경쟁 우위는 더 빠르고 현명하며 정확한 결정을 내리고 경쟁사보다 빠르게 새로운 기회에 초점을 맞출 때 비롯됩니다.
안타깝게도 이러한 가치를 추출하기 위해 방대한 양의 데이터를 분석해야 하기 때문에 기존에는 긴 컴퓨팅 주기와 물리적으로 크고 비용이 많이 드는 컴퓨팅 인프라가 필요했습니다.
그러나 그래픽 처리 장치 (GPU) 가속 컴퓨팅의 발전으로 이제는 극복하기 불가능하다고 여겨졌던 컴퓨팅 문제를 극복하고 즉각적인 금전적 이득으로 전환할 수 있습니다.
GPU 가속 컴퓨팅이란?
GPU 가속 컴퓨팅은 GPU를 중앙 처리 장치 (CPU) 와 함께 사용하여 GPU가 병렬 처리 응용 프로그램 코드를 최대한 많이 처리할 때 발생합니다.GPU는 CPU를 훨씬 능가하는 병렬 컴퓨팅 접근 방식을 사용하여 수천 개의 컴퓨팅 코어를 제공합니다.이렇게 하면 CPU만 사용할 때보다 일부 소프트웨어의 속도를 100배 높일 수 있습니다.또한 GPU는 이러한 유형의 워크로드에서 CPU보다 전력 및 비용 효율성이 뛰어나면서도 이러한 가속화를 달성합니다.
시스템 설계 팀이 이 수준의 데이터 분석에 필요한 CPU 및 GPU 기반 시스템과 스토리지 하위 시스템을 모두 구축한 경험이 있다면 GPU 가속 전략으로 전환하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 모든 측면에서 뛰어난 성능, 더 빠른 컴퓨팅 시간, 줄어든 하드웨어 요구 사항.
GPU 가속 컴퓨팅의 이점은 무엇입니까?
GPU는 다양한 산업에서 복잡한 계산 작업이 수행되는 방식을 변화시켰습니다.조직은 병렬 처리에 최적화된 GPU의 성능을 활용하여 전례 없는 수준의 성능, 효율성 및 확장성을 달성할 수 있습니다.다음은 GPU 가속 컴퓨팅의 주요 이점 중 일부입니다.
1.향상된 계산 속도 및 성능
앞서 언급했듯이 GPU를 컴퓨팅에 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 성능이 크게 향상된다는 것입니다.단일 스레드 성능에 최적화된 기존 CPU와 달리 GPU는 많은 병렬 작업을 동시에 처리하도록 설계되었습니다.따라서 다음과 같이 대규모 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
• 머신 러닝 및 딥 러닝: 복잡한 신경망과 모델을 훈련하는 데 CPU에서는 몇 주가 걸릴 수 있지만 GPU에서는 그 시간보다 훨씬 짧은 시간에 불과합니다.
• 과학 시뮬레이션: 분자 역학, 물리 시뮬레이션 및 기후 모델링과 같은 분야에서는 방대한 양의 데이터를 병렬로 처리하는 GPU의 기능을 활용할 수 있습니다.
• 비디오 렌더링 및 그래픽 처리: GPU는 픽셀 및 시각 효과의 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 탁월하므로 비디오 편집, 3D 렌더링 및 애니메이션에 없어서는 안 될 필수 요소입니다.
2.효율성 향상 및 비용 절감
GPU는 종종 고가의 하드웨어로 여겨지지만 워크로드를 가속화할 수 있습니다. 장기적으로 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 필요한 장비가 적기 때문에 설치 공간 및 운영 비용이 절감됩니다.또한 다음을 경험할 수 있습니다.
• 결과 도출 시간 단축: 컴퓨팅 속도가 빠르면 AI 모델을 교육하든 물리적 시스템을 시뮬레이션하든 관계없이 더 빠른 통찰력을 얻을 수 있으므로 기업의 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
• 에너지 효율: GPU는 CPU보다 더 많은 전력을 소비할 수 있지만 병렬 처리를 통해 작업을 훨씬 빠르게 완료할 수 있으므로 대규모 작업의 전체 에너지 소비가 줄어들 수 있습니다.
• 운영 비용 절감: 고성능 컴퓨팅 (HPC) 환경에서 GPU는 대규모 서버 팜 또는 하이엔드 CPU 기반 클러스터의 필요성을 줄여 하드웨어 및 냉각 비용을 모두 절감할 수 있습니다.
3.확장성 및 유연성
GPU는 확장이 가능하도록 설계되어 대규모 데이터 세트 또는 처리량이 많은 작업을 처리해야 하는 워크로드에 적합합니다.또한 유연성이 뛰어나 다양한 산업 분야에서 사용할 수 있습니다.
• 클라우드 컴퓨팅: 플랫폼의 GPU 가속 인스턴스를 사용하면 기업이 GPU 전원을 온디맨드로 대여할 수 있으므로 상당한 초기 자본 투자 없이도 고성능 컴퓨팅에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.
