넷앱 지능형 데이터 인프라를 엔비디아 고성능 컴퓨팅, 네트워킹 및 소프트웨어와 결합 넷앱이 생성형 AI 프로젝트의 잠재력을 극대화할 수 있는 새로운 기능을 발표했다. 이번 발표를 통해 고객들은 넷앱의 지능형 데이터 인프라를 엔비디아의 고성능 컴퓨팅, 네트워킹 및 소프트웨어와 결합할 수 있어 AI 프로젝트를 발전시키고 경쟁 우위를 확보하게 됐다. 생성형 AI는 번거로운 작업을 자동화하고 새로운 인사이트를 발견하며 제품 혁신을 이끌 수 있어 세계적인 관심을 끌고 있다. 넷앱의 2023 데이터 복잡성 보고서에 따르면, 절반이 넘는 기업이 이미 생성형 AI를 사용하고 있다고 밝혀졌다. 생성형 AI의 잠재력을 이끌어내기 위해서는 복잡한 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 내 산재된 데이터에 고성능의 안전한 액세스가 필요하다. 넷앱은 AI 지원 전문성에서 오랜 성공적인 역사를 가지고 있다. 넷앱은 저장 위치에 관계 없이 어디에서나 간편하게 데이터를 관리하고 새로운 인프라 사일로 없는 고성능을 제공하며 책임 있는 AI를 위한 신뢰할 수 있는 안전한 데이터를 제공하는 솔루션을 지원하고 있다. 아룬쿠마르 구루라잔(Arunkumar Gururajan) 넷앱 데이터 사이언스 및
AI 분야에서 증가하는 지역 내 HPC 리소스 수요 충족하기 위해 설계돼 인텔은 델 테크놀로지스, 엔비디아, 오하이오 슈퍼컴퓨터 센터(이하 OSC)와 협업한 결과로 최첨단 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터인 '카디널(Cardinal)'을 공개했다. AI와 머신러닝은 과학, 공학, 바이오 의학 분야에서 복잡한 연구 문제를 해결하기 위해 필수적으로 활용되고 있다. 이러한 기술의 효능이 지속적으로 입증되면서 농업 과학, 건축학, 사회학과 같은 학문 분야에서도 활용도 늘어나고 있다. 카디널은 연구, 교육 및 산업 혁신, 특히 인공지능(AI) 분야에서 증가하는 지역 내 HPC 리소스 수요를 충족하기 위해 설계됐다. 카디널 클러스터는 증가하는 AI 워크로드의 수요를 충족하는 하드웨어를 갖췄다. 이 장비는 기능과 용량 면에서 2016년에 출시된 오웬스 클러스터를 대체할 시스템보다 더 대규모의 업그레이드가 될 것으로 보인다. 카디널 클러스터는 메모리 사용량이 많은 HPC 및 AI 워크로드를 효율적으로 관리하는 동시에 프로그래밍 기능, 이식성 및 에코시스템 채택을 촉진하는 기반이 되는 델 파워엣지 서버와 고대역폭 메모리(HBM)를 갖춘 인텔 제온 CPU 맥스 시리즈를 활용한
AI 기반 서비스 고도화, 맞춤형 콘텐츠 생산 비롯해 금융 서비스 개발 주력할 계획 디지털 리얼티는 카카오뱅크의 ‘AI 센터’ 개소식을 1월 30일 오전 서울 상암동 ICN10 데이터 센터에서 개최했다. 카카오뱅크는 AI를 기반으로 금융 혁신을 지원하기 위해 고성능 컴퓨팅(HPC), 고집적 워크로드에 최적화한 인프라와 연결성을 제공하는 디지털 리얼티의 ICN10 데이터 센터를 선택했으며, 카카오뱅크 AI 센터는 AI 기반의 서비스 고도화, 맞춤형 콘텐츠 생산뿐 아니라 금융과 연계한 다양한 서비스 및 신규 서비스 개발을 지원할 예정이다. 