고, 예측하는 업무를 수행합니다.

데이터의 양이 많다 보니, 이를 처리하는 특별한 방법론이 필요하게 되었습니다. 그 결과 HPC는 하나의 칩을 기준으로 정보의 입출력이 가능한 시스템과 저장공간, 연결방식 등으로 구성되어 있습니다. Top500에서 최상위권을 차지하고 있는 IBM의 예를 들어보겠습니다.

IBM이 현재 HPC를 구성하는 기본은 POWER9TM이라는 칩입니다. 물론 향후에는 더 발전된 기술이 나타나겠지만, 지금을 기준으로 볼 때에 데이터 집약적인 워크로드 기반으로 구축된 POWER9TM은 현존하는 가장 강력한 칩입니다.

출처 : ibm.com

IBM은 HPC를 구성하기 위해서 NVIDA NVLink와 PCIe Gen4, OpenCAPI와 최첨단 I/O 서브시스템을 갖추어 POWER9TM을 지원하고 있습니다. 또한 빠른 속도로 계산을 수행하기 때문에 업무를 정의하고, 각 노드에 업무를 할당하고, 계산을 수행하고, 결과를 취합하기 위한 지원체계를 보유하고 있습니다. 업무의 관리기능은 IBM SpectrumTM Computing을 통해 워크로드에 대한 결과 도출 시간 예측과 최적화를 수행하며, 학습을 위한 Watson Machine Learning Accelerator 소프트웨어로 HPC를 인공지능으로 확장하기 위한 기술을 지원합니다.

또한, IBM은 HPC의 최적화를 위한 솔루션을 제공하고 있습니다. 인공지능에서 중요한 데이터를 저장공간에서 가져와 업무에 배치할 수 있도록 지원하는 IBM Power Systems™ AC922와 초당 최대 40GB의 시스템과 업무를 HPC와 처리할 수 있는 방대한 양의 데이터를 보관하는 IBM Elastic Storage Servers, 그리고 종합적으로 HPC를 관리하기 위한 IBM Spectrum LSF®를 통해 컴퓨팅의 성능과 업무의 효율성, 관리의 용이성을 동시에 달성할 수 있도록 지원합니다.

이번 포스팅에서 살펴본 바를 요약하면 이렇습니다. 고도화되고 전문적인 계산을 수행하기 위하여 HPC가 탄생하였고, 실제 IBM이 구축한 HPC를 살펴보면 인공지능에서의 사용에 특화되어 가고 있음을 알 수 있었습니다. 더 빠른 계산은 단순히 계산의 영역에 머무르지 않고, 비즈니스에 사용될 수 있는 영역으로 발전하고 있으며, HPC의 활동영역은 앞으로 더욱 넓어질 것으로 보입니다.


참고자료 : https://www.ibm.com/kr-ko/it-infrastructure/power/power9