NVIDIA 딥 러닝 슈퍼컴퓨터
Table of Contents
- 🚀 소개
- 🖥️ DGX 7-5 개요
- 2.1 DGX 7-5의 역사
- 2.2 DGX 7-5의 기술 사양
- 🛠️ DGX 7-5의 사용 사례
- 3.1 자동차 산업을 위한 초고속 시뮬레이션
- 3.2 게임 최적화를 위한 활용
- 3.3 인재 영입에서의 활용
- 🌐 DGX 7-5의 데이터 센터 구성
- 4.1 랙 디자인과 전력 공급
- 4.2 적절한 공조 시스템 구성
- 4.3 네트워킹 구성과 인피니밴드 활용
- 4.4 스토리지 관리와 데이터 캐싱
- 💡 소프트웨어 관리와 컨테이너화
- 5.1 컨테이너화의 중요성
- 5.2 NVIDIA GPU 클라우드 레지스트리
- 5.3 니켈(Multi-GPU Scale-Out Software)의 활용
DGX 7-5: NVIDIA의 딥 러닝 슈퍼컴퓨터
NVIDIA에서 내부적으로 구축한 딥 러닝 슈퍼컴퓨터인 DGX 7-5에 대해 오늘은 이야기하려 합니다. 이 컴퓨터는 제작 작업과 함께 연구에도 활용되며, 지난 해 동안 얻은 경험과 앞으로의 계획을 공유하고자 합니다.
DGX 7-5의 역사
DGX 7-5 클러스터는 약 1년 전에 DGX-1 Pascal 125노드로 시작되었습니다. 이후 Pascal 노드를 Volta로 업그레이드하고, 올해 말까지 660대의 DGX-1 서버로 확장할 예정입니다.
DGX 7-5의 기술 사양
DGX 7-5는 총 5,000개가 넘는 GPU와 40 peda flop의 FP 64를 제공합니다. 이를 통해 660 peda flop의 인공 지능 및 딥 러닝 성능을 달성하며, 전력 효율은 매우 뛰어납니다.
사용 사례
자동차 산업을 위한 초고속 시뮬레이션
자율 주행 자동차 기술에 대한 연구 중인 우리는 매주 자동차에서 얻은 새로운 영상을 사용하여 신경망을 훈련합니다. 이때 DGX 7-5를 사용하면 10,000시간의 녹화된 비디오를 8대의 DGX-1에서 5시간 만에 처리할 수 있습니다.
게임 최적화를 위한 활용
GeForce Now와 같은 게임 클라우드 제품은 사용자들이 게임을 어떻게 사용하는지에 대한 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 활용하여 사용자 경험을 개선하는 새로운 최적화를 발견하고자 합니다.
데이터 센터 구성
랙 디자인과 전력 공급
딥 러닝 훈련 중에는 높은 전력 소비가 발생하므로 랙 디자인과 전력 공급에 주의해야 합니다. DGX 7-5를 효율적으로 운영하기 위해서는 적절한 전력 공급이 필수적입니다.
소프트웨어 관리와 컨테이너화
컨테이너화의 중요성
다양한 환경에서의 프레임워크 호환성 문제를 해결하기 위해 컨테이너화가 중요합니다. DGX 7-5에서는 컨테이너화된 애플리케이션 아키텍처를 통해 이를 해결하고 있습니다.
FAQ
Q: DGX 7-5는 어떤 용도로 사용됩니까?
A: DGX 7-5는 주로 딥 러닝 훈련과 연구에 사용되며, 자동차 산업, 게임 최적화, 인재 영입 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
Q: DGX 7-5의 특징은 무엇입니까?
A: DGX 7-5는 높은 성능과 효율성을 제공하며, 다양한 딥 러닝 및 인공 지능 작업을 지원합니다. 또한 컨테이너화된 소프트웨어 아키텍처를 통해 확장성과 호환성을 갖추고 있습니다.
자원
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY
