인공 지능 (AI) 의 잠재적 힘은 조직이 최근 몇 년간 축적한 방대한 양의 데이터에 얼마나 많은 미개척 가치가 있는지를 주목하고 있습니다.그러나 역사적으로 이러한 대량의 데이터를 처리하려면 상당한 컴퓨팅 성능이 필요했지만 조직이 경쟁 우위를 확보할 때 필요하지 않은 시간도 많이 필요했습니다.와 그래픽 처리 장치 (GPU) 가속 컴퓨팅하지만 정보 기술 (IT) 산업에는 새롭고 더 효과적이고 효율적인 대안이 있습니다.
과거에는 많은 데이터 집약적 프로젝트가 데이터에서 가치를 추출하기 위해 비용이 많이 들고 CPU (중앙 처리 장치) 집약적인 인프라를 사용했습니다.수년 동안 컴퓨팅 하드웨어 공급업체는 짧은 시간에 더 많은 컴퓨팅을 위해 CPU 속도를 높이는 데 집중했습니다.하지만 여기에는 전력 사용량 증가, 열 발생 증가 등 불이익이 따릅니다.
GPU를 CPU와 함께 사용하여 GPU가 병렬 프로세스 애플리케이션 코드를 최대한 많이 처리하도록 하는 GPU 가속 컴퓨팅을 사용하면 연구원들이 더 많은 통찰력을 얻고 그 어느 때보다 빠르고 비용 효율적으로 실행 가능한 데이터를 생성할 수 있습니다.이는 단일 GPU가 특정 워크로드에 대해 수백 개의 CPU 성능을 제공할 수 있기 때문입니다.
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 CPU보다 전력 및 비용 효율이 뛰어나면서도 이러한 가속화를 달성합니다.
일부 프로세스는 기본적으로 순차적이며 CPU를 사용하여 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.하지만 다른 많은 병렬 애플리케이션 프로세스에서도 GPU 리소스의 이점을 누릴 수 있습니다.따라서 CPU와 GPU를 함께 사용하면 두 기술의 장점을 모두 활용하여 최신 CPU의 놀라운 순차 처리 성능과 최고 성능의 GPU가 제공하는 병렬 처리를 위한 기하급수적인 용량을 활용할 수 있습니다.
시스템 설계 팀이 이러한 수준의 데이터 분석에 필요한 CPU 및 GPU 기반 시스템과 스토리지 하위 시스템을 모두 구축한 경험이 있다면 GPU 가속 전략으로 전환하면 모든 측면에서 뛰어난 성능, 더 빠른 컴퓨팅 시간, 줄어든 하드웨어 요구 사항을 얻을 수 있습니다.
현재로서는 이 점이 좋지만 GPU 가속 컴퓨팅 사용의 투자 수익은 미래에도 확대될 것입니다.선도적인 GPU 개발업체인 NVIDIA는 2025년까지 GPU가 컴퓨팅 성능을 1000배 가속화하는 데 도움이 될 것으로 예측합니다.GPU에 대한 의존도가 이처럼 불가피하게 증가한다는 것은 얼리 어답터가 시간이 지날수록 더 큰 컴퓨팅 파워를 누릴 수 있을 뿐만 아니라 시간이 지나도 GPU 가속 컴퓨팅으로 마이그레이션하지 않는 경쟁업체보다 더 큰 차이를 갖게 된다는 것을 의미합니다.
이는 GPU 가속 컴퓨팅을 현재의 데이터 분석에 적합하게 만드는 기술이 상당한 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 AI에도 이상적이기 때문입니다.또한 NVIDIA 및 기타 공급업체의 GPU 기술이 지속적으로 개선되고 이제 알고리즘 개선을 위해 사용할 수 있는 방대한 데이터 저장소를 통해 GPU 가속 컴퓨팅에 이미 익숙한 조직은 보다 원활하게 AI로 전환할 수 있습니다.
GPU 컴퓨팅의 효율성 향상도 앞서갈 것으로 보입니다. 엣지 컴퓨팅.네트워크가 개선됨에 따라 엣지에서 고속, 저지연 추론 작업이 가능해짐에 따라 이러한 애플리케이션에는 당연히 가장 강력하고 전력 효율적인 플랫폼이 선택될 것입니다.
이러한 AI 관련 가치는 GPU 가속 컴퓨팅과 AI 모두에 대한 경험이 있는 시스템 디자이너를 찾는 데 달려 있는데, 이는 어려운 일일 수 있습니다.하지만 일단 GPU의 기능을 최대한 활용하는 균형 잡힌 AI 시스템을 갖추게 되면 이 흥미로운 기술의 성과는 더욱 강력해질 것입니다.
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