NVIDIA GH200 소개: Grace Hopper 슈퍼칩을 사용한 혁신적인 AI 슈퍼컴퓨팅

오늘날의 기술 세계에서는 더 큰 컴퓨팅 성능과 지능적인 처리 능력에 대한 요구가 점점 더 커지고 있습니다. Grace Hopper Superchip을 탑재한 NVIDIA GH200은 이 분야에서 엄청난 발전을 이룬 AI 슈퍼컴퓨터입니다. 이 문서에서는 GH200이 효율성 향상과 함께 이전에 본 적이 없는 성능 수준을 통해 우리가 인공 지능 및 기계 학습의 표준으로 간주하는 표준을 바꾸는 이유를 살펴보겠습니다. 이 기사에서는 최첨단 디자인부터 이전과는 전혀 다른 방식으로 GPU와 CPU 기능을 결합하는 방법까지 각 구성 요소를 분석하여 다양한 산업에 얼마나 많은 영향을 미칠 수 있는지 이해할 수 있습니다. 기술 사양, 잠재적 용도, 그리고 획기적인 이 기술을 통해 앞으로 어떤 일이 일어날지 검토하는 동안 저희와 함께 하세요!

NVIDIA GH200은 무엇이며 왜 혁신적인가요?

GH200 Grace Hopper 슈퍼칩 이해

결합된 컴퓨팅 솔루션은 NVIDIA Hopper GPU 아키텍처의 강력한 기능과 ARM Neoverse CPU의 성능 효율성을 통합한 NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip입니다. 이러한 통합으로 이 칩은 전례 없는 수준의 AI, HPC(고성능 컴퓨팅) 및 데이터 분석 성능을 제공할 수 있게 되었습니다. 이 GH200은 GPU와 CPU 구성 요소를 원활하게 혼합할 수 있어 대기 시간을 줄이는 동시에 데이터 처리량을 높여 복잡한 계산 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있다는 점에서 다른 칩과 다릅니다. 이는 과학 연구와 같은 여러 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 애플리케이션의 새로운 지평을 열어줍니다. ; 자율주행 기계; 빅데이터 처리 등이 있습니다.

NVIDIA GH200의 주요 기능

1. 통합된 GPU 및 CPU 설계: GH200 모델은 NVIDIA Hopper GPU와 ARM Neoverse CPU를 결합하여 지연을 줄이고 데이터 전송 속도를 높이는 통합 시스템을 만듭니다. 또한 NVIDIA는 다양한 고성능 컴퓨팅 작업에 맞게 이 플랫폼을 최적화했습니다.
2. 슈퍼컴퓨터 칩(HPC): 이 슈퍼 칩은 집중적인 계산 작업을 위해 설계되었으므로 고성능 컴퓨팅 기능이 필요한 환경에 가장 적합합니다.
3. 더 나은 데이터 효율성: GH200은 처리 장치를 메모리와 통합하여 데이터 전송 속도를 향상시키고 보다 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.
4. 확장성: 과학 연구든 자율 시스템이든 GH200의 설계는 다양한 산업 요구에 따라 확장하거나 축소할 수 있도록 보장합니다.
5. 에너지 절약: GH200은 ARM Neoverse 아키텍처를 통해 고성능을 제공하는 동시에 에너지 효율성도 높으므로 지속 가능한 컴퓨팅 솔루션에 중요합니다.
6. AI 및 기계 학습 지원: GH200의 이러한 고급 기능은 복잡한 인공 지능 및 기계 학습 모델을 허용하여 AI 기반 애플리케이션의 혁신을 촉진합니다.

