2016.11.09

엔비디아 파스칼, 마침내 클라우드 진출…님빅스의 머신러닝 전문 서비스에 적용

Agam Shah | IDG News Service
구글과 아마존, 페이스북이 이미지나 음성을 기가 막히게 인식하는 데는 이들 업체의 데이터센터에서 사용하는 GPU 기반 초고속 서버가 한몫하고 있다.

하지만 모든 기업이 딥러닝을 위해 이런 수준의 자원을 사용할 여유가 있는 것은 아니다. 인공지능과 머신러닝 관련 클라우드 서비스가 주목을 받는 것도 이 때문이다.

마이크로소프트는 이런 클라우드 서비스의 유행을 만든 장본인 중 하나이자, GPU를 장착한 원격 서버로 머신 러닝에 특화된 클라우드 서비스를 제공하는 몇 안 되는 업체이기도 하다. 하지만 애저는 구형 엔비디아 GPU를 사용하는 반면, 새로운 경쟁자로 등장한 님빅스(Nimbix)는 엔비디아의 최신 파스칼 아키텍처에 기반을 둔 더 빠른 GPU로 무장한 클라우드 서비스를 제공한다.

님빅스는 고객이 클라우드 서비스를 시간 단위로 임대하면, 베어메탈 서버 하드웨어에 액세스할 수 있는 가상 머신을 제공한다. 이를 통해 님빅스는 엔비디아의 최신 GPU인 테슬라 P100을 탑재한 IBM 파워 S822LC 서버에서 구동하는 클라우드 서비스를 제공한다.


파워8 CPU와 파스칼 GPU를 탑재한 IBM 파워 S822LC 서버.

GPU의 성능 외에 또 다른 장점도 있다. IBM 파워 S822LC 서버는 고속 NVLink를 이용해 GPU와 CPU는 물론 다른 부품까지 PCIe 3.0보다 2.5배나 빠른 속도로 연결한다.

마이크로소프트의 GPU 기반 클라우드 서비스는 엔비디아의 테슬라 K80과 테슬라 M40을 기반으로 하는데, 두 GPU는 각각 구식 케플러 아키텍처와 파스칼 이전 세대인 맥스웰 아키텍처를 기반으로 한다.

전통적으로 머신 러닝은 많은 서버를 필요로 하며, CPU의 GPU의 성능이 결과에 큰 영향을 미친다. IBM의 파워 S822LC 서버의 경우 2개의 파워8 CPU와 4개의 파스칼 GPU, 그리고 500GB의 메모리를 탑재했다.

님빅스의 클라우드 서비스는 주로 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 대상으로 한 서비스로, 카페(Caffe), 토치(Torch), 테아노(Theano) 등의 딥러닝 프레임워크를 지원한다. 비용은 시간당 5달러.  editor@itworld.co.kr


2016.11.09

엔비디아 파스칼, 마침내 클라우드 진출…님빅스의 머신러닝 전문 서비스에 적용

Agam Shah | IDG News Service
구글과 아마존, 페이스북이 이미지나 음성을 기가 막히게 인식하는 데는 이들 업체의 데이터센터에서 사용하는 GPU 기반 초고속 서버가 한몫하고 있다.

하지만 모든 기업이 딥러닝을 위해 이런 수준의 자원을 사용할 여유가 있는 것은 아니다. 인공지능과 머신러닝 관련 클라우드 서비스가 주목을 받는 것도 이 때문이다.

마이크로소프트는 이런 클라우드 서비스의 유행을 만든 장본인 중 하나이자, GPU를 장착한 원격 서버로 머신 러닝에 특화된 클라우드 서비스를 제공하는 몇 안 되는 업체이기도 하다. 하지만 애저는 구형 엔비디아 GPU를 사용하는 반면, 새로운 경쟁자로 등장한 님빅스(Nimbix)는 엔비디아의 최신 파스칼 아키텍처에 기반을 둔 더 빠른 GPU로 무장한 클라우드 서비스를 제공한다.

님빅스는 고객이 클라우드 서비스를 시간 단위로 임대하면, 베어메탈 서버 하드웨어에 액세스할 수 있는 가상 머신을 제공한다. 이를 통해 님빅스는 엔비디아의 최신 GPU인 테슬라 P100을 탑재한 IBM 파워 S822LC 서버에서 구동하는 클라우드 서비스를 제공한다.


파워8 CPU와 파스칼 GPU를 탑재한 IBM 파워 S822LC 서버.

GPU의 성능 외에 또 다른 장점도 있다. IBM 파워 S822LC 서버는 고속 NVLink를 이용해 GPU와 CPU는 물론 다른 부품까지 PCIe 3.0보다 2.5배나 빠른 속도로 연결한다.

마이크로소프트의 GPU 기반 클라우드 서비스는 엔비디아의 테슬라 K80과 테슬라 M40을 기반으로 하는데, 두 GPU는 각각 구식 케플러 아키텍처와 파스칼 이전 세대인 맥스웰 아키텍처를 기반으로 한다.

전통적으로 머신 러닝은 많은 서버를 필요로 하며, CPU의 GPU의 성능이 결과에 큰 영향을 미친다. IBM의 파워 S822LC 서버의 경우 2개의 파워8 CPU와 4개의 파스칼 GPU, 그리고 500GB의 메모리를 탑재했다.

님빅스의 클라우드 서비스는 주로 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 대상으로 한 서비스로, 카페(Caffe), 토치(Torch), 테아노(Theano) 등의 딥러닝 프레임워크를 지원한다. 비용은 시간당 5달러.  editor@itworld.co.kr


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