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2019.12.03

"GPU 성능 파워업!" LMS기술 테스트 결과

IBM
딥러닝(Deep learning)이든 전통적인 HPC(High Performance Computer)든 GPU(Graphics Processing Unit)를 사용하시는 모든 분들이 골치 아파하시는 것 중 하나가 바로 ‘GPU 메모리’입니다. GPU에서 무언가를 연산하기 위해서는 해당 로직과 데이터를 CPU 메모리에서 GPU 메모리로 복사(Copy)부터 해야했습니다. 그런데 보통 12GB~24GB 정도인 작은 GPU 메모리 때문에 원하는 데이터를 다 복사해 올 수도 없고 속도도 느려 성능상 만족스럽지 못했죠. IBM은 이를 보완하기 위해 획기적인 솔루션, LMS(Large Model Support)을 개발했습니다. 그리고 테스트를 통해 월등히 나아진 성능을 확인할 수 있었습니다.

주요 내용
- GPU 메모리 부족(out of memory) 문제 해결
- ‘유니파이드 메모리(UM)’ 개발... 편리하지만 활용도 낮아
- IBM, 새로운 돌파구 ‘LMS’로 GPU 성능 끌어올린다
- 경희대 MLVC Lab, 고해상도 영상 위해 IBM LMS 테스트
- LMS 테스트 결과, 눈에 띄게 향상된 GPU 성능
 

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2019.12.03

"GPU 성능 파워업!" LMS기술 테스트 결과

IBM
딥러닝(Deep learning)이든 전통적인 HPC(High Performance Computer)든 GPU(Graphics Processing Unit)를 사용하시는 모든 분들이 골치 아파하시는 것 중 하나가 바로 ‘GPU 메모리’입니다. GPU에서 무언가를 연산하기 위해서는 해당 로직과 데이터를 CPU 메모리에서 GPU 메모리로 복사(Copy)부터 해야했습니다. 그런데 보통 12GB~24GB 정도인 작은 GPU 메모리 때문에 원하는 데이터를 다 복사해 올 수도 없고 속도도 느려 성능상 만족스럽지 못했죠. IBM은 이를 보완하기 위해 획기적인 솔루션, LMS(Large Model Support)을 개발했습니다. 그리고 테스트를 통해 월등히 나아진 성능을 확인할 수 있었습니다.

주요 내용
- GPU 메모리 부족(out of memory) 문제 해결
- ‘유니파이드 메모리(UM)’ 개발... 편리하지만 활용도 낮아
- IBM, 새로운 돌파구 ‘LMS’로 GPU 성능 끌어올린다
- 경희대 MLVC Lab, 고해상도 영상 위해 IBM LMS 테스트
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