최근 생성형 AI가 전 산업의 영역에 걸쳐 본격적으로 활용되기 시작하면서 다양한 글로벌 금융 기관들도 챗 GPT와 같은 생성형 AI 기술의 중요성을 빠르게 인지하고 막대한 비용을 투입해 대규모언어모델(LLM)과 같은 원천 기술의 내재화와 적용에 힘쓰고 있다. 데이터 센터가 생성형 AI와 같이 최신 AI 워크로드를 지원하기 위해서는 충분한 전력 공급량과 서버 냉각 기술이 필수다. AI 서비스는 많은 전력을 소비하는 고성능 컴퓨팅이 필요한데, 전력을 많이 소비할수록 한 공간에 수용 가능한 서버 수가 줄고 높은 발열량 때문에 서버
HBM3e로 초당 4.8테라바이트의 속도로 141GB 메모리 제공 엔비디아가 엔비디아 HGX H200을 출시한다고 밝혔다. 이 플랫폼은 엔비디아 호퍼 아키텍처를 기반으로 고급 메모리가 내장된 엔비디아 H200 텐서 코어 GPU를 탑재하고 있다. 따라서 생성형 AI와 고성능 컴퓨팅 워크로드를 위한 방대한 양의 데이터를 처리한다. 이번 HGX H200 출시로 AI 컴퓨팅 플랫폼을 가속화할 것으로 기대된다. 엔비디아 H200은 HBM3e를 제공하는 최초의 GPU다. HBM3e은 더 빠르고 대용량 메모리로 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 가속화를 촉진하는 동시에 HPC 워크로드를 위한 과학 컴퓨팅을 발전시킨다. 엔비디아 H200은 HBM3e를 통해 초당 4.8테라바이트의 속도로 141GB의 메모리를 제공하며, 이전 모델인 엔비디아 A100에 비해 거의 두 배 용량과 2.4배 더 많은 대역폭을 제공한다. 세계 유수 서버 제조업체와 클라우드 서비스 제공업체의 H200 기반 시스템은 2024년 2분기에 출시될 예정이다. 엔비디아 하이퍼스케일과 HPC 담당 부사장인 이안 벅(Ian Buck)은 "생성형 AI와 HPC 애플리케이션으로 인텔리전스를 생성하기 위해서는 대규모의
성능 및 비용 효율성 극대화하고자 하는 AI 전문 기업 지원할 계획 AI 및 성능 집약적인 워크로드용 데이터 플랫폼 소프트웨어 기업인 WEKA(웨카)가 한국 지사 설립을 발표했다. WEKA는 초대 지사장에 김승훈 전 인스퍼 지사장을 선임하고, AI, 머신러닝, 생성형 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)을 통한 기업 전반의 혁신을 도모하는 기업 지원에 나선다고 밝혔다. WEKA는 데이터가 저장, 처리 및 관리되는 방식에 대한 새로운 패러다임을 제시한다. WEKA의 클라우드 네이티브 아키텍처는 대규모의 복잡한 데이터 문제를 해결하도록 설계됐으며, 에지, 코어, 클라우드, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에 걸쳐 기존 대비 10배에서 100배까지 성능 향상을 돕는다. WEKA는 한국 지사 설립으로 보안 및 프라이버시 문제로부터 자유로운 자체 AI 플랫폼 개발 니즈가 높은 한국 기업을 비롯해 성능 및 비용 효율성을 극대화하고자 하는 AI 전문 기업을 지원할 계획이다. WEKA 데이터 플랫폼은 정체된 데이터 사일로를 동적인 데이터 파이프라인으로 변환해 GPU를 효율적으로 구동하고 성능 집약적인 워크로드를 끊김 없고 지속가능한 방식으로 지원하는 소프트웨어 솔루션이다.
