방대한 양의 데이터 분석을 통하여 인공지능까지 지원하는 혁신된 IBM HPC 제품

이전 블로그에서 기술한대로 IBM의 제품에서 현재 HPC가 추구하는 목적에 대하여 각 제품들의 특징은 두가지로 요약할 수 있습니다.

우선, 대부분의 제품 군이 초고용량의 데이터를 다루는 방안으로 진화하고 있습니다. 이는 주요 사용처로 제공한 SAP HANA와 SAS Viya의 사례에서 확인할 수 있습니다. SAP HANA는 친화적이지 않는 사용자 UI이지만, 우월한 기능으로 유명한 SAP의 대표 ERP제품으로, 전사자원관리의 효율성 확보와 의사결정 지원을 위한 다양한 기능을 제공합니다. SAS Viya는 대학 등의 연구기관에서 주로 사용하는 통계 분석용 프로그램으로, 최근 각광받는 데이터사이언스의 영역으로 확대되며 기업에서 사용이 증가하고 있는 소프트웨어입니다. 이 두가지 소프트웨어의 특징은 대용량의 데이터 처리가 필요하다는 것과, 미래 예측을 위하여 현재 데이터를 분석하는 방향으로 기술이 발전 중이라는 것입니다. 이를 감안할 때에 HPC는 대용량의 데이터 취급을 위한 기능 개선과 소프트웨어 친화적 발전이 수행 중이라는 것을 알 수 있습니다.

그리고 인공지능을 지원하기 위한 혁신이 발생하고 있습니다. 대용량의 데이터를 다루고, 분석한다는 데에서 맥락을 같이하지만, 대부분의 제품의 특징에서 인공지능에 대한 기능 지원과 친화적 성향을 보여주고 있음을 감안할 때에 이 부분은 현재 완전한 기능 제공 이라기 보다는, 향후 인공지능을 지원하기 위한 기본적인 기능을 제공하고 있다고 주장하는 것으로 보입니다.

즉, HPC는 많은 양의 데이터 분석을 목표로 발전하였으며, 그 결과 실제 사용용도는 인공지능으로 귀결될 수 있다는 결론이 도출됩니다. Top 500에서 1위를 고수중인 IBM의 제품군의 성능과 주요 지원 소프트웨어를 살펴보면 이런 결론은 더욱 설득력이 있습니다.

그런 이유로 다음 포스팅에서는 HPC를 사용하는 방법과 관리 방안, 그리고 실제 사용되는 솔루션과 서버 등의 사례를 통해 HPC의 변화 양상을 살펴보겠습니다.


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