이번 발표로 엔비디아 GPU 컴퓨팅을 통해 단백질 분자 시뮬레이션, 자율주행차, 내진 탐사 등 수많은 과제들을 해결하는 연구진 및 기업들은 GPU 컴퓨팅을 적용한 마이크로소프트 ‘애저’ 클라우드의 새로운 인스턴스라는 선택지를 가질 수 있게 됐다. 이들은 클라우드에서 GPU 컴퓨팅을 활용해 DNA 배열이나 실시간 번역 등의 작업을 가속화하고, 필요에 따라 규모를 확장하거나 축소할 수 있다.

미국 로스앤젤레스 시티오프호프(City Of Hope) 센터의 전산 치료학 디렉터인 나가라잔 바이데히(Nagarajan Vaidehi) 박사가 이끄는 컴퓨터 과학자 팀은 엔비디아 ‘테슬라(Tesla)’ GPU 가속기(GPU accelerators)가 적용된 MS ‘애저’ 가상화 머신을 사용해 컴퓨팅 수요를 확장, 더 큰 규모의 시뮬레이션을 빠르게 처리할 수 있게 됐다. 바이데히 박사 팀은 분자 모델링을 통해 암이나 당뇨병 같은 질병을 이해하며, 약품 설계를 위해 수백 만 개의 단백질 분자를 3D로 검사하고 특정 분자의 모양을 이해하기 위한 연산을 수행한다.

나가라잔 바히데히 시티오브호프 디렉터는 “MS ‘애저’에서 GPU 리소스를 사용해 CPU 기반 시스템에서 한 달 정도 걸릴 시뮬레이션을 단 며칠 내로 실행할 수 있게 됐다”고 설명했다.

클라우드에서의 가속 컴퓨팅

이용자들은 MS ‘애저’ 클라우드에서 GPU를 활용해 질병 치료를 위한 연구뿐 아니라, DNA 배열을 위한 고성능 연산 작업에서부터 할리우드 블록버스터의 시각 효과 렌더링에 이르기까지 다양한 작업을 처리할 수 있다.

MS는 전통적인 고성능 컴퓨팅을 위해 ‘파스칼(Pascal)’ 아키텍처 기반의 엔비디아 ‘테슬라 P100(Tesla P100)’ GPU 가속기로 구동되는 새로운 MS ‘애저 NC 인스턴스’를 제공한다. 새로운 인스턴스는 현재 세대의 성능을 2배로 향상시킨다.

인공지능 및 딥러닝의 폭발적인 성장으로 이제 사용자들은 자연언어 처리에서 자율주행차량에 이르기까지 모든 부문에서 뉴럴 네트워크를 트레이닝하고 있다. MS는 이처럼 증가하는 요구 사항을 충족시키기 위해 엔비디아 ‘테슬라 P40’ GPU 가속기를 적용한 새로운 ‘ND 인스턴스’도 추가했다. 이는 MS의 ‘코그너티브 툴킷(Microsoft Cognitive Toolkit)’, ‘텐서플로우(TensorFlow)’ 및 기타 딥러닝 프레임 워크를 사용해 이전 세대 대비 2배 이상의 성능을 제공한다.

‘ND 인스턴스’를 사용하면 고객들은 각 ‘테슬라 P40’의 24GB 메모리 덕분에 더 큰 모델로 작업할 수 있으며, 수백 개의 GPU에서 대규모 트레이닝 및 추론 작업을 실행할 수 있다.

코리 샌더스(Corey Sanders) MS 애저 컴퓨트 담당 디렉터는 “애저 가상화 머신과 엔비디아 GPU 가속기의 결합으로 성능 집약적인 워크로드에서 대규모 및 빠른 속도 구현이 가능해졌다”며, “MS는 앞으로도 엔비디아와 함께 최첨단 기술을 사용해 고객이 클라우드로 더 많은 것을 성취할 수 있도록 협력해나갈 것”이라고 밝혔다.