슈나이더 일렉트릭 코리아가 광주과학기술원(GIST) 고성능컴퓨팅(HPC-AI) 기반 공용인프라에 엣지 데이터센터를 도입했다고 4일 밝혔다. 전 세계적으로 HPC기반 AI컴퓨팅 인프라 구축이 경쟁이 활발하다. 전체적인 AI 연구의 방향이 하이퍼스케일로 나아가는 가운데 규모 있는 인프라는 필수적이다. 지스트 HPC-AI 공용인프라는 컴퓨팅 클러스터 운영을 위해 국내 대학 최초로 엔비디아(NVIDIA)의 최신 DGX-A100 GPU 시스템을 도입해 데이터 분석 성능을 높였다. 지스트는 공용 인프라의 운영 효율성과 전력 안정성, 확장성을 해결하기 위해 슈나이더 일렉트릭 엣지 데이터센터 솔루션을 도입했다. 슈나이더 일렉트릭 엣지 데이터센터 솔루션은 전력 안정성, 운영효율성을 위해 하드웨어와 소프트웨어를 갖추고 있으며, 솔루션 제품에 대한 구성 및 프로젝트 수행은 데이터센터 전문기업 데우스시스템즈와 협업해 달성했다. 슈나이더 일렉트릭은 효율적인 인프라 운영 및 안정적인 전력 공급을 위해 슈퍼컴퓨팅 센터 랙(Rack, 선반) 인프라와 전원분배장치(Power Distribution Unit, 이하 PDU)를 설치했다. 슈나이더 일렉트릭 이지 랙 PDU는 표준 랙마운트 규격
반도체, HPC 및 양자 기술 등 11대 협력 과제 추진하기로 결정 우리나라가 유럽연합(EU)과 '한-EU 디지털 파트너십'을 맺어 반도체, 초고성능 컴퓨팅(HPC), 양자 기술, 사이버 보안 등 분야에서 협력을 강화하고 디지털 통상 이슈에 대한 논의를 진전시키기로 합의했다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 지난 28일 이종호 장관과 EU 티에리 브르통 내수시장 집행위원이 영상회의를 열어 '한-EU 디지털 파트너십'에 서명했다고 밝혔다. 양측은 디지털 기술의 개발과 활용이 민주적 가치, 인권에 대한 존중, 사회문제 해결, 국민의 삶의 질 향상 원칙 등에 기초해 이뤄져야 한다는 데 인식을 같이하고, 디지털 파트너십을 통해 인프라와 인적 역량 향상, 기업과 공공 서비스의 디지털 전환, 디지털 통상 등 디지털 관련 사안에 대한 포괄적인 협력을 증진하기로 했다고 과기정통부는 전했다. 양측은 우선 반도체, HPC 및 양자 기술, 사이버 보안, 5G·6G, 인적 교류와 디지털 포용, AI, 디지털 플랫폼, 데이터 관련 법·체계, 디지털 신뢰, 디지털 통상 등 11대 협력 과제를 추진하는 데 힘을 모으기로 했다. 이뿐 아니라 반도체 분야에서 최신 기술과 동향을 논의
리사 수 박사 "데이터 센터 CPU 로드맵 구축으로 진화된 서버 프로세서 선보일 것" AMD가 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘투게더 위 어드밴스 데이터 센터’ 행사에서 4세대 AMD EPYC 프로세서를 공개했다. 4세대 EPYC 프로세서는 클라우드 기반 워크로드와 엔터프라이즈 고객을 위한 압도적인 고성능 컴퓨팅(이하 HPC) 성능을 제공한다. 4세대 EPYC 프로세서는 보다 효율적인 데이터 센터 운영을 위한 혁신 기술 및 기능을 지원한다. 차세대 AMD '젠 4' 코어 아키텍처를 기반으로 설계되어 현존 AMD 프로세서 중 가장 강력한 성능과 탁월한 전력 효율성으로 고객이 보다 많은 양의 데이터 센터 워크로드를 빠르게 처리하도록 돕는다. AMD CEO 리사 수(Lisa Su) 박사는 "데이터 센터 산업에 있어 프로세서의 중요성이 어느 때보다 높아지고 있으며 4세대 EPYC 프로세서는 다방면에서 선도적인 성능을 제공한다"며 "AMD는 데이터 센터 시장의 확장성에 주목하며, 주요 파트너사에게 가장 광범위한 고성능 및 적응형 컴퓨팅 솔루션을 제공하기 위해 지속적으로 노력할 것"이라고 밝혔다. 리사 수 박사는 “AMD는 업계 최고의 데이터 센터 CPU 로드맵을 구축하며
