엔비디아, 자율주행차용 슈퍼컴퓨터 공개

2019년 6월 18일 - 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 자율주행차의 개발 속도를 향상시키는 인공지능(AI) 인프라를 제공하는 슈퍼컴퓨터인 DGX SuperPOD를 발표했다.

 
이 시스템은 96개의 엔비디아 DGX-2H 슈퍼컴퓨터와 멜라녹스(Mellanox) 인터커넥트(Interconnect) 기술로 3주만에 구축됐다고 한다. 엔비디아는 9.4 페타플롭의 처리 능력을 제공하는 이 시스템이 안전한 자율주행 차량에 요구되는 수많은 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network, 이하 DNN)을 훈련시킬 수 있다고 밝혔다.

엔비디아에 따르면, 엔비디아 NV스위치(NVSwitch) 및 멜라녹스 네트워크 패브릭(network fabric)과 상호연결된 1,536개의 엔비디아 V100 텐서 코어(Tensor Core) GPU로 구동되는 DGX SuperPOD는 같은 크기의 슈퍼컴퓨터보다 데이터 처리 성능이 탁월하다고 밝혔다. 

이 시스템은 자율주행 소프트웨어를 최적화하고 이전에 가능했던 시간보다 더 빠른 시간으로 뉴럴 네트워크를 재교육하면서 24시간 내내 작동된다고 한다. 예를 들어, DGX SuperPOD 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼이 ResNet-50을 교육하는 데 단 2분도 소요되지 않는다고 한다. 인공지능(AI) 교육 모델 ResNet-50은 2015년 출시 당시 최신이었던 시스템인 단일 엔비디아 K80 GPU로 교육하는 데 25일이 소요됐다. 이는 18,000배의 향상을 의미한다. 비슷한 성능 수준을 가진 다른 상위 500개의 시스템이 수천 대의 서버로 구성되는 반면에 DGX SuperPOD는 크기가 400배 작아 공간도 적게 차지한다.

엔비디아 DGX 시스템은 이미 BMW, 콘티넨털(Continental), 포드(Ford), 제뉴이티(Zenuity) 등 자동차 업체는 물론 페이스북(Facebook), 마이크로소프트(Microsoft), 후치필름(Fujifilm)을 포함한 기업 및 일본이화학연구소(RIKEN), 미 에너지국(US Department of Energy) 등에서 채택했다.

자신만의 슈퍼POD 구축이 가능한 레퍼런스 아키텍처

DGX SuperPOD는 딥 러닝 모델을 빠르게 실행할 뿐만 아니라 모듈식, 엔터프라이즈급 설계로 빠른 구축 속도를 자랑한다. 대부분 이러한 규모의 시스템을 구축하는 데 6개월에서 9개월이 걸리는 반면, DGX SuperPOD는 엔지니어들이 규범적이고 검증된 접근법을 따르면서도 3주 안에 작업을 완료할 수 있다고 한다. 

엔비디아는 AI 지원 데이터 센터가 없지만 엔비디아 슈퍼POD 아키텍처를 사용하려는 기관 및 기업을 위해 DGX-레디 데이터 센터 프로그램(DGX-Ready Data Center program)을 통해 단순하고 신속한 구현을 제공한다. 엔비디아의 데이터 센터 코로케이션 서비스(data center colocation service) 제공업체들은 DGX 시스템을 기반으로 AI 데이터 센터를 구축하려는 기업 고객을 지원하고 있다. 

DGX SuperPOD가 세계에서 가장 빠른 상위 500대 슈퍼컴퓨터 목록에 오른 유일한 엔비디아 시스템은 아니다. 엔비디아의 새턴브이(SATURNV) 시스템은 앞서 2016년에 세계에서 가장 에너지 효율이 높은 시스템을 선정하는 ‘그린500 리스트(Green500 list)’의 상위 28위에 오르며 첫 선을 보였다. 이후 엔비디아 DGX-1 시스템으로 구동되는 세턴브이 볼타(SATURNV Volta)와 DGX-2H POD 역시 뛰어난 성능과 효율적인 전력 소비량을 인정받았다. 엔비디아 GPU로 구동되는 장치들은 최신 그린500 리스트에 있는 상위 25개 슈퍼컴퓨터 중 22개 컴퓨터에 전원을 공급하고 있다. □

---

AEM_Automotive Electronics Magazine