▲HPC와 AI 워크로드의 융합은 HPL-AI와 MLPerf HPC 등 새로운 벤치마크에서도 두각을 나타내고 있다.
▲HPC와 AI 워크로드의 융합은 HPL-AI와 MLPerf HPC 등 새로운 벤치마크에서도 두각을 나타내고 있다.

엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2021(SC21)에서 발표된 전 세계 슈퍼컴퓨터 톱 500(Top500) 리스트 중 70%에 달하는 355개 시스템이 엔비디아 기술로 가속되고 있다고 19일 밝혔다. 또한 새로 구축된 시스템의 90% 이상이 엔비디아의 기술력을 채택하고 있다.

에너지 효율이 가장 높은 시스템을 선별하는 그린500(Green500)의 상위 25개 시스템 중 23개가 엔비디아 기술로 구동되고 있다. 평균적으로 엔비디아 GPU 기반 슈퍼컴퓨터는 GPU를 사용하지 않는 그린500 시스템 대비 3.5배 높은 에너지 효율을 제공한다.

마이크로소프트의 GPU 가속 애저(Azure) 슈퍼컴퓨터는 10위에 오르면서 클라우드 기반 시스템으로는 최초로 10위권에 진입했다. AI는 과학 연구를 위한 컴퓨팅을 혁신하고 있다. 최근 고성능컴퓨팅(HPC)과 머신러닝을 활용한 논문의 수가 급증해 2018년에 약 600편 정도 제출되었던 관련 논문이 2020년에는 5,000편으로 증가했다.

HPL-AI는 혼합정밀도연산(딥러닝과 다양한 과학 연구, 상업적 활용의 기초)을 사용하면서도 배정밀도 연산의 정확도(전통적 HPC 벤치마크의 표준 측정자 역할)를 온전히 제공하는 HPC와 AI 융합형 워크로드의 새로운 벤치마크다.

MLPerf HPC는 슈퍼컴퓨터상의 시뮬레이션을 AI로 가속, 개선하는 컴퓨팅 스타일을 평가한다. HPC 센터의 주요 워크로드인 천체물리학(Cosmoflow)과 날씨(Deepcam), 분자동역학(Opencatalyst)을 바탕으로 성능을 측정한다.

엔비디아는 GPU 가속 프로세싱, 스마트 네트워킹, GPU 최적화 애플리케이션, AI와 HPC 융합 지원 라이브러리들로 풀 스택을 커버한다. 이 같은 접근법을 통해 워크로드를 가속하고 과학적 혁신을 이룩할 수 있었다.

 

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