앤시스코리아는 AWS(Amazon Web Services)를 기반으로 앤시스 시뮬레이션 솔루션들에 액세스하고 배포할 수 있는 클라우드 기반 시뮬레이션 플랫폼인 '앤시스 게이트웨이(Ansys Gateway)'를 3일 발표했다. AWS 기반 앤시스 게이트웨이는 시뮬레이션 소프트웨어를 보다 합리적인 가격에 구입해 사용할 수 있도록 지원하기 위해 설계된 전략의 일환으로 클라우드에서 앤시스 애플리케이션 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 리소스에 대한 온디맨드(주문형) 액세스를 제공한다. 고객은 확장 가능한 하드웨어와 컴퓨팅 용량을 활용하면서 AWS에서 CAD/CAE 클라우드 사용량 및 비용을 관리하고 제어할 수 있다. 앤시스 게이트웨이는 앤시스 애플리케이션뿐만 아니라 널리 사용되는 다른 CAE/CAD 소프트웨어와도 연동하여 사용할 수 있도록 클라우드 기반 지원을 제공한다. 또한, 하이브리드 아키텍처를 제어함으로써 고객은 AWS를 기반으로 하는 앤시스 게이트웨이에 자체적으로 사용하고 있는 라이센스를 연동시켜 사용자 액세스, 권한, 데이터 및 보안을 쉽게 관리할 수 있다. 이밖에도 고객은 앤시스 애플리케이션에 즉시 직관적으로 액세스할 수 있다. 고객은 제품 출시 기간을 단축할
기존 제품 대비 두 배 향상된 메모리 대역폭 및 에너지 효율 제공하는 시스템 구축 엔비디아는 컴퓨터 제조 기업들이 새로운 엔비디아 그레이스 슈퍼칩을 채택해 엑사스케일 시대에 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 차세대 서버에 맞춰 개발하고 있다고 발표했다. 아토스, 델 테크놀로지스, 기가바이트, 휴렛 팩커드, 인스퍼, 레노버 및 슈퍼마이크로는 엔비디아 그레이스 CPU 슈퍼칩 및 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩으로 구축된 서버를 배포할 예정이다. 이 모든 새로운 시스템은 엔비디아 HGX 플랫폼에서 발표된 그레이스 및 그레이스 호퍼 설계로 인해 혜택을 받는다. 이 설계는 제조업체가 현재 선도하는 데이터 센터 CPU보다 최고의 성능과 두 배 향상된 메모리 대역폭 및 에너지 효율성을 제공하는 시스템을 구축하는데 필요한 청사진을 제공한다. 엔비디아의 하이퍼스케일 및 HPC 담당 부사장인 이안 벅(Ian Buck)은 "슈퍼컴퓨팅이 엑사스케일 AI 시대로 접어들면서 엔비디아는 OEM 파트너와 협력해 연구원들이 이전에는 도달할 수 없었던 엄청난 과제를 해결하도록 지원한다"고 발표했다. 이어 그는 "기후 과학, 에너지 연구, 우주 탐사, 디지털 생물학, 양자 컴퓨팅 등의
헬로티 서재창 기자 | 엔비디아는 전 세계 700개 이상의 조직에서 사용되는 고성능 컴퓨팅 시스템 관리용 소프트웨어의 선도업체인 브라이트 컴퓨팅을 인수한다고 밝혔다. 2009년에 설립돼 암스테르담에 본사를 둔 브라이트 컴퓨팅은 보잉, 나사, 존스 홉킨스 대학, 지멘스와 같은 기업 고객을 보유하고 있다. 브라이트 컴퓨팅은 엔비디아와 10년 이상 협력해온 기업이기도 하다다. 의료, 금융 서비스, 제조 및 기타 시장의 기업들은 고속 네트워크로 연결된 서버 그룹인 HPC 클러스터를 설정하고 운영하기 위해 브라이트 클러스터 매니저를 사용한다. 브라이트 클러스터 매니저는 가속 컴퓨팅을 위해 엔비디아 소프트웨어 스택에 가장 최근 추가됐다. 브라이트 컴퓨팅은 당사 소프트웨어와 엔비디아의 GPU, 네트워킹, CUDA, DGX 시스템을 통합했다. 이제 엔비디아는 자사 시스템 소프트웨어 기능을 결합해 HPC 데이터센터를 보다 쉽게 구입, 구축, 운영함으로써 HPC의 미래를 개척하게 됐다. 엔비디아의 협력사는 브라이트 컴퓨팅의 소프트웨어를 더 많은 시장에 선보일 예정이다. 또한, 브라이트 컴퓨팅의 소프트웨어와 전문성은 성장하는 엔비디아 DGX와 데이터센터 비즈니스를 강화할 것으로
