넘버스
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코드명 빅 서(Big Sur, 미국 캘리포니아 유명 해안 이름)인 이 하드웨어는 페이스북이 자사의 머신 러닝 프로그램을 구동하는 데 사용하는 서버로, 페이스북은 새로운 하드웨어 설계를 공유해 여러 기업이 사용할 수 있도록 하는 오픈 컴퓨트 프로젝트에 이 서버의 설계를 기증했다.
머신 러닝의 일반적인 용도 중 하나는 이미지 인식으로, 소프트웨어 프로그램이 사진이나 동영상을 공부해 프레임 내에 있는 객체를 파악할 수 있도록 하는 것이다. 하지만 이외에도 이메일 스팸이나 신용 카드 사기를 적발하는 것과 같이 모든 종류의 대규모 데이터 세트에 적용되고 있다.
페이스북과 구글, 마이크로소프트는 모두 인공 지능 개발에 박차를 가하고 있는데, 자사의 온라인 서비스를 한층 지능적으로 만들 수 있기 때문이다. 페이스북은 오픈소스 인공 지능 소프트웨어의 일부를 공개한 적도 있는데, 인공 지능용 하드웨어를 발표한 것은 이번이 처음이다.
코드명 빅 서는 GPU의 비중이 큰데, CPU보다 머신 러닝 작업에 대한 효율성이 높은 경우가 많기 때문이다. 빅 서 서버는 300와트를 소비하는 고성능 GPU를 최대 8개까지 탑재할 수 있고, PCIe를 이용해 다양한 방법으로 구성할 수 있다. 페이스북은 이 새로운 세대의 GPU 기반 시스템이 이전 서버보다 2배나 빠르다고 밝혔다.
빅 서에서 또 하나 주목할 것은 특별한 냉각 장치나 기타 다른 추가 인프라가 필요 없다는 것, 일반적으로 고성능 컴퓨팅은 발열도 심하기 때문에 냉각에도 적지 않은 비용이 들기 마련이다. 이 때문에 일부 시스템은 과열을 막기 위해 시스템 전체를 액체에 담그는 극단적인 방법을 동원하기도 한다.
페이스북에 따르면 빅 서는 이런 부가 요소가 필요 없다. 아직 상세한 하드웨어 사양은 공개되지 않았지만, 공개된 사진에서는 서버 내의 대형 공기 유입부가 눈에 띈다. 페이스북은 이 서버를 자사의 공냉식 데이터센터 내에서 사용할 수 있어서 산업용 냉각 시스템을 사용하지 않아도 된다고 설명했다.
다른 오픈 컴퓨트 프로젝트 하드웨어와 마찬가지로 빅 서 역시 최대한 단순하게 만드는 것을 목표로 설계됐다. OCP 회원들은 ‘불필요한 차별화(gratuitous differentiation)’ 문제를 자주 거론하는데, 서버 업체들의 이런 요소 때문에 가격은 비싸지고 서로 다른 업체의 장비를 관리하기도 어려워진다는 지적이다.
페이스북은 “아주 많이 사용하지 않는 부품은 없애 버리고 자주 장애가 나는 하드디스크나 DIMM은 몇 초 만에 교체할 수 있도록 했다”고 설명했다. 또 기술자가 다룰 수 있는 부분은 모두 초록색으로 표시해 1분이면 메인보드도 교체할 수 있다. 페이스북은 “드라이버가 필요한 부분은 CPU 방열판 뿐이다”라고 강조했다.
물론 페이스북이 이타주의를 실현하기 위해 이 설계를 공유하는 것은 아니다. 다른 기업이 이 하드웨어를 시험해 보고 개선안을 제시해 주기를 기대하는 것이다. 또한 다른 대형 업체가 서버 업체에 자체 빅 서 시스템을 주문하면, 규모의 경제 효과로 인해 페이스북도 비용 절감 효과를 얻을 수 있다.
최근 머신 러닝이 부상하고 있는 데는 현실적으로 두 가지 조건이 뒷받침되고 있다. 시스템을 훈련시키는 데 사용되는 대규모 데이터 세트를 폭넓게 사용할 수 있게 됐으며, 이와 함께 의미있는 AI 작업을 수행할 수 있는 고성능 컴퓨터를 적절한 비용으로 마련할 수 있다는 것이다. 페이스북 역시 자사가 개발한 인공 지능 소프트웨어를 언급하며, “하지만 우리는 상당한 규모로 이런 문제를 제대로 해결하기 위해서는 자체 시스템을 설계해야 한다는 것을 알게 됐다”고 설명했다.
빅 서는 엔비디아의 GPU와 테슬라 가속 컴퓨팅 플랫폼을 사용하는데, 페이스북은 GPU에 대한 투자를 세 배로 늘려 더 많은 자사 서비스에 머신 러닝을 구현할 계획이라고 밝혔다. editor@itworld.co.kr
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