2018.08.29

GPU 장점 극대화한 ‘성능 중심의 해답’ GPGPU서버·GPU 워크스테이션

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ASUS | ASUS


GPU의 인식 변화와 GPGPU 개념의 등장
‘컴퓨터의 두뇌 역할을 하는 부품은 무엇일까?’라는 질문에 대부분의 사람들은 CPU를 이야기할 것이다. 실제로 ‘중앙 처리 장치(Central Processing Unit)’라는 이름에서도 볼 수 있듯, CPU는 특정 작업에 필요한 데이터를 확보해 분석하고 답을 도출하는 역할을 한다. 반면, GPU의 역할은 CPU가 만들어 준 답을 화면 상에 ‘보여주는’ 그래픽 처리의 역할, 컴퓨터 그래픽을 위한 계산에 국한되어 있었다. 그러나 2009년 NVIDIA에서 최초로 GPGPU 라는 개념을 선보이면서 점차 이러한 인식은 바뀌기 시작한다.

CPU와 GPU의 구조


GPGPU는 CPU가 전담하던 연산 작업에 적극적으로 GPU를 개입시켜 효율 극대화를 꾀하는 작업이다. 이런 효과는 CPU와 GPU의 구조적인 차이에서 기인하는데, CPU의 경우 특정한 데이터를 순차적으로 계산하는 직렬 처리 구조를 갖춰 연산을 빠르게 처리하는 특징이 있는 반면, GPU는 다수의 코어를 배치해 데이터를 병렬로 처리하는 구조로 CPU 만큼 빠르지는 않지만 다수의 작업을 동시에 처리하는 데 유리하다. 이 때문에 CPU와 GPU를 조합하는 경우 CPU만으로는 처리가 어려운 방대한 양의 연산 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 일례로 최근 큰 이슈가 된 알파고는 총 1,920개의 CPU와 280개에 달하는 GPU의 조합으로 구성된 컴퓨터다.


이제 GPU를 단순히 그래픽 처리 작업에 사용하는 장치로 인식하는 사람은 거의 없다고 봐도 무방하다. 특히 4차 산업 혁명의 핵심적 산업인 슈퍼 컴퓨팅, VR, 자율 주행 자동차 등이 모두 대규모 데이터 연산을 기반으로 구현되는 기술이므로, GPU의 병렬 처리 방식은 나날이 각광받고 있다.

GPU 서버와 워크스테이션의 보급
2017년 3월, 페이스북은 ‘빅 베이슨(Big Bason)’ 이라는 이름의 차세대 서버를 공개했다. 이 서버는 천문학적인 규모의 사진과 동영상을 안정적으로 처리할 수 있도록 GPU 위주로 구성된 서버이다. 각각의 랙에는 8개의 테슬라 GPU가 탑재되어 있고, CPU는 별도의 오픈소스 CPU 플랫폼과 호환되는 형태로 설계되어 있다. 말 그대로 GPU만으로 이루어진 서버인 것이다. 페이스북이 선보인 GPU 전용 서버 외에도 이미 다수의 기업이 GPU 서버를 통해 다량의 데이터를 처리하고 있다. 특히 AI와의 연동을 통해 자사의 서비스 품질과 효율을 향상하려는 기업에서 GPU 서버의 수요가 급격히 늘어나는 추세를 확인할 수 있다.

빅 베이슨(Big Bason)

 
한편, SOHO 및 SMB 사업체 중심으로는 고성능 GPU를 탑재한 GPU 워크스테이션이 광범위하게 보급되고 있다. 워크스테이션용 GPU의 성능이 비약적으로 상승하고, 대규모 연산 작업에도 높은 효율을 보이기 시작하면서 빅데이터를 기반으로 딥러닝이나 AI 연구를 진행하는 중소규모의 스타트업을 중심으로 고성능 GPU 기반 워크스테이션 수요가 빠르게 늘어나는 추세이다.


최근 주목 받는 새로운 특징 중 하나는 워크스테이션의 수요 확대가 비단 기업에만 국한되지 않는다는 것이다. VR, 3D 그래픽, 고화질 스트리밍 등의 콘텐츠 산업이 발전하면서, 재능 있는 콘텐츠 크리에이터들이 늘어나고, 이들을 중심으로 한 가정용/개인용 워크스테이션 시장이 새롭게 형성되고 있다. 이제 다수의 제조사 역시 워크스테이션 제품군 자체의 가격 대 성능비를 극대화함으로써 워크스테이션 시장을 폭넓게 확산하는 것을 주요 전략으로 삼고, 워크스테이션의 효용성과 사용 방법을 재차 인지시키는 작업을 진행하고 있다. 