헬로티 서재창 기자 | AMD가 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2021(이하 SC21)에서 AMD 데이터 센터 프로세서 및 액셀러레이터를 포함한 고성능 컴퓨팅(HPC) 솔루션 관련 업데이트를 발표한다. AMD는 기후, 생명 과학, 의학 등 여러 분야에 걸쳐 고객들에게 혁신적인 성능을 제공하는 AMD EPYC 프로세서와 AMD 인스팅트 액셀러레이터를 공급하며 여러 난제 해결을 위한 첨단 연구를 지원하고 있다. 앞서 EPYC 프로세서는 벤치마크 점수를 기반으로 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위를 월간으로 제공하는 탑500 리스트에 오르는 등 HPC 시스템 분야에서 지속해서 영향력을 확장해왔다. 현재까지 AMD 프로세서를 채택한 슈퍼컴퓨터의 수량은 총 73대며, 이는 2020년 11월 대비 3배 이상 증가한 수치다. AMD 프로세서는 전 세계에서 가장 강력한 성능을 제공하는 슈퍼컴퓨터 10대 중 4대에 채택됐으며, 유럽, 중동, 아프리카 지역에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터에도 탑재돼 우수한 성능을 제공하고 있다. 2021년 2월 출시된 AMD EPYC 7003 시리즈 프로세서는 총 17대의 슈퍼컴퓨터를 지원하는 등 빠른 성장세를 보이고 있다. AMD 데이터 센터 및 임베디드 솔루션 비즈
헬로티 서재창 기자 | 엔비디아가 엔비디아 HGX AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼에 AI와 고성능컴퓨팅(HPC)을 융합하는 새로운 기술을 추가하고, 다양한 산업 분야에서 슈퍼 컴퓨팅이 더욱 유용하게 활용되도록 지원한다고 밝혔다. 엔비디아는 새로운 산업용 AI 및 HPC의 시대를 위해 HGX 플랫폼에 엔비디아 A100 80GB PCIe GPU, 엔비디아 NDR 400G 인피니밴드 네트워킹, 엔비디아 매그넘 IO GPU다이렉트 스토리지 소프트웨어 등 세 가지 핵심 기술을 추가했다. 이를 통해 산업 분야에서 HPC 혁신을 가능하게 하는 궁극의 성능을 제공한다. 아토스, 델 테크놀로지스, HPE, 레노버, 마이크로소프트 애저와 넷앱 등을 포함한 수십 여 파트너 사는 차세대 시스템 및 솔루션에 엔비디아 HGX 플랫폼을 사용하고 있다. 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 "학계에서 시작된 HPC 혁신은 다양한 산업으로 빠르게 확대되고 있다. 이른바 ‘슈퍼’ 무어의 법칙에 따라 HPC가 기하급수적으로 발전되면서 산업 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 엔비디아의 HGX 플랫폼은 연구자가 업계에서 직면하는 어려운 문제를 해결하는 탁월한 HPC 성능을 제공한
[첨단 헬로티] - 전년 대비 6배 증가된 연간 240PFlops로 AI 개발 지원 과학기술정보통신부(이하, 과기정통부)는 인공지능(AI) 경쟁력의 원천인 컴퓨팅 자원을 누구나 손쉽게 활용해 신기술과 서비스를 시도해볼 수 있는 ‘고성능 컴퓨팅 지원 사업’을 올해 3월 9일부터 시작한다고 밝혔다. 인공지능(AI)가 범용기술(General Purpose Technology, GPT)로 급부상함에 따라 2030년까지 전 세계 국내총생산(GDP)에 13조 달러*를 기여해 글로벌 GDP는 연평균 1.2% 추가 성장할 것으로 예상된다. * ‘인공지능이 세계 경제에 미칠 영향’(맥킨지글로벌연구소, ’18.9) AI 개발은 데이터 획득과 가공을 거쳐, 다량의 반복 학습을 통한 AI 모델(알고리즘) 생성 과정을 통해 최종적인 서비스로 완성된다. 이 과정에서 대규모 연산과정이 필요하고 다량의 데이터를 고속으로 처리하기 위한 연산자원 확보가 AI 개발 경쟁력을 좌우하게 된다. 그러나, 고성능 컴퓨팅 구축은 비용이 고가여서 대학·스타트업·연구소 등에서의 연산자원 활용은 큰 부담이 되고 있는 상황이다.
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UPDATE: 2024년 04월 20일 08시 13분
