[기고] 기업 내 빅데이터에 가치 더하는 HPC 어플라이언스

AI 활용 다각도 데이터 분석 위한 CPU·GPU·스토리지 균형 필요

(지디넷코리아=박기순 에이수스코리아 매니저)빅데이터 분석이나 AI 학습에 대한 연구는 10여년 이상 지속적으로 진행됐다. 이러한 연구는 디지털 데이터가 계속적으로 급증하면서 보다 빠른 처리를 요구하고 있으며 이에 따라 HPC(고성능 컴퓨팅) 역시 발전하고 있다.

기업의 데이터는 비즈니스를 구성하는 중요한 자산이며 이를 얼마나 잘 분석하고 활용하느냐에 따라 기업 경쟁력이 좌우된다. 이는 이미 수 차례 강조되어 식상하게 느껴질 수 있다.

과거에는 단편적인 데이터 분석만으로 충분했다. 그러나 이제는 과거의 데이터를 통해 미래 시장까지 예측해야 하는 높은 수준의 비즈니스 인텔리전스가 요구되고 있으며 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있다.

이런 상황에서 막대한 빅데이터를 분석하기 위해서는 AI(인공지능), 머신러닝이 필수적이다.

하나의 데이터를 여러 면에서 분석해야 하는 상황에서는 원활하게 이를 소화할 수 있는 컴퓨팅 성능, 그리고 분석할 수 있는 AI 기술이 뒷받침 되어야 한다.

AI 기반 HPC는 과거 환경 분석이나 기후 연구 등 과학 분야에 주로 동원됐다. 그러나 현재는 이미지, 영상 분석, 자연어 처리, 번역, 소비자 패턴 분석, 음성 인식 등 다양한 분야에 쓰이고 있다. 이 중 몇 개 분야는 이미 일반 대중에게도 친숙하다.

AI를 이용한 이미지 분석의 예. 화소 단위로 이미지를 분해해 깊이 정보, 색상 등을 처리한다.

IT 업계 역시 점차 증가하는 HPC 수요에 대응하기 위해 발빠르게 움직이고 있다. 강력한 프로세서와 머신러닝·AI 처리를 위한 GPU, 빅데이터를 막힘없이 처리할 수 있는 스토리지 등을 결합한 어플라이언스 출시가 이어지고 있다.

에이수스가 최근 출시한 ESC N4A-E11은 AMD 에픽(EPYC) 7003 프로세서와 엔비디아 HGX A100 텐서 코어 GPU 4개를 장착한 HGX A100 기반 AI 서버로 스토리지 베이 4개, 추가 확장을 위한 PCI 익스프레스 4.0 슬롯 3개 등을 갖춘 고성능 서버다.

빅데이터 세트, 복잡한 시뮬레이션을 위한 소프트웨어 스택을 지원하는 다중 GPU를 기반으로 하고 있으며, 엔드 투 엔드 성능과 유연성을 통해 시뮬레이션, 데이터 분석 및 AI를 결합하여 원하는 형태의 결과물을 이끌어내도록 한다.

이미지 분류, 물체 감지, 이미지 분석, 음성 인식, 자연어 처리, 데이터 상호 처리 및 강화 학습 등 광범위한 데이터를 짧은 시간 안에 처리한다.

또 엔비디아 A100 텐서 코어 GPU는 PCI 익스프레스 4.0 대비 최대 2배 이상의 속도를 내는 NV링크를 이용해 연결되어 FP64 자료형 처리 속도는 80테라플롭스, 대역폭은 최대 200GB/s를 낼 수 있다.

ESC N4A-E11 서버 내부. 최대 4개의 엔비디아 HGX A100 텐서 코어를 탑재해 AI 처리 성능을 극대화한다.

AMD 에픽 7773X와 엔비디아 HGX 플랫폼의 조합은 AI 시장에서 요구하는 효율성과 정밀도를 보장한다. 학계 및 업계의 AI 리더로 구성된 MLPerF 컨소시엄에서 제시하는 평가방식에서 최상의 AI 성능 결과를 입증하기도 했다.

AI의 복잡성은 플랫폼과 데이터의 긴밀한 통합을 요구한다. 성능과 확장성, 상호 연결 기술을 고루 갖춘 효과적인 솔루션 도입은 기업 내 데이터에 가치를 더하고 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있는 토대가 될 것이다.

박기순 에이수스코리아 매니저()