IBM Spectrum Computing™ 포트폴리오 개념과 특성

이전의 포스팅에서 살펴본 바와 같이 HPC의 최적화는 굉장히 중요한 요소입니다. 이번 포스팅에서는 앞서 살펴본 IBM Spectrum Computing의 포트폴리오를 통해 어떠한 요건이 주로 필요하며, 어떻게 활용되는지 간략하게 살펴보겠습니다.

IBM Spectrum Computing 솔루션을 최대한 활용하여 사용자 환경을 개선하여 워크로드를 가속화하여 더 빠르고 정확한 결과를 얻어 워크로드를 가속화하고 생산성을 높이고 관리를 간소화할 수 있습니다.

IBM Spectrum Computing은 지능형 워크로드 및 정책 기반 자원 관리를 사용하여 데이터 센터, 사내 및 클라우드 전반에서 컴퓨팅 클러스터를 최적화합니다. IBM의 완벽한 시스템과 엔터프라이즈 지원을 활용하여 ROI를 높이고 총 소유 비용(TCO)을 절감할 수 있습니다.

  • 환경 구축
    IBM Spectrum Computing은 딥러닝을 활용할 수 있는 환경을 구축하고 있습니다. AI를 학습시키기 위한 방법 중 하나인 딥러닝은 하나의 분야에 대한 경험을 축적시키는 최적의 방안입니다. IBM의 경우, 이를 위한 IBM Spectrum ConductorTM에 Deep Learning Impact를 적용하여 설치하기 쉬운 애드온을 제공하고 있습니다. 그 결과 단 몇시간 이내에 딥러닝에 최적화된 고급 AI 환경과 빠른 신경망 학습방법을 수행할 수 있도록 환경을 구축할 수 있게 되었습니다.
  • 고성능 분석
    고성능 분석은 분석의 종류에 따라 두 가지로 나뉘어 집니다. 우선 Spark 분석, AI 프레임워크, 컨테이너 등의 클로스터 공유가 필요한 경우에는 IBM Spectrum ConductorTM이 사용됩니다. 이 기능은 분산된 워크로드의 최대 58%수준의 가속화를 달성할 수 있으며, 온프레미스 및 클라우드 환경과 같은 멀티 테넌트 상황 하에서 Spark 등의 서비스를 사용할 수 있습니다.

    그리고 확장성과 처리속도에서의 강점을 보이는 IBM Spectrum Symphony®이 있습니다. 확장성은 70배 수준, 처리속도에서는 100배 수준의 차이를 보이며, 대기시간이 짧고 처리량이 높은 SDI를 활용하여 분석 성능을 개선 하는데에 사용됩니다. 기업용 관리를 주로 사용하며 확장성이 중요한 공유 그리드에서 집약된 계산과 다량의 데이터를 사용하는 분산 어플리케이션을 지원합니다.
  • 관리 간소화
    워크로드 관리는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. IBM은 포괄적은 워크로드 관리를 위해 IBM Spectrum LSF®을 제공합니다. 연구, 설계는 물론 고성능 시뮬레이션에서 기존 대비 30% 수준의 가속화를 달성하며, 관리의 편의성을 제공과 안정성, 성능의 확장성을 제공하여 HPC를 간소화할 수 있게 지원합니다.

HPC를 구성하는 환경을 살펴보면, 환경을 구축하고, 분석을 지원하기 위한 기능을 제공하며, 워크로드 관리를 편리하게 해주는 형태로 정리가 됩니다. 물론 물리적인 구성은 별개의 문제이지만, HPC를 사용한 환경은 그 태생적 목표와 동일하게 계산 집약적인 사용 행태에 최적화되고 있음을 알 수 있습니다.