GPU 클라우드 공급자가 산업별 워크로드에 맞게 클러스터를 최적화하는 방법

산업이 AI와 머신 러닝에 점점 더 의존함에 따라 특정 워크로드에 맞게 최적화된 GPU 클러스터는 효율성, 비용 및 성능 측면에서 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.이전 게시물에서 논의한 바와 같이 이리, 모델 교육, 특히 추론과 관련된 지출 증가는 기업이 AI 전략을 구현할 수 있는 능력의 주요 요인입니다.클라우드 컴퓨팅의 경쟁 환경에서 산업별 GPU 클러스터 최적화를 통한 차별화는 클라우드 공급자의 다음 개척지입니다.가장 효율적인 시스템을 제공하고 고객의 특정 업계 요구 사항을 충족하도록 서비스를 최적화할 수 있는 클라우드 공급업체는 당연히 동종 업체에 비해 경쟁력이 더 높아질 것입니다.이 기사에서는 GPU 클라우드 공급자가 다양한 산업의 고유한 요구 사항을 충족하도록 하드웨어와 소프트웨어를 어떻게 사용자 정의하고 있는지 자세히 살펴봅니다.

GPU 클러스터 최적화에 대한 이해

산업별로 최적화된 GPU 클러스터는 특정 사용자 또는 산업의 고유한 컴퓨팅 요구 사항을 충족하도록 구성된 맞춤형 컴퓨팅 환경입니다.모든 상황에 맞는 단일 접근 방식을 제공하는 일반 클러스터와 달리 이러한 특수 클러스터는 하드웨어 및 소프트웨어 구성을 특정 워크로드에 맞게 조정하여 향상된 성능, 비용 효율성 및 보안을 제공하도록 미세 조정됩니다.

성능 최적화:

• 병목 현상 감소: InfiniBand와 같은 고대역폭 메모리 (HBM) 와 지연 시간이 짧은 상호 연결을 활용하는 이러한 클러스터는 데이터 집약적인 작업의 지연 시간을 크게 줄이도록 설계되었습니다.이 설정은 데이터 전송 시간을 최소화하여 전체 계산 속도를 향상시키고 실시간 처리 및 분석을 가능하게 합니다.실제로 InfiniBand를 구현하면 네트워크 지연 시간이 1마이크로초 미만으로 단축되고 데이터 전송 속도가 200Gbps로 증가하여 전체 계산 속도가 표준 이더넷 설정에 비해 최대 30% 향상되는 것으로 나타났습니다.

비용 효율성:

• 리소스 활용 및 효율성: 최적화된 작업 스케줄링과 효과적인 워크로드 분배를 통해 GPU 클러스터는 높은 리소스 활용도를 달성합니다.이러한 최적화는 유휴 시간을 줄이고 에너지 소비를 줄이며, 결과적으로 컴퓨팅 성능이 워크로드 수요와 밀접하게 일치하도록 보장하여 운영 비용을 절감합니다.이를 통해 기업은 추론 비용을 줄이고 소비한 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.Kubernetes와 같은 고급 오케스트레이션 플랫폼을 사용하여 GPU 클러스터는 최적의 작업 스케줄링과 효과적인 워크로드 분배를 달성하여 리소스 활용도를 높입니다.이러한 전략적 배포는 유휴 시간을 최소화하고 에너지 소비를 줄여 궁극적으로 데이터 집약적 환경에서 운영 비용을 최대 40% 까지 절감합니다.

규정 준수 및 보안:

• 규정 준수: 산업별 클러스터는 금융을 위한 GDPR, 의료 분야의 HIPAA와 같은 엄격한 부문별 규정을 준수하도록 구성됩니다.이러한 규정을 준수하면 법적 복잡성을 피할 수 있을 뿐만 아니라 고객과 파트너 간의 신뢰도 구축할 수 있습니다.RBAC 및 다중 요소 인증을 통한 포괄적인 ID 및 액세스 관리와 함께 미사용 데이터를 위한 AES-256 암호화, 전송 중인 데이터를 위한 TLS를 비롯한 향상된 보안 프로토콜은 무단 액세스 및 침해로부터 민감한 데이터를 보호합니다.
• 향상된 데이터 보안: 암호화 (전송 중 및 저장 시 모두), 역할 기반 액세스 제어 (RBAC), 다단계 인증을 포함한 강력한 보안 조치가 구현되어 민감한 데이터를 보호합니다.이 포괄적인 보안 프레임워크는 기밀 정보를 관리하는 산업에 매우 중요합니다.

업계 사례

다음은 클러스터 최적화가 일반 클러스터와 비교할 때 특정 업계의 성능에 어떻게 큰 영향을 미칠 수 있는지 보여주는 몇 가지 예입니다.

헬스케어

의료 분야에서 최적화된 클러스터는 유전체 염기서열 분석, 의료 영상 및 신약 개발을 혁신하고 있습니다.이러한 작업에는 방대한 데이터 세트와 복잡한 알고리즘을 처리해야 합니다.예를 들어 의료 영상에서 GPU에 최적화된 텐서 연산을 사용하면 의료 영상의 이상 징후를 탐지하는 데 사용되는 CNN (컨벌루션 신경망) 의 훈련 및 추론 단계의 속도를 높일 수 있습니다.연구에 따르면 이러한 최적화를 통해 처리 시간이 50% 단축되어 기존 GPU 클러스터에 비해 더 빠르고 정확한 환자 진단이 가능합니다.

