개선된 ‘테슬라 V100’ 및 ‘DGX-2’ 등 최신 HW 공개…딥러닝 SW 지원 강화
[아이티데일리] 엔비디아(CEO 젠슨 황)가 27일(현지시각) 열린 ‘GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference, GTC) 2018’ 행사를 통해 개선된 딥러닝 컴퓨팅 플랫폼 및 관련 소프트웨어 변경점 등을 대거 공개했다.
발표에 따르면 먼저 최고 성능의 데이터센터 GPU인 ‘테슬라 V100(Tesla V100)’의 메모리가 2배 확충됐으며, GPU 인터커넥트 패브릭인 ‘NV스위치(NVSwitch)’도 공개됐다. PCIe 대비 5배의 대역폭을 제공하는 ‘NV스위치’를 활용하면 최대 16개의 ‘테슬라 V100’ GPU가 초당 2.4테라바이트의 속도로 동시에 커뮤니케이션할 수 있다. 이외에도 소프트웨어 스택의 업데이트 및 최적화 소식도 함께 발표됐다.
크레이, HPE, IBM, 레노버, 슈퍼마이크로 및 타이안에서는 새로운 ‘테슬라 V100’ 32GB를 적용한 시스템을 2분기 내 출시할 예정이다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure)도 올해 상반기 내 ‘테슬라 V100’ 32GB를 자사 클라우드에서 제공한다는 계획을 발표했다.
또한 엔비디아는 딥러닝 컴퓨팅 분야에 2페타플롭스의 연산 능력을 제공할 수 있는 사상 첫 단일 서버인 ‘DGX-2’도 선보였다. ‘DGX-2’의 딥러닝 처리 성능은 데이터센터에서 15개의 랙을 차지하는 서버 300대의 성능에 준하지만, 크기는 60배가량 작고 전력 효율성은 18배가량 우수하다. 성능 또한 지난해 9월에 도입된 볼타(Volta) 아키텍처 기반 ‘DGX-1’과 비교했을 때 10배가량 개선됐다.
또한 이번에 공개된 소프트웨어 스택 업데이트에는 새로운 버전의 엔비디아 CUDA(NVIDIA CUDA), 텐서RT(TensorRT), NCCL, cuDNN을 비롯해 새로운 로보틱스 아이작(Isaac) 소프트웨어 개발 키트도 포함됐다. 이외에도 클라우드 서비스 기업들과의 긴밀한 협업을 진행, 모든 주요 딥러닝 프레임워크가 엔비디아 GPU 컴퓨팅 플랫폼의 다양한 이점을 충분히 활용할 수 있도록 지속적인 최적화 작업이 진행된다.
특히 엔비디아는 ‘텐서RT’ 추론 소프트웨어의 신규 버전인 ‘텐서RT 4’를 선보이며, 구글 ‘텐서플로(TensorFlow) 1.7’ 프레임워크에 ‘텐서RT’가 통합된다고 발표했다. 아울러 음성 인식 분야에서 가장 각광받고 있는 프레임워크인 ‘칼디(Kaldi)’도 GPU용으로 최적화됐다. 또한 엔비디아는 쿠버네티스(Kubernetes)에 대한 GPU 가속 지원도 발표했으며, 매스웍스(MathWorks)도 자사 ‘매트랩(MATLAB)’에 ‘텐서RT’를 통합한다고 밝혔다.
이밖에 엔비디아는 각기 자율주행 시뮬레이션을 위해 다른 두 개의 서버에 기반하는 컴퓨팅 플랫폼 ‘드라이브 컨스텔레이션(DRIVE Constellation)’를 공개, 3분기 출시할 예정이다. 또한 Arm과의 파트너십을 통해 오픈소스 ‘엔비디아 딥 러닝 가속기(NVIDIA Deep Learning Accelerator, NVDLA)’ 아키텍처를 Arm의 머신러닝 프로젝트인 ‘트릴리움(Project Trillium)’ 플랫폼에 통합시킨다고 발표했다.
이외에도 엔비디아는 미디어·엔터테인먼트·디자인·건축 등 분야의 전문가들을 위한 ‘쿼드로 GV100(Quadro GV100)’ GPU를 발표했다. ‘쿼드로 GV100’ GPU는 실시간 레이 트레이싱이 가능한 ‘RTX’ 기술을 지원하며, 최고 수준의 연산 성능을 바탕으로 극대화된 렌더링 성능을 제공한다.
젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “이번에 발표하는 딥러닝 분야의 발전은 앞으로 펼쳐질 미래를 살짝 엿본 수준에 불과하다”며 “개선 사항의 대부분은 전 세계의 표준으로 빠르게 자리 잡은 엔비디아의 딥러닝 플랫폼을 토대로 하고 있다. 우리는 이 플랫폼의 성능을 무어의 법칙을 압도적으로 능가하는 속도로 강화해 나가고 있어 헬스케어, 교통, 과학 탐구 및 기타 수많은 영역에서 획기적인 변혁을 이끌 돌파구를 만들고 있다”고 말했다.