Grace Hopper™ 아키텍처 설명

Grace Hopper의 아키텍처는 NVIDIA의 Hopper GPU 아키텍처와 ARM Neoverse CPU 아키텍처를 결합한 컴퓨팅 시스템을 위한 혁신적인 방법입니다. 이 조합은 데이터 전송의 대기 시간을 줄이고 처리량 또는 수행되는 유용한 작업의 양을 늘립니다. 이 디자인은 빠른 공유 메모리를 갖추고 있으며 CPU와 GPU 워크플로를 원활하게 통합하고 대규모 데이터 처리 요구 사항을 지원하는 데 필요한 고급 상호 연결을 사용합니다.

Grace Hopper 아키텍처의 몇 가지 중요한 기능은 다음과 같습니다.

1. 통합 메모리: CPU와 GPU가 공통 메모리 풀에 액세스할 수 있도록 하여 데이터 전송 시간을 크게 줄여 계산을 더욱 효율적으로 만듭니다.
2. 고급 상호 연결: 이 유형의 기술은 특히 대역폭이 매우 높은 NVIDIA NVLink와 같은 기술을 사용합니다. 이를 통해 다양한 부분 간의 빠른 통신이 가능해지며, 많은 양의 정보가 필요한 작업에 대해 최상의 성능을 보장합니다.
3. 병렬 처리 기능: NVIDIA Grace CPU와 HBM3E 메모리를 통합하여 시스템의 계산 능력이 향상됩니다. 동시에 많은 일을 처리할 수 있기 때문에 효율성도 크게 향상됩니다. 또한 이 아키텍처는 병렬 처리에서 뛰어난 성능을 발휘하므로 일반적으로 AI 모델 교육, 고성능 컴퓨팅 작업 및 복잡한 시뮬레이션에 매우 적합합니다.

요약하자면 Grace Hopper™ 아키텍처는 다양한 애플리케이션을 위한 확장 가능하고 효율적인 고성능 기반을 제공함으로써 컴퓨팅 환경의 현재 요구 사항을 해결하기 위해 만들어졌습니다.

NVIDIA DGX GH200 AI 슈퍼컴퓨터는 어떻게 작동하나요?

DGX GH200에서 GPU와 CPU의 역할

AI 슈퍼컴퓨터 NVIDIA DGX GH200은 CPU와 GPU를 결합하여 이전에는 볼 수 없었던 크기의 컴퓨팅 성능을 구현합니다. 병렬 처리에서 GPU 또는 그래픽 처리 장치는 여러 작업을 동시에 처리하여 기본적인 역할을 합니다. 이는 대규모 AI 모델을 훈련하고 복잡한 시뮬레이션을 수행하는 동안 병렬로 실행되는 계산과 함께 엄청난 양의 데이터를 관리하는 데 매우 뛰어나기 때문에 매우 중요합니다.

반면, CPU(중앙 처리 장치)는 범용 컴퓨팅 작업을 관리하고 AI 슈퍼컴퓨터 내 여러 부분 간의 활동을 조정하는 역할을 담당합니다. 이에 대한 순차적 작업 계산 지원은 ARM Neoverse CPU를 DGX GH200에 통합하여 전반적인 흐름 제어 관리 효율성 시스템을 처리할 수 있도록 하는 것에서 비롯됩니다.

DGX GH200에 통합된 ARM Neoverse CPU는 NVIDIA의 Hopper GPU와 함께 작동하여 데이터 집약적인 AI 애플리케이션이 무엇보다도 이전보다 더 나은 성능 수준을 즐기면서 증가된 대역폭과 감소된 대기 시간을 활용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 까다로운 인공 지능 시스템에 필요한 과중한 작업 부하를 처리할 때 확장성과 효율성이 가능해지며, 이러한 상황에서 DGX GH200이 강력한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

