NVIDIA가 대만 서버 OEM이 맞춤형 GPU 서버 솔루션을 개발하도록 지원할 것을 발표했습니다.
인공지능은 최근 몇 년간 개발자들이 기술을 적극적으로 발전시키면서 점점 더 성숙해졌으며, 자율주행, 로봇, 음성 어시스턴트 플랫폼을 포함한 다양한 애플리케이션을 가능하게 했습니다. NVIDIA는 GPU 병렬 컴퓨팅 전문성을 활용하여 딥러닝 하드웨어의 주요 공급사 중 하나가 되면서 AI 기술 개발의 선구자로 자리잡았습니다. 1999년 이후 NVIDIA의 GPU는 비디오 게임과 영화에서 가상 세계를 만드는 엔진에서 인간의 지능을 모방하고, 딥러닝 알고리즘을 실행하며, 세계를 인식하고 이해할 수 있는 컴퓨터, 로봇, 자율주행 자동차의 뇌로 역할하는 정교한 시스템으로 진화했습니다.
NVIDIA의 가속 컴퓨팅 사업부 총괄 이사이자 부회장인 Ian Buck에 따르면, AI는 "컴퓨팅을 하는 새로운 방식"으로 이해해야 합니다. AI는 인간이 구체적인 지침을 제공할 필요 없이, 신경망이 데이터에서 스스로 알고리즘을 파악할 수 있습니다. Buck은 "어떤 물체의 이미지를 수백만 개 제공하면, 이미지 네트워크는 그 물체를 감지하는 가장 효율적인 방법을 학습할 수 있다"고 설명했습니다. 이는 사람들이 코드를 수동으로 작성하는 대신 AI가 코드를 파악하도록 할 수 있는 근본적인 변화를 나타냅니다.
2017년 Computex에서 NVIDIA는 Foxconn Electronics(Hon Hai Precision Industry), Inventec, Quanta Computer, Wistron 등 대만 기반 서버 제조업체와 파트너십을 발표하여 AI 클라우드 컴퓨팅 하드웨어에 대한 시장 수요를 충족하기 위한 GPU 지향 데이터센터 제품을 개발하기로 했습니다. NVIDIA는 이러한 서버 제조업체에 Microsoft의 Project Olympus, Facebook의 Big Basin 시스템, NVIDIA의 DGX-1 AI 슈퍼컴퓨터를 기반으로 한 HGX 참조 아키텍처에 대한 조기 접근권을 제공하고, GPU 컴퓨팅 기술 및 설계 지침을 제공할 것입니다. 이러한 협력을 통해 서버 제조업체는 데이터센터 서버 시스템 레이아웃을 설계하는 방법과 고객을 위해 차별성을 만들고 가치를 추가하기 위해 채택할 컴포넌트를 선택할 수 있습니다.
NVIDIA의 엔지니어들은 이러한 파트너들과 긴밀한 커뮤니케이션을 유지하여 하드웨어 구축을 위한 필요한 지원을 받을 수 있도록 하며, 이를 통해 파트너들이 최단 시간 내에 데이터센터 서버 시스템을 개발하고 신속하게 제품을 시장에 출시할 수 있도록 지원합니다. NVIDIA는 클라이언트들이 서버 제품의 폼팩터와 냉각 방식 등 특별한 커스터마이제이션을 요구한다는 것을 인식하고 있으며, ODM들과 협력하여 NVIDIA의 HGX-1 아키텍처를 사용하는 제품을 개발하고 있습니다. NVIDIA의 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부사장인 Marc Hamilton에 따르면, HGX 참조 설계는 클라우드 데이터센터 서버가 필요로 하는 높은 성능, 효율성, 확장성 요구사항을 충족하며 ODM들이 클라우드 컴퓨팅 데이터센터 서버를 설계하기 위한 기본 아키텍처 역할을 합니다.
표준 HGX 설계 아키텍처는 NVIDIA NVLink 고속 상호연결과 최적화된 PCIe 토폴로지를 사용하여 큐브 메시로 연결된 SXM2 폼팩터의 8개 NVIDIA Tesla GPU 가속기를 포함하고 있습니다. 모듈식 설계를 갖춘 HGX 인클로저는 필요에 따라 하이퍼스케일 CPU 노드를 사용하여 전 세계 기존 데이터센터 랙에 배포에 적합합니다. 이는 AI 컴퓨팅에 대한 수요를 충족하기 위해 설계된 오픈소스 설계인 HGX-1 하이퍼스케일 GPU 가속기를 주도하기 위해 Microsoft와의 3월 협력을 바탕으로 합니다. HGX-1은 자율주행, 개인화된 의료, 인간 음성 인식, 데이터 및 비디오 분석, 분자 시뮬레이션 등의 분야에서 AI 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해 설계되었습니다. HGX-1은 각 섀시에 8개의 NVIDIA Tesla P100 GPU, NVIDIA NVLink 상호연결 기술, PCIe 표준으로 구동되며, CPU가 여러 GPU에 동적으로 연결될 수 있습니다.