ASUS의 GPGPU서버와 GPU 워크스테이션 제품들
GPU 서버와 워크스테이션 수요가 급등함에 따라 ASUS 역시 다양한 솔루션을 시장에 선보이고 있다. 다년간의 노하우와 도전을 바탕으로, ASUS의 솔루션은 HPC는 물론, 딥러닝 등 데이터 중심의 워크로드 어플리케이션 분야에서 최적의 성능과 안정성을 자랑한다.

- ESC8000 G4 시리즈 : 하이브리드 컴퓨팅 성능을 갖춘 고밀도 GPU 서버

ESC8000 G4 시리즈

최대 8개의 NVIDIA® Quadro® 또는 Tesla® GPU 카드를 지원하는 4U 규격의 GPU 서버로, 압도적인 그래픽 성능을 바탕으로 까다로운 컴퓨팅 작업을 훨씬 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다. 최적화된 내부 레이아웃 설계와 독자적인 액티브/패시브 써멀 모듈을 통해 듀얼 슬롯 GPU를 포함한 다양한 형태의 그래픽 카드를 장착할 수 있다. 인텔의 제온 스케일러블 프로세서 계열을 지원한다.

- ESC700 G4 : 인텔 제온 W 시리즈 프로세서와 ECC 메모리로 우수한 성능을 제공하는 워크스테이션

ESC700 G4

ESC700 G4는 인텔 제온 W 시리즈 프로세서와 ECC 메모리를 지원해 어떠한 사용 환경에서도 강력하고 최적화된 성능을 제공한다. ECC 메모리를 지원하기 때문에 시스템 충돌 및 데이터 손상 가능성이 낮아 신뢰성을 확보할 수 있다는 점도 특징이다. NVIDIA® SLI 기술을 지원하여 2개 이상의 Quadro® 또는 AMD® Radeon Pro 계열의 그래픽 카드를 설치할 수 있다.

- ESC300 G4 시리즈 : 합리적인 가격과 우수한 성능이 돋보이는 워크스테이션

ESC300 G4 시리즈

인텔 제온 E3-1200 v6 시리즈와 데스크탑용 인텔 코어 CPU를 모두 쓸 수 있는 C232 칩셋이 탑재된 제품이다. 4개의 DDR4-2400 메모리를 탑재할 수 있는 DIMM 슬롯이 제공되며, 4개의 PCIe 슬롯으로 다수의 NVIDIA Quadro® 또는 AMD® Radeon Pro 계열 그래픽 카드를 설치할 수 있다.  


2018.08.29

GPU 장점 극대화한 ‘성능 중심의 해답’ GPGPU서버·GPU 워크스테이션

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GPU의 인식 변화와 GPGPU 개념의 등장
‘컴퓨터의 두뇌 역할을 하는 부품은 무엇일까?’라는 질문에 대부분의 사람들은 CPU를 이야기할 것이다. 실제로 ‘중앙 처리 장치(Central Processing Unit)’라는 이름에서도 볼 수 있듯, CPU는 특정 작업에 필요한 데이터를 확보해 분석하고 답을 도출하는 역할을 한다. 반면, GPU의 역할은 CPU가 만들어 준 답을 화면 상에 ‘보여주는’ 그래픽 처리의 역할, 컴퓨터 그래픽을 위한 계산에 국한되어 있었다. 그러나 2009년 NVIDIA에서 최초로 GPGPU 라는 개념을 선보이면서 점차 이러한 인식은 바뀌기 시작한다.

CPU와 GPU의 구조


GPGPU는 CPU가 전담하던 연산 작업에 적극적으로 GPU를 개입시켜 효율 극대화를 꾀하는 작업이다. 이런 효과는 CPU와 GPU의 구조적인 차이에서 기인하는데, CPU의 경우 특정한 데이터를 순차적으로 계산하는 직렬 처리 구조를 갖춰 연산을 빠르게 처리하는 특징이 있는 반면, GPU는 다수의 코어를 배치해 데이터를 병렬로 처리하는 구조로 CPU 만큼 빠르지는 않지만 다수의 작업을 동시에 처리하는 데 유리하다. 이 때문에 CPU와 GPU를 조합하는 경우 CPU만으로는 처리가 어려운 방대한 양의 연산 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 일례로 최근 큰 이슈가 된 알파고는 총 1,920개의 CPU와 280개에 달하는 GPU의 조합으로 구성된 컴퓨터다.


이제 GPU를 단순히 그래픽 처리 작업에 사용하는 장치로 인식하는 사람은 거의 없다고 봐도 무방하다. 특히 4차 산업 혁명의 핵심적 산업인 슈퍼 컴퓨팅, VR, 자율 주행 자동차 등이 모두 대규모 데이터 연산을 기반으로 구현되는 기술이므로, GPU의 병렬 처리 방식은 나날이 각광받고 있다.