NVIDIA NVLink: 상호 연결성 향상

NVIDIA NVLink는 NVIDIA 그래픽 처리 장치와 중앙 처리 장치 간의 데이터 교환을 향상시키는 고대역폭의 상호 연결 기술입니다. 직접적인 통신 경로를 제공하여 대기 시간을 줄여 정보 전송 속도를 최대화하고 NVIDIA DGX H100과 같은 플랫폼에서 수행되는 모든 워크플로우의 효율성을 향상시킵니다. NVLink 기술은 여러 GPU가 원활하게 함께 작동하고 복잡한 AI 모델은 물론 데이터 집약적인 애플리케이션을 처리하기 위해 리소스를 공유할 수 있도록 하여 확장성을 향상시킵니다. 이 기능을 사용하면 DGX GH200과 같은 AI 슈퍼컴퓨터는 느린 속도와 비효율적인 데이터 전송 방법을 기반으로 하는 기존 아키텍처보다 더 많은 것을 제공할 수 있기 때문에 성능을 확장할 수 있습니다. DGX GH200 내에서 이 상호 연결은 프로세서 간 데이터 이동에 지연이 없도록 보장하여 대용량 정보의 실시간 처리 및 분석을 가능하게 합니다.

딥 러닝 및 AI 워크로드 가속화

딥 러닝 및 AI 워크로드 속도를 높이기 위해 DGX GH200은 NVIDIA Grace Hopper Superchip을 포함한 고급 하드웨어와 최적화된 소프트웨어를 사용합니다. NVIDIA Hopper GPU 통합은 비교할 수 없는 계산 능력을 제공하므로 복잡한 모델에서 더 빠른 훈련 시간과 더 나은 추론 속도를 가능하게 합니다. 또한 빠른 데이터 검색과 처리 속도를 보장하는 측면 단일 메모리와 결합된 고속 스토리지가 함께 제공됩니다. 또 다른 점은 cuDNN 라이브러리와 함께 NVIDIA CUDA를 활용하면 개발 프로세스가 단순화되어 개발자에게 AI 애플리케이션 구현 및 배포를 위한 효율적인 도구를 제공한다는 것입니다. 이러한 모든 발전을 통해 DGX GH200은 더 높은 성능 수준을 제공함으로써 최신 AI 워크로드의 일반적인 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

AI 워크로드에 NVIDIA GH200을 선택하는 이유는 무엇입니까?

고대역폭 메모리(HBM3E)의 장점

NVIDIA Grace Hopper Superchip 플랫폼은 이러한 이점을 활용하는 효과적인 방법입니다. 그렇기는 하지만, DGX GH3과 같은 고성능 AI 슈퍼컴퓨터에서 HBM200E를 사용해야 하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 가장 주목할 만한 이유 중 일부는 데이터가 이동해야 하는 거리를 줄여 잠재적인 병목 현상이 발생하지 않도록 하는 컴팩트한 디자인입니다. 한 번에 많은 양의 정보를 처리하는 데 필요한 더 빠른 모델 학습과 더 효율적인 추론 프로세스를 위한 중요한 구성 요소 역할을 합니다. 마지막으로, 이 기술은 뛰어난 에너지 효율성을 제공하여 고급 AI 시스템의 열 및 전력 예산을 관리하는 데 중요한 역할을 하므로 과열되거나 전기를 너무 많이 사용하지 않고도 최적의 성능을 발휘할 수 있습니다.

NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩 활용

NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩은 AI 및 고성능 컴퓨팅 분야의 새로운 발전입니다. 이러한 슈퍼칩은 NVIDIA의 Hopper GPU 아키텍처의 성능과 고급 Grace CPU의 기능을 결합하여 계산 집약적인 워크로드와 메모리 집약적인 워크로드 모두에서 빛나는 단일 시스템을 만듭니다. Grace CPU에 있는 Hopper GPUS의 병렬성과 더 높은 대역폭 메모리 하위 시스템은 AI 모델 훈련 시간을 가속화하는 동시에 실시간 추론을 허용하므로 NVIDIA Grace Hopper Superchip 기술을 사용할 수 있습니다. 이러한 혼합은 또한 이기종 컴퓨팅을 지원합니다. 즉, 하나의 인프라에서 다양한 유형의 컴퓨팅 작업을 원활하게 관리합니다. 또한 이러한 칩의 에너지 효율적인 설계를 통해 지속 가능한 성능이 보장되며, 이는 자원 측면 및 기타 측면에서 칩에 대한 필요성이 증가함에 따라 더욱 친환경적인 IT 솔루션에 부합합니다. 이러한 수단을 통해 기업은 AI 기능을 크게 향상시켜 더 낮은 운영 비용으로 더 나은 결과를 더 빠르게 달성할 수 있습니다.

