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딥러닝용 IBM 파워 시스템, 포항공대 등 국내 대학 도입 쇄도

기사승인 2017.08.31  08:55:15

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- HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC, 엔비디아 테슬라 P100 GPU 탑재 및 NV링크™ 기술 채택으로 딥러닝·머신러닝·빅데이터 분석 등 첨단 기술 활용 위한

새로운 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC(사진:IBM)

포항공과대학교(POSTECH, 총장 김도연), 경북대학교(총장 김상동), 수원대학교(총장 이인수) 등 국내 유수의 대학들이 연산집약적 작업에 인공지능을 적용하기 위해 HPC(High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅)용 한국IBM(대표 장화진)의 IBM 파워 시스템 S822LC (코드명 민스키(Minsky))를 잇따라 도입했다.

HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC는 인공지능(AI)에서부터 딥러닝, 머신러닝, 고급 빅데이터 분석 등의 작업을 더욱 빠르고 효율적으로 처리해주는 업계 최초의 전용 서버 솔루션으로 에너지 효율적인 양방향 초고속 인터커넥트인 엔비디아(NVIDIA)의 NV링크™를 사용해 CPU와 GPU, GPU간의 병목 문제를 해결함으로써 컴퓨팅 성능을 획기적으로 향상시켰다는 장점을 갖고 있다.

또한 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC는 초고속 인터커넥트 기술인 NV링크™를 처음으로 적용한 서버 중 하나로, 이 기술은 IBM 파워 시스템이 획기적인 인공지능 성능을 제공할 수 있는 기반이자, 국내 유수의 대학들이 앞다투어 이 시스템을 도입하게 된 이유 중 하나로 밝혀졌다.

IBM 파워 시스템 S822LC 내면

포항공대는 유체역학 시뮬레이션을 수행하는데 필요한 대규모 연산을 위해 다수의 X86 CPU 서버 클러스터를 운영해왔고, 그에 따른 유지보수 비용과 서버 증설 비용에 대한 부담이 컸다. HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC를 도입한 후, 배정밀도(double-precision) 성능의 향상으로 전산유체역학(CFD) 연산을 보다 빠르게 구동해 시뮬레이션 결과를 더 신속하게 도출할 수 있게 되었으며, CPU 클러스터 노드를 줄일 수 있게 되어 유지보수 비용을 절감할 수 있게 됐다.

경북대는 미래부의 인공지능 국가과제를 수행하는데 기존 PC와 워크스테이션 개발 환경이 지닌 성능과 메모리 부족 문제를 해결하기 위해 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC 도입을 결정했으며, 이를 통해 프로젝트 기간이 크게 단축될 것으로 전망했다. 수원대는 컴퓨터학부 김장영 교수 주도로 진행되는 인공지능 교육과 실습에서 최신의 인프라 운영 경험을 제공하기 위해 HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC를 도입했고, IT 인재 양성에 도움을 받을 것으로 기대하고 있다.

엔비디아 엔비링크를 탑재한 새로운 IBM 오픈파워 서버

HPC용 IBM 파워 시스템 S822LC는 엔비디아의 최신 파스칼(PASCAL) GPU 아키텍처 기반으로 설계된 테슬라 P100 GPU를 장착했다. 이를 통해 딥러닝을 수행하기 위해 21 테라플롭스(teraflop, 1초에 1조회 연산) 이상의 반정밀도(half-precision) 성능을 제공한다. 이 외에도 카페(Caffe), 텐서플로(TensorFlow), 토치(Torch) 등 최적화된 주요 딥러닝 프레임워크 패키지를 보유한 IBM 딥러닝 소프트웨어 툴 킷인 PowerAI도 제공한다.

한국IBM 시스템즈 서버 비즈니스 총괄 최성환 상무는 “4차 산업혁명 시대에 자율주행차, 실시간 금융사기 방지, 신약 개발과 같은 새로운 산업의 발전에는 인공지능 기술이 필요하다. 이러한 기술의 핵심에는 바로 ‘딥러닝’이 있으며, HPC용 IBM 파워 시스템은 다양한 산업군에서 요구되는 딥러닝을 위한 최상의 솔루션”이라며, “이번 계약을 통해 한국 IBM은 4차 산업혁명의 핵심 기술을 지원하는 국내 고성능 컴퓨팅 서버 시장에서 독보적인 입지를 더욱 공고히 하게 됐다”고 말했다.

최광민 기자 ckm0081@naver.com

<저작권자 © 세미나투데이 무단전재 및 재배포금지>
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