미디어

미디어 산업의 경우 최적화된 GPU 클러스터는 비디오 처리 및 렌더링 작업을 가속화합니다.병렬 처리 작업에 최적화된 GPU를 사용하면 고해상도 비디오 편집, CGI 렌더링 및 실시간 비디오 인코딩의 이점을 크게 누릴 수 있습니다.이러한 최적화를 통해 미디어 회사는 추론 비용에 직접적인 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있습니다.처리량이 향상되어 더 적은 GPU 시간을 활용하여 더 짧은 시간에 더 많은 비디오 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.또한 지연 시간이 감소하여 과도한 계산 오버헤드 없이 실시간 처리 작업을 실행할 수 있습니다.

전기 자동차 (EV)

EV 부문에서는 배터리 관리 시스템, 공기역학 및 충돌 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션이 중요합니다.여기서 GPU 최적화는 시뮬레이션 시간을 크게 줄일 수 있습니다.예를 들어, 최적화된 클러스터에서 더 빠른 행렬 곱셈 기능을 사용하면 충돌 시뮬레이션에 사용되는 유한 요소 분석 속도가 빨라져 동일한 기간 내에 더 많은 시뮬레이션이 가능해져 차량 안전 설계를 더 빠르게 반복할 수 있습니다.

최적화를 달성하는 방법

하드웨어 수준 향상

하드웨어 수준에서 최적화에는 특정 작업의 계산 요구 사항에 맞는 올바른 유형의 GPU 아키텍처 선택이 포함됩니다.예를 들어 Tensor Core GPU는 신경망에서 흔히 볼 수 있는 대형 행렬을 처리하는 데 효율적이기 때문에 딥 러닝 애플리케이션에 선호됩니다.또한 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 워크로드의 필요성 또는 높은 동시성 요구 사항을 기반으로 메모리 대역폭 증가 및 캐시 크기 확대와 같은 개선 사항도 고려됩니다.

소프트웨어 레벨 커스터마이징

소프트웨어 최적화도 마찬가지로 중요합니다.여기에는 GPU 하드웨어를 효과적으로 활용할 수 있는 산업별 알고리즘을 사용하도록 스택을 조정하는 것도 포함됩니다.라이브러리와 프레임워크도 최적화되어 있습니다. 예를 들어 과학 컴퓨팅 작업에는 CUDA를 사용하고 플랫폼 간 실행이 필요한 작업에는 OpenCL을 사용합니다.또한 클라우드 제공업체는 업계와 관련된 특정 유형의 데이터를 처리하도록 사전 학습된 사용자 지정 기계 학습 모델을 배포하여 계산 작업을 빠르게 시작할 수 있습니다.

맞춤형 워크플로우 파이프라인 시스템

GPU 클라우드 솔루션의 사용자 지정 가능한 워크플로 파이프라인 시스템은 데이터 이동, 변환, 프로그램 간 연결 및 정확도 검증을 자동화하고 간소화하여 수작업과 오류 가능성을 크게 줄입니다.이 시스템은 데이터 워크플로가 복잡하고 사람의 실수가 발생하기 쉬운 산업에서 특히 유용합니다.예를 들어 제약 연구에서 신약 개발 프로세스의 워크플로우를 자동화하면 신약의 시장 출시 시간을 크게 앞당길 수 있습니다.

클라우드 공급자는 고급 오케스트레이션과 사전 구축된 구성에 중점을 두어 사용자 지정 가능한 워크플로 파이프라인 시스템을 개선할 수 있습니다.GMI Cloud의 플랫폼은 Kubernetes를 사용하여 컨테이너화된 애플리케이션을 오케스트레이션하여 종속성을 효율적으로 관리하고 작업 실행을 자동화하여 최적의 리소스 활용과 확장성을 보장합니다.또한 NVIDIA와 협력하여 AI 및 머신 러닝용 NGC 컨테이너와 같은 산업별 사전 구축 구성을 제공합니다. 이를 통해 배포를 가속화하고 특정 컴퓨팅 요구 사항에 맞게 조정된 환경을 제공합니다.이러한 전략은 전체적으로 워크플로를 간소화하고 효율성을 개선하며 기업이 변화하는 수요에 빠르게 적응할 수 있도록 합니다.

결론

GMI Cloud와 같은 GPU 클라우드 제공업체는 고객을 위해 GPU 컴퓨팅을 최적화하기 위한 새로운 전략을 지속적으로 개발하고 있습니다.하드웨어 및 소프트웨어의 발전을 도입하고 특정 업계의 복잡한 고객과의 협력에서 교훈을 얻음으로써 사용자는 더 효율적이고 비용 효율적인 서비스를 기대할 수 있습니다.그러나 이러한 효율성 향상은 비용 절감 외에도 기업이 AI의 한계를 뛰어넘고 훨씬 더 혁신적인 솔루션을 구축할 수 있게 해줄 것입니다.

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