GPU 서버와 워크스테이션의 보급
2017년 3월, 페이스북은 ‘빅 베이슨(Big Bason)’ 이라는 이름의 차세대 서버를 공개했다. 이 서버는 천문학적인 규모의 사진과 동영상을 안정적으로 처리할 수 있도록 GPU 위주로 구성된 서버이다. 각각의 랙에는 8개의 테슬라 GPU가 탑재되어 있고, CPU는 별도의 오픈소스 CPU 플랫폼과 호환되는 형태로 설계되어 있다. 말 그대로 GPU만으로 이루어진 서버인 것이다. 페이스북이 선보인 GPU 전용 서버 외에도 이미 다수의 기업이 GPU 서버를 통해 다량의 데이터를 처리하고 있다. 특히 AI와의 연동을 통해 자사의 서비스 품질과 효율을 향상하려는 기업에서 GPU 서버의 수요가 급격히 늘어나는 추세를 확인할 수 있다.

빅 베이슨(Big Bason)

 
한편, SOHO 및 SMB 사업체 중심으로는 고성능 GPU를 탑재한 GPU 워크스테이션이 광범위하게 보급되고 있다. 워크스테이션용 GPU의 성능이 비약적으로 상승하고, 대규모 연산 작업에도 높은 효율을 보이기 시작하면서 빅데이터를 기반으로 딥러닝이나 AI 연구를 진행하는 중소규모의 스타트업을 중심으로 고성능 GPU 기반 워크스테이션 수요가 빠르게 늘어나는 추세이다.


최근 주목 받는 새로운 특징 중 하나는 워크스테이션의 수요 확대가 비단 기업에만 국한되지 않는다는 것이다. VR, 3D 그래픽, 고화질 스트리밍 등의 콘텐츠 산업이 발전하면서, 재능 있는 콘텐츠 크리에이터들이 늘어나고, 이들을 중심으로 한 가정용/개인용 워크스테이션 시장이 새롭게 형성되고 있다. 이제 다수의 제조사 역시 워크스테이션 제품군 자체의 가격 대 성능비를 극대화함으로써 워크스테이션 시장을 폭넓게 확산하는 것을 주요 전략으로 삼고, 워크스테이션의 효용성과 사용 방법을 재차 인지시키는 작업을 진행하고 있다. 


ASUS의 GPGPU서버와 GPU 워크스테이션 제품들
GPU 서버와 워크스테이션 수요가 급등함에 따라 ASUS 역시 다양한 솔루션을 시장에 선보이고 있다. 다년간의 노하우와 도전을 바탕으로, ASUS의 솔루션은 HPC는 물론, 딥러닝 등 데이터 중심의 워크로드 어플리케이션 분야에서 최적의 성능과 안정성을 자랑한다.

- ESC8000 G4 시리즈 : 하이브리드 컴퓨팅 성능을 갖춘 고밀도 GPU 서버

ESC8000 G4 시리즈

최대 8개의 NVIDIA® Quadro® 또는 Tesla® GPU 카드를 지원하는 4U 규격의 GPU 서버로, 압도적인 그래픽 성능을 바탕으로 까다로운 컴퓨팅 작업을 훨씬 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다. 최적화된 내부 레이아웃 설계와 독자적인 액티브/패시브 써멀 모듈을 통해 듀얼 슬롯 GPU를 포함한 다양한 형태의 그래픽 카드를 장착할 수 있다. 인텔의 제온 스케일러블 프로세서 계열을 지원한다.

- ESC700 G4 : 인텔 제온 W 시리즈 프로세서와 ECC 메모리로 우수한 성능을 제공하는 워크스테이션

ESC700 G4

ESC700 G4는 인텔 제온 W 시리즈 프로세서와 ECC 메모리를 지원해 어떠한 사용 환경에서도 강력하고 최적화된 성능을 제공한다. ECC 메모리를 지원하기 때문에 시스템 충돌 및 데이터 손상 가능성이 낮아 신뢰성을 확보할 수 있다는 점도 특징이다. NVIDIA® SLI 기술을 지원하여 2개 이상의 Quadro® 또는 AMD® Radeon Pro 계열의 그래픽 카드를 설치할 수 있다.

- ESC300 G4 시리즈 : 합리적인 가격과 우수한 성능이 돋보이는 워크스테이션

ESC300 G4 시리즈

인텔 제온 E3-1200 v6 시리즈와 데스크탑용 인텔 코어 CPU를 모두 쓸 수 있는 C232 칩셋이 탑재된 제품이다. 4개의 DDR4-2400 메모리를 탑재할 수 있는 DIMM 슬롯이 제공되며, 4개의 PCIe 슬롯으로 다수의 NVIDIA Quadro® 또는 AMD® Radeon Pro 계열 그래픽 카드를 설치할 수 있다.  


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