생성 AI 성능 극대화

생성적 AI 성능을 극대화하려면 필수 모델 교육 및 추론을 지원하는 최첨단 하드웨어 및 소프트웨어 최적화 기술을 배포하세요. 최고의 방법 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 특수 하드웨어 사용: 생성 AI 작업에 필요한 처리 능력을 제공할 수 있는 효과적인 메모리 시스템과 고성능 GPU가 결합된 NVIDIA Grace Hopper Superchips와 같은 고급 하드웨어를 사용합니다. 이 통합은 동시에 더 많은 메모리가 필요한 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 처리하는 데 유용합니다.
2. 병렬 처리 구현: GPU를 사용한 병렬 처리를 활용하여 생성 모델을 복잡하게 실행하는 동안 훈련 시간을 줄입니다. 다른 최적화 기술 중에서 혼합 정밀도 훈련은 정확도를 저하시키지 않으면서 이러한 계산 효율성을 달성할 수 있습니다.
3. 모델 아키텍처 최적화: 모델 아키텍처 간소화를 통해 매개변수를 줄이면 더 나은 결과를 얻을 수 있으며, 필요한 경우 품질 저하 없이 가지치기 또는 양자화 기술을 사용할 수도 있습니다. 고급 신경망 프레임워크는 이러한 최적화를 지원하므로 NVIDIA DGX H100 플랫폼에 실시간 배포가 가능합니다.

이러한 가이드라인을 통해 기업은 창의적인 AI를 활용하여 점점 더 공격적인 시장 환경에서 서로 경쟁하여 생성된 보다 정제된 결과물을 통해 더 빠른 반복을 통해 속도와 품질 측면에서 더 나은 성능의 시스템을 실현할 수 있습니다.

NVIDIA GH200은 NVIDIA H100 및 A100과 어떻게 다릅니까?

NVIDIA H100과의 비교 분석

NVIDIA GH200과 H100은 아키텍처와 성능이 크게 다릅니다. 예를 들어, GH200은 더 높은 성능을 염두에 두고 설계된 NVIDIA Grace CPU를 사용합니다. 반면, Nvidia의 Grace Hopper 아키텍처를 기반으로 구축된 이 칩은 대규모 생성 AI 워크로드를 더 잘 처리하기 위해 고성능 GPU와 고급 메모리 하위 시스템을 결합합니다. GH200 내의 저장 용량뿐만 아니라 더 많은 메모리 대역폭은 생성 모델의 훈련이나 추론과 같은 데이터 집약적인 작업 중에 속도와 효율성을 향상시킵니다.

Hopper Architecture–H100 기반의 제품과 비교하면 인공 지능(AI) 작업 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 유형의 가속 컴퓨팅 워크로드에 최적화되어 있지만 통합 메모리가 부족합니다. GH200 모델에서 볼 수 있는 시스템입니다. 그러나 이들 간의 차이점은 주로 메모리 구성 단위에 있으며, 현재 사용 가능한 다른 어떤 장치보다 GH 1000 내 병렬 처리 기능 측면에서 훨씬 더 많은 개선이 목격될 수 있습니다.

이 두 디자인 모두 이 분야의 최첨단 기술 발전을 나타내지만, 호퍼 GPU와 그레이스 CPU가 결합된 등 GH200에서만 볼 수 있는 특정 고유 기능이 여전히 존재합니다. 이는 생성 AI 프로그램이 제기하는 문제를 해결하는 데 가장 적합한 완전한 시스템입니다. 특히 이는 애플리케이션에 효율적인 데이터 관리 전략과 결합된 높은 수준의 계산 능력이 필요할 때마다 gh 200을 선택하는 것이 결코 실망하지 않을 것임을 의미합니다.

