새로운 데이터 센터 하드웨어를 요구하는 새로운 사용 사례
데이터 센터에서는 AI, 미디어 및 미디어 분석, 3D 렌더링과 같은 기술을 통해 오늘날 가장 복잡하고 어려운 문제를 해결하는 데 도움이 되기 위해 GPU를 응용하고 있습니다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 비주얼 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술 부문 전반에서 이러한 새로운 사용 사례는 다른 유형의 컴퓨팅 성능을 요구합니다. GPU를 데이터 센터 환경에 도입하면 높은 컴퓨팅 요구 사항과 점점 눈덩이처럼 불어나는 데이터를 위해 대두되는 요건을 충족하는 데 도움이 됩니다.
오늘날 GPU는 온프레미스 및 클라우드 데이터 센터 환경 모두에서 널리 사용되며, 유연성과 효율성을 늘리기 위해 가상화되는 경우가 많습니다. 인텔은 최신 데이터 센터의 주축이 된 GPU 기술의 발전을 이끄는 데 최선을 다하고 있습니다. 현재 사용 가능한 인텔® Flex 시리즈 GPU 오퍼링 및 인텔® Data Center GPU Max Series는 강력하고 효율적인 GPU 성능으로 데이터 센터의 기능을 보강하기 위해 최적화된 솔루션을 제공합니다.
이러한 데이터 센터 오퍼링은 GPU 시장에 가격과 성능의 균형을 선보이고, 데이터 센터 전문가에게 더 많은 선택권을 제공하여 혁신을 실현할 고급 사용 사례를 지원한다는 인텔® GPU 사명의 핵심을 나타냅니다.
데이터 센터 GPU 및 CPU 비교
GPU는 데이터 센터에 배치되어 추가 컴퓨팅 성능으로 CPU 기능을 보강합니다.
CPU와 GPU 모두 실리콘 기반 마이크로프로세서이며 데이터를 처리하지만, 둘은 서로 다른 작업을 위해 제작되었습니다. CPU는 다양한 워크로드 및 애플리케이션, 특히 지연 시간 또는 코어당 성능이 중요한 워크로드 및 애플리케이션에 적합합니다. 더 적은 수의 코어에 집중하여 개별 작업을 신속하게 수행합니다. 따라서 CPU는 데이터베이스 처리 및 직렬 컴퓨팅 작업 수행과 같은 일에 매우 적합합니다.
여기에서 GPU가 등장합니다. GPU는 특정 3D 렌더링 작업 속도를 올리기 위해 개발된 특수 ASIC으로 시작되었습니다. 시간이 지나면서 이러한 고정된 기능의 엔진의 프로그래밍이 더욱더 수월해졌으며 융통성도 높아졌습니다. 일반적으로 소비자는 게임용으로 GPU를 사용합니다. 하지만 데이터 센터에서 GPU는 더 일반적인 용도의 병렬 프로세서로 발전하여 점점 더 다양한 애플리케이션을 처리하고 까다로운 사용 사례를 지원합니다. CPU는 적은 수의 코어를 제공하지만, GPU는 수천 개의 코어를 제공하므로 병렬 처리를 더 원활하게 지원합니다.
데이터 센터에서 GPU를 사용하는 이유는 무엇입니까?
조직에서 AI, 분석, 시뮬레이션 또는 모델링과 같은 고급 사용 사례를 알아보고 있다면, GPU가 중요 구성 요소가 되어 전문가가 작업을 빠르고 효율적으로 수행하도록 지원할 수 있습니다. GPU는 클라우드 게임 오퍼링을 구현하는 데에도 매우 중요할 수 있습니다.
GPU는 워크로드 가속을 실현하여 작업을 더 빨리 완료하고 사용자가 더 많은 작업을 처리할 수 있도록 지원합니다. 고성능 GPU가 없으면 오늘날 많은 기술과 애플리케이션은 로딩 시간이 지나치게 길어지거나, 성능 문제에 부딪히거나, 단순히 작동하지 않을 수도 있습니다.
데이터 센터 GPU 사용 사례
GPU는 오늘날 가장 강력한 기술 중 다수에 필수적일 수 있습니다.
AI, 딥 러닝, 머신 러닝의 경우 GPU는 기계가 놀라운 작업을 수행할 수 있도록 복잡한 알고리즘을 훈련하고, 최적화하고, 작동하는 데 도움이 됩니다. 여러 개의 신경망 계층 또는 2D 이미지와 같은 대규모의 특정 데이터 세트에 대한 딥 러닝 훈련에는 GPU 또는 기타 가속기가 적합합니다. 딥 러닝 알고리즘은 GPU 가속 접근 방식을 사용하도록 조정되었으며, 이를 통해 성능이 크게 향상하였고 많은 실제 문제에 대한 훈련 시간을 타당성 있고 실행 가능한 범위로 맞추었습니다.
