2017.08.31

한국IBM, 포항공대·경북대·수원대에 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC 공급

편집부 | ITWorld
한국IBM(www.ibm.com/kr)은 포항공과대학교, 경북대학교, 수원대학교 등 국내 대학교들이 연산집약적 작업에 인공지능을 적용하기 위해 HPC(High Performance Computing)용 IBM 파워 시스템 S822LC를 도입했다고 밝혔다.

HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC는 인공지능에서부터 딥러닝, 머신러닝, 고급 빅데이터 분석 등의 작업을 빠르고 효율적으로 처리해주는 전용 서버 솔루션이다. 에너지 효율적인 양방향 초고속 인터커넥트인 엔비디아의 NV링크를 사용해 CPU와 GPU, GPU간의 병목 문제를 해결함으로써 컴퓨팅 성능을 향상시켰다고 업체 측은 설명했다.

한국IBM은 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC가 초고속 인터커넥트 기술인 NV링크를 처음으로 적용한 서버 중 하나로, 이 기술은 IBM 파워 시스템이 인공지능 성능을 제공할 수 있는 기반이자, 국내 대학들이 이 시스템을 도입하게 된 이유 중 하나라고 밝혔다.



포항공대는 유체역학 시뮬레이션을 수행하는데 필요한 대규모 연산을 위해 다수의 X86 CPU 서버 클러스터를 운영해왔고, 그에 따른 유지보수 비용과 서버 증설 비용에 대한 부담이 컸다. HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC를 도입한 후, 배정밀도(double-precision) 성능의 향상으로 전산유체역학(CFD) 연산을 보다 빠르게 구동해 시뮬레이션 결과를 신속하게 도출할 수 있게 됐으며, CPU 클러스터 노드를 줄일 수 있게 돼 유지보수 비용을 절감할 수 있게 됐다.

경북대는 미래부의 인공지능 국가과제를 수행하는데 기존 PC와 워크스테이션 개발 환경이 지닌 성능과 메모리 부족 문제를 해결하기 위해 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC 도입을 결정했으며, 이를 통해 프로젝트 기간이 크게 단축될 것으로 전망했다. 수원대는 컴퓨터학부 김장영 교수 주도로 진행되는 인공지능 교육과 실습에서 최신의 인프라 운영 경험을 제공하기 위해 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC를 도입했고, IT 인재 양성에 도움을 받을 것으로 기대하고 있다.

HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC는 엔비디아의 최신 파스칼 GPU 아키텍처 기반으로 설계된 테슬라 P100 GPU를 장착했다. 이를 통해 딥러닝을 수행하기 위해 21테라플롭스 이상의 반정밀도(half-precision) 성능을 제공한다. 이 외에도 카페, 텐서플로, 토치 등 주요 딥러닝 프레임워크 패키지를 보유한 IBM 딥러닝 소프트웨어 툴 킷인 파워AI도 제공한다. editor@itworld.co.kr


2017.08.31

한국IBM, 포항공대·경북대·수원대에 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC 공급

편집부 | ITWorld
한국IBM(www.ibm.com/kr)은 포항공과대학교, 경북대학교, 수원대학교 등 국내 대학교들이 연산집약적 작업에 인공지능을 적용하기 위해 HPC(High Performance Computing)용 IBM 파워 시스템 S822LC를 도입했다고 밝혔다.

HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC는 인공지능에서부터 딥러닝, 머신러닝, 고급 빅데이터 분석 등의 작업을 빠르고 효율적으로 처리해주는 전용 서버 솔루션이다. 에너지 효율적인 양방향 초고속 인터커넥트인 엔비디아의 NV링크를 사용해 CPU와 GPU, GPU간의 병목 문제를 해결함으로써 컴퓨팅 성능을 향상시켰다고 업체 측은 설명했다.

한국IBM은 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC가 초고속 인터커넥트 기술인 NV링크를 처음으로 적용한 서버 중 하나로, 이 기술은 IBM 파워 시스템이 인공지능 성능을 제공할 수 있는 기반이자, 국내 대학들이 이 시스템을 도입하게 된 이유 중 하나라고 밝혔다.



포항공대는 유체역학 시뮬레이션을 수행하는데 필요한 대규모 연산을 위해 다수의 X86 CPU 서버 클러스터를 운영해왔고, 그에 따른 유지보수 비용과 서버 증설 비용에 대한 부담이 컸다. HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC를 도입한 후, 배정밀도(double-precision) 성능의 향상으로 전산유체역학(CFD) 연산을 보다 빠르게 구동해 시뮬레이션 결과를 신속하게 도출할 수 있게 됐으며, CPU 클러스터 노드를 줄일 수 있게 돼 유지보수 비용을 절감할 수 있게 됐다.

경북대는 미래부의 인공지능 국가과제를 수행하는데 기존 PC와 워크스테이션 개발 환경이 지닌 성능과 메모리 부족 문제를 해결하기 위해 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC 도입을 결정했으며, 이를 통해 프로젝트 기간이 크게 단축될 것으로 전망했다. 수원대는 컴퓨터학부 김장영 교수 주도로 진행되는 인공지능 교육과 실습에서 최신의 인프라 운영 경험을 제공하기 위해 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC를 도입했고, IT 인재 양성에 도움을 받을 것으로 기대하고 있다.

HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC는 엔비디아의 최신 파스칼 GPU 아키텍처 기반으로 설계된 테슬라 P100 GPU를 장착했다. 이를 통해 딥러닝을 수행하기 위해 21테라플롭스 이상의 반정밀도(half-precision) 성능을 제공한다. 이 외에도 카페, 텐서플로, 토치 등 주요 딥러닝 프레임워크 패키지를 보유한 IBM 딥러닝 소프트웨어 툴 킷인 파워AI도 제공한다. editor@itworld.co.kr


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