GH200과 A100의 성능 차이

이 성명서에 따르면 NVIDIA GH200과 A100 간의 성능 차이는 주로 아키텍처와 메모리 기능으로 인해 발생합니다. Grace Hopper는 GH200에 사용된 최신 아키텍처로 Ampere 아키텍처를 사용하는 A100에 비해 컴퓨터 성능이 크게 향상되고 메모리 대역폭이 향상되었습니다. 이는 GH200의 통합 메모리 하위 시스템이 더 높은 효율성과 더 높은 처리량을 제공하기 때문에 AI 시스템 및 기타 데이터 집약적 애플리케이션에 더 유리하다는 것을 의미합니다.

반면, 암페어 아키텍처를 기반으로 하는 A100은 다양한 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 제공하지만 GH200에서 발견되는 일부 특수한 향상 기능이 부족합니다. 또한 A100에는 다양한 워크로드에 따라 확장할 수 있는 여러 가지 정밀 모드가 있지만 메모리 통합 및 병렬 처리 기능 수준은 GH200과 유사하지 않습니다.

요약하자면, 각 GPU는 해당 도메인 내에서 잘 작동합니다. 이 구절에서 GH200을 다른 제품과 차별화하는 것은 이러한 카드를 계산 능력과 결합된 대규모 메모리 처리 능력이 필요한 생성적 AI 로드에 가장 적합하게 만드는 고급 아키텍처 설계라는 것이 분명합니다.

GH200, H100, A100의 사용 사례

GH200:

GH200은 많은 메모리와 처리 능력을 차지하는 생성 AI 워크로드에 적합합니다. 딥 러닝 훈련, 대규모 언어 모델 및 복잡한 시뮬레이션을 처리하도록 설계되었습니다. 대규모 데이터 세트로 작업할 때 GH200의 넓은 메모리 대역폭과 통합 메모리 하위 시스템을 능가할 수 있는 애플리케이션은 거의 없습니다. 이를 통해 더 빠른 데이터 조작과 최적의 모델 교육이 가능합니다.

H100 :

H100은 Hopper 아키텍처를 활용하여 고성능 컴퓨팅(HPC), AI 추론 및 딥 러닝을 위한 도구로 제작되었습니다. 과학 연구 또는 자율 시스템에 대한 실시간 분석과 같이 짧은 대기 시간과 함께 상당한 양의 계산이 필요한 상황에서 잘 작동합니다. 빠른 추론 기능을 유지하면서 데이터 센터에서 높은 처리량을 제공하는 능력은 다양한 유형의 AI 애플리케이션에서 탁월한 선택입니다.

A100 :

Ampere 아키텍처를 기반으로 구축된 A100은 다양한 종류의 인공 지능(AI) 워크로드는 물론 고성능 컴퓨팅(HPC)에도 사용할 수 있습니다. 주류 기계 학습 중에서 기존 HPC 워크로드 및 데이터 분석은 단독으로 사용하거나 CPU 또는 GPU와 같은 다른 하드웨어와 결합하여 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다. A100은 다중 정밀 모드를 지원합니다. 즉, 중소형 신경망 훈련과 같은 기능이 다른 칩에 비해 이 칩에서 더 빠르게 실행될 수 있음을 의미합니다. 또한 하나의 시스템 내에서 사용 가능한 모든 리소스를 사용하여 더 다양한 컴퓨팅 작업을 동시에 수행할 때 추론 성능이 더 향상됩니다. GH200 장치에는 전문적인 향상 기능이 부족하지만 A100은 일반 AI 및 HPC 영역에서 여전히 견고한 성능을 유지합니다.

NVIDIA DGX GH200의 잠재적인 응용 프로그램은 무엇입니까?