데이터 센터 GPU는 또한 게임, 미디어 제작, AR/VR 및 기타 최첨단 콘텐츠를 위한 고급 3D 렌더링 기능을 구현하는 데 사용됩니다. 클라우드 게임은 데이터 센터 GPU의 사용 사례로 급부상 중입니다. 가상화된 데이터 센터 환경에서 사용되는 데이터 센터 GPU는 유연성, 효율성과 함께 고성능을 제공합니다. 따라서 원격 또는 현장 근무자가 어디서나 가장 복잡하고 까다로운 작업을 수행할 수 있습니다.
분석, 시뮬레이션 및 모델링 워크로드 역시 모두 데이터 센터 GPU의 이점을 누립니다. 이러한 애플리케이션은 대규모의 복잡한 데이터 세트에 의존하므로 GPU의 기능은 처리 시간을 단축하며 더 심층적이고 폭넓은 분석을 수행하도록 지원합니다.
데이터 센터에서의 GPU 구현
GPU를 데이터 센터 환경에 도입하는 데는 어려움이 따릅니다. 이러한 고성능 도구는 많은 에너지와 공간을 요구합니다. 또한, 작동 시 열 수준을 극적으로 높입니다. 이러한 요인은 데이터 센터 인프라에 영향을 미치며 전력 비용을 높이거나 안정성 문제를 일으킬 수 있습니다. 성공적인 데이터 센터 GPU 구현을 위해 올바른 인프라로 전력 및 냉각 문제를 해결하는 것이 필수입니다. 환경에 GPU를 배치할 때는 랙 전원 분배 장치(PDU), 무정전 전원 장치, 냉각 용량을 평가해야 합니다. 전원이 부족하면 성능 및 가용성 문제가 발생할 수 있습니다. 마찬가지로 냉각 용량이 부족하면 가동 중지 시간 또는 장비 손상이 발생할 수 있습니다.
가상화된 환경에서는 데이터 센터 GPU를 사용하여 여러 CPU를 보강할 수 있습니다. 이를 활용하면 투자 수익을 극대화하고 리소스 사용을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 가상화된 GPU에는 추가 라이선스 요구 사항이 따를 수 있음을 명심하십시오.
인텔® Data Center GPU 오퍼링
차세대 사용 사례를 구현하려 한다면, 인텔은 현재와 미래의 데이터 센터 GPU 오퍼링을 모두 제공하여 사용자 환경에서 가격과 성능의 적절한 균형을 실현하도록 지원할 수 있습니다.
인텔은 현재 유연하고 강력한 개방형 GPU 솔루션을 지원하는 인텔® Data Center GPU Flex Series를 제공하고 있습니다. 이 시리즈는 미디어 스트리밍 및 클라우드 게임, AI 비주얼 추론, 가상 데스크탑 인프라 워크로드 등 다양한 워크로드를 지원합니다. 인텔® Data Center GPU Flex Series는 높은 안정성, 가용성, 확장성에 매우 중요한 서버 기능을 갖추고 밀도와 품질에 최적화된 표준 기반 개방형 소프트웨어 스택을 지원합니다. 따라서 데이터 센터에서 이질적인 솔루션을 사용하고 이기종 또는 독점 환경을 관리해야 하는 필요성을 줄일 수 있습니다.
곧 출시되는 데이터 센터 GPU 오퍼링은 고성능 컴퓨팅 공간에 새로운 차원의 성능 및 효율성을 제공할 예정입니다.
또한, 인텔은 데이터 센터에서 GPU를 활용하는 고급 애플리케이션의 개발을 가속하고 간소화하는 데 도움이 되는 소프트웨어 도구를 제공합니다. 렌더링, 분석, HPC 및 IoT와 같은 사용 사례를 위한 인텔® oneAPI Toolkits는 교차 아키텍처 프로그래밍을 지원하여 CPU, GPU, 기타 가속기 전반에 걸쳐 원활하게 실행할 수 있는 고급 애플리케이션의 구축 프로세스를 간소화합니다. 또한, 인텔은 GPU 중심 워크로드에 대한 업스트림 최적화를 지원하기 위해 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 오픈 소스 커뮤니티와 협력하고 있습니다.
데이터 센터 GPU로 실현하는 혁신
오늘날 기술의 지속적인 발전은 앞으로 데이터 센터 GPU가 데이터 센터 환경에서 점점 더 중요한 역할을 하게 됨을 의미합니다.
인텔은 혁신적인 제품에 주력하고 에코시스템 및 오픈 소스 파트너와 긴밀하게 협업하여 GPU의 끊임없는 진화를 촉진하는 데 최선을 다하고 있습니다. GPU로 데이터 센터 기능을 강화하고 AI, 분석, 3D 렌더링 및 기타 혁신적인 애플리케이션의 성능을 극대화하려 한다면, 인텔이 도와드릴 준비가 되어 있습니다.