• 빅 데이터 및 분석: GPU는 빠르고 확장 가능한 분석이 중요한 유전체학, 재무 모델링, 데이터 마이닝과 같은 분야에서 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 매우 유용합니다.
• 가상화: 많은 클라우드 공급자가 GPU 기반 가상 머신을 지원하여 물리적 GPU의 성능과 클라우드 컴퓨팅의 유연성을 제공합니다.
4.실시간 처리 및 응답성
GPU는 빠른 의사 결정이나 빠른 피드백 루프가 필요한 애플리케이션에 필수적인 실시간 데이터 처리에 탁월합니다.몇 가지 예는 다음과 같습니다.
• 자율 주행 차량: GPU는 카메라, 라이더 및 레이더 센서의 데이터를 실시간으로 처리하여 자율 주행 자동차가 환경에 대해 즉각적인 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
• 비디오 스트리밍 및 증강 현실 (AR) /가상 현실 (VR): GPU는 고화질 비디오 또는 몰입형 경험의 실시간 렌더링에 사용되므로 원활하고 지연 없는 재생 및 상호 작용이 가능합니다.
• 금융 거래: 마이크로초가 중요한 고주파 거래에서는 지연 시간과 지터는 심각한 문제입니다., GPU는 엄청난 양의 재무 데이터를 처리하여 빠르고 효율적으로 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다.
5.인공 지능 및 기계 학습의 발전
인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 은 광범위한 계산을 기반으로 패턴을 식별하고, 모델을 학습하고, 예측합니다.GPU는 높은 처리량과 병렬 처리 기능으로 인해 이러한 작업에 특히 적합합니다.혜택은 다음과 같습니다.
• 더 빠른 교육: CPU에서는 심층 신경망을 훈련하는 데 몇 주가 걸리지만 GPU에서는 며칠 또는 몇 시간밖에 걸리지 않아 개발 주기가 크게 개선됩니다.
• 모델 정확도 향상: 연구자는 GPU를 사용하여 더 복잡한 모델, 하이퍼파라미터, 대규모 데이터 세트를 실험하여 더 정확한 예측과 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 고급 AI 알고리즘 지원: GPU는 컨벌루션 신경망 (CNN) 및 순환 신경망 (RNN) 과 같은 많은 AI 알고리즘의 작동의 중심인 행렬 연산에 최적화되어 있습니다.
6.산업 전반의 다양성
GPU 가속 컴퓨팅은 다양한 분야에 적용되어 성능을 향상시키고 혁신을 가능하게 합니다.
• 헬스케어: 다음과 같은 지역에서 의료 영상, 신약 개발, 유전체학, GPU는 복잡한 데이터 세트의 분석 속도를 높여 더 빠른 진단과 더 나은 치료 계획을 지원합니다.
• 재무: 에서 재무 모델링, 위험 분석 및 사기 탐지, GPU를 사용하면 대규모 재무 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있으므로 기업이 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
• 에너지: GPU는 다음에 대한 시뮬레이션을 지원합니다. 석유 및 가스 탐사, 재생 에너지 모델링또한 그리드 안정성을 개선하여 에너지 시스템을 더 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다.
7.신기술을 통한 미래 보장
이제 GPU 가속 컴퓨팅을 추가하면 양자 컴퓨팅 및 블록체인과 같은 진화하는 기술에 대비할 수 있습니다. AI의 지속적인 혁명은 말할 것도 없고, GPU는 이러한 분야에 필요한 엄청난 데이터 로드를 처리하는 데 여전히 중요한 구성 요소입니다.최첨단 기술에서 확장, 조정 및 성능을 발휘할 수 있다는 것은 향후 몇 년 동안 계속해서 혁신을 주도하여 많은 장기적 이점을 제공할 것임을 의미합니다.
GPU를 사용해야 하는 이유왜 지금일까요?
기업은 AI에 관한 모든 것을 구축하려는 끝없는 욕구를 가지고 있습니다.오늘날 프로덕션 환경에서 대부분의 AI 워크로드가 GPU 가속 컴퓨팅을 활용한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.엔터프라이즈급 GPU는 병렬 처리를 위해 설계되어 AI 및 ML에 필요한 대량의 데이터와 복잡한 계산을 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 AI에 매우 적합합니다.
GPU 가속 컴퓨팅은 단순한 트렌드가 아니라 성능 향상, 비용 절감, 차세대 기술 개발을 가능하게 하는 혁신적인 변화입니다.조직은 GPU를 채택함으로써 기존 운영을 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 인공 지능에서 고성능 과학 연구에 이르는 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열 수 있습니다.컴퓨팅 파워에 대한 수요가 증가함에 따라 GPU 가속화는 컴퓨팅의 미래를 형성하는 데 계속해서 중심적인 역할을 할 것입니다.
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