본문

뉴스 기사

[기사 제목]

전세계 상위 500대 슈퍼컴퓨터 중 136개, 엔비디아 GPU로 구동

조회수 136 | 루리웹 | 입력 2019.11.21 (08:57:49)
[기사 본문]

- 전세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 오크리지 연구소, 서밋 외 최상위 10위 중 절반이 엔비디아 GPU 기반

 

AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 ‘전세계 상위 500대 슈퍼컴퓨터’에 오른 136개의 슈퍼컴퓨터, 그리고 최상위 10위를 기록한 슈퍼컴퓨터 가운데 절반이 엔비디아 GPU를 기반으로 구동된다고 밝혔다. 이는 슈퍼컴퓨터의 새로운 추세가 GPU 가속에서 비롯된다는 사실을 명백하게 나타내고 있다. 

 

엔비디아 GPU로 구동되는 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 서밋(Summit)



또한, 순위에 새롭게 오른 102대의 슈퍼컴퓨터 중 42대가 엔비디아 GPU 가속기를 사용하는 것으로 드러났다. 특히, 24위에 오른 아이모스(AiMOS)는 슈퍼컴퓨팅 성능의 척도를 평가하는 고성능 린팩(High Performance Linpack) 벤치마크에서 8 페타플롭의 컴퓨팅 성능을 달성했다. 


뉴욕 렌셀러 폴리테크닉 연구소(Rensselaer Polytechnic Institute)에 설치된 이 시스템은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)의 서밋(Summit)과 마찬가지로 엔비디아 V100 텐서 코어(Tensor Core) GPU로 구동된다. 유럽과 일본에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터는 물론 세계에서 가장 빠른 산업용 슈퍼컴퓨터는 모두 엔비디아 GPU에 의해 가속된다. 


상위 500대 슈퍼컴퓨터의 총 컴퓨팅 파워 중 약 40%에 달하는 626 페타플롭(Petaflops)은 GPU 가속 시스템을 사용한다. 불과 10년 전 해당 목록에 오른 슈퍼컴퓨터는 GPU 가속을 사용하지 않았다. 


상위 500대 슈퍼컴퓨터 중 3대는 엔비디아 사내 시스템이며, 이는 20위를 차지한 DGX 슈퍼POD(Super POD)를 포함한다. 이 시스템은 자율 주행 차량처럼 컴퓨팅 집약적인 AI 워크로드를 위해 24시간 동안 사용된다. 


슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스(SC19)에서 발표된 그린500(Green500) 리스트의 상위 30대 슈퍼컴퓨터 중 90%가 엔비디아 GPU로 구동된다. 


엔비디아 GPU에 의해 가속된 슈퍼컴퓨터는 획기적인 연구를 위해 전세계 대학과 실험실에서 사용된다. 엔비디아의 풀 스택 최적화 접근법은 개발자와 연구자가 애플리케이션에서 컴퓨팅 파워의 이점을 이용해 과학을 발전시키고 연구를 지속할 수 있도록 보장한다. 


2만7천개 이상의 엔비디아 V100 텐서 코어 GPU가 탑재된 서밋 슈퍼컴퓨터는 다음과 같은 세계 최고의 엑사스케일 과학 애플리케이션을 가능하게 한다. 


유전학: 오피오이드(Opioid) 중독은 2017년 미국에서 5만 명이 넘는 사망자를 냈다. 오크리지 국립 연구소의 연구원들은 오피오이드 중독에 대한 이해를 높이고 이를 해결하기 위해 만성적인 고통과 중독과 같은 복잡한 특징과 연관이 있는 유전적 변이를 조사하고 있다. 이들은 서밋과 혼합정밀 기술을 사용해 초당 약 300조 개의 요소 비교를 처리해 지금까지 보고된 과학 애플리케이션 중 가장 빠른 2.31회의 최고 처리량을 달성했다. 


기상학: 인간이 초래한 기후 변화로 인해 기상 이변 현상이 증가하고 있다. 로렌스 버클리 국립연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory)의 과학자들은 인공지능(AI)로 극단적인 날씨 패턴의 경로를 보다 정확하게 예측하기 위해 노력한다. 고든 벨(Gordon Bell) 수상 팀은 서밋을 사용해 1.13개의 엑사플롭(Exaflops) 성능이라는 가장 빠른 딥 러닝 알고리즘 기록을 세웠다.


병리학: 2025년까지 전세계적으로 매년 2천150만명의 새로운 암 환자가 발생할 것이며, 이로 인해 의사들은 많은 양의 생체검사 스캔을 분석해야 한다. 스토니 브룩 대학교(Stony Brook University)는 소프트웨어 스택 MENNDL을 개발했다. 이를 통해 인셉션넷(InceptionNet) 모델의 미세 조정된 버전에 필적하는 높은 정확도와 16배 빠른 인퍼런스를 통해 병리 데이터를 분석할 수 있는 AI 모델을 개발했다. 이는 생체검사 스캔에서 생성된 10기가픽셀 해상도 이미지를 실시간으로 처리할 수 있다. 서밋을 이용해 연구원들은 신경망을 생성하기 위해 1.3 엑사플롭 성능을 달성했다. 


핵폐기물 복원: 워싱턴 주에 위치한 580 평방 마일 규모의 한포드 사이트(Hanford Site)는 1943년부터 1989년까지 핵무기와 원자로를 위한 플루토늄을 생산하는데 사용됐다. 한포드 사이트가 폐쇄된 후, 100 평방 마일 이상의 오염된 지하수가 남겨졌다. 정화 작업을 돕기 위해, 로렌스 버클리 국립 연구소, 퍼시픽 노스웨스트 국립 연구소(Pacific Northwest National Laboratory), 브라운 대학 (Brown University) 및 엔비디아 연구진들은 지표면 흐름을 정량화하기 위해 물리학 정보에 입각한 생성적 적대신경망(Generative Adversarial Networks)을 개발했다. 이 애플리케이션은 서밋을 통해 1.2 피크 엑사플롭을 달성하고 지속적인 성과를 달성했다.

 

 

유동식 기자 press@ruliweb.com




댓글

목록보기

댓글 0 | 쓰기

댓글은 로그인 후 이용 가능합니다.
목록보기

힛갤
오른쪽 BEST