딥러닝은 최근 인공지능 분야에 있어 가장 주목받고 있는 기계학습 방법으로, 올해 엔비디아는 딥러닝에 적합한 ‘파스칼’ 아키텍처 기반의 ‘테슬라(Tesla) P100’ GPU 가속기를 선보인 바 있다. ‘파스칼’ GPU는 보다 정밀하며 빠른 컴퓨팅을 가능하게 해 딥러닝의 핵심인 분류 및 결과 도출에 최적화돼 있다. 특히 신기술인 ‘NV링크(NVLink)’는 GPU 가속 컴퓨팅을 위한 초고속 인터커넥트(Interconnect) 기술로 최대 80GB/s의 대역폭을 통해 GPU 간 직접 커뮤니케이션이 가능하다.

엔비디아는 ‘테슬라 P100’을 기존 PCI-E 방식과 보드의 GPU 전용 소켓에 직접 장착하는 ‘SXM2’ 방식등 크게 2가지 타입으로 선보였는데, 슈퍼마이크로는 ‘파스칼’ GPU의 성능을 극대화하는 동시에 다수의 ‘파스칼’ GPU 노드로 확장이 가능한 전용 시스템을 총 3가지 모델로 출시했다.

먼저 SXM2 타입 서버는 ‘SYS-1028GQ-TXR’과 ‘SYS-4028GR-TXR’ 2가지 모델로 구성되며, 각각 4개 및 8개의 ‘테슬라 P100’을 지원한다. NV링크를 통해 PCI-E 인터페이스에 비해 더욱 빠른 GPU 간 연결을 제공하며, PCI-E 스위치와 NIC(네트워크 인터페이스 카드)를 직접 연결함으로써 다수의 GPU 노드로 스케일아웃(Scale-out) 확장도 가능하다(RDMA; Remote Direct Memory Access 방식 활용). 

PCI-E 타입 ‘파스칼’ GPU 서버는 ‘SYS-4028GR-TR2’ 모델 1종으로 GPU 간 커뮤니케이션 시 CPU QPI(QuickPath Interconnect)를 한 번 더 거쳐야 했던 기존 ‘SYS-4028GR-TR’ 모델과는 달리 단일 경로(Single Root)를 통한 저지연성을 제공한다. 이러한 이점은 엔비디아 ‘GTX’ 시리즈를 통해서도 누릴 수 있어, 보다 비용 효율적인 GPU 서버 구축도 가능하다.

디에스앤지시스템 관계자는 “슈퍼마이크로의 파스칼 GPU 최적화 서버는 딥러닝을 이루기 위한 충분한 하드웨어적 뒷받침을 제공한다”면서, “무엇보다 슈퍼마이크로와 엔비디아가 높은 협력관계를 유지하고 있어 이 같은 솔루션을 선도적으로 개발할 수 있었다”고 설명했다.

그는 이어 “딥러닝은 보다 정확한 학습 및 적용을 위해 빅데이터와의 협력이 필연적인데, 디에스앤지시스템은 하둡 및 빅데이터의 실질적 표준인 호튼웍스와의 파트너십을 통해 딥러닝 솔루션의 모든 것을 제공한다”고 덧붙였다.