GH200을 통한 데이터 센터 혁신

NVIDIA의 DGX GH200은 AI 워크로드를 처리할 때 탁월한 성능과 확장성을 통해 데이터 센터의 판도를 바꿉니다. 이는 대규모 데이터 세트를 이전보다 더 빠르게 처리하는 데 도움이 되며, 이는 딥 러닝 모델 교육, 대규모 시뮬레이션 실행 또는 실시간 정보 처리와 같은 작업에 도움이 됩니다. 이는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리해야 하는 의료, 금융, 자율 시스템과 같은 분야에서 특히 중요합니다.

GH200이 제공하는 많은 이점 중 하나는 NVIDIA의 Grace Hopper Superchip과의 통합으로, 이는 뛰어난 메모리 대역폭과 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 이 기능을 인프라에 통합하면 조직은 복잡한 AI 모델을 보다 효율적으로 실행하고 더 높은 수준의 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 또한 GH200은 뛰어난 확장성을 제공하는 아키텍처를 갖추고 있어 운영을 중단하지 않고도 필요에 따라 리소스를 추가할 수 있습니다.

게다가 GH200은 과학 연구부터 AI 기반 애플리케이션까지 다양한 작업을 처리할 수 있어 오늘날의 데이터 센터 내에서 다재다능한 구성 요소가 됩니다. 향상된 성능 및 효율성으로 인한 운영 비용 절감 외에도 이러한 것들이 계속해서 발전하여 변화하는 기술 요구에 대비하면서도 항상 높은 처리량 용량을 보장하므로 장기적인 절감 효과도 있습니다.

HPC 및 AI 모델의 AI 슈퍼컴퓨터

인공지능 슈퍼컴퓨터는 다양한 영역에 걸쳐 혁신을 주도하는 고성능 컴퓨팅 및 AI 모델 분야를 선도하고 있습니다. 이러한 기능은 NVIDIA DGX GH200과 같은 시스템에서 AI와 HPC를 결합하여 어려운 계산 문제를 해결함으로써 과학적 혁신과 산업 응용을 가능하게 합니다.

AI 슈퍼컴퓨터는 AI 및 딥 러닝 작업에서 빠르고 정확한 결과를 얻기 위해 최첨단 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 사용하기 때문에 대규모 데이터 세트에서 더 잘 작동합니다. 결과적으로 연구자들은 대규모 모델을 더 빠르게 훈련하고, 개발 주기를 단축하며, 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 병렬 처리는 시뮬레이션 성능 최적화와 대규모 모델링 프로젝트 속도를 통해 AI 슈퍼컴퓨터가 탁월한 영역 중 하나입니다.

IBM이나 Top500.org와 같은 웹사이트에 따르면, 게놈 연구, 신약 발견, 재무 모델링에 대해서도 언급하는 웹사이트에 따르면, 특히 AI 슈퍼컴퓨터를 HPC 환경에 통합하지 않았다면 기후 모델링이 현재 수준에 도달하지 못했을 것입니다. 이러한 기계는 엄청난 양의 데이터 세트를 처리하고, 인공 지능에 사용되는 알고리즘에 새로운 아이디어를 적용하고, 이러한 프로그램의 미래 세대를 육성하는 데 필요한 엄청난 처리 능력을 갖추고 있습니다. 증가된 메모리 대역폭과 결합된 탁월한 컴퓨팅 능력 덕분에 이러한 장치는 AI 모델과 함께 HPC가 제기하는 모든 동적 요구 사항을 충족할 수 있는 강력하면서도 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

가속 컴퓨팅의 미래 전망

지속적인 아키텍처, 하드웨어 및 소프트웨어 혁신은 고속 컴퓨팅의 미래를 크게 발전시킬 것입니다. NVIDIA, Intel, Microsoft 등 주요 소스에서 지적한 바와 같이 HPC와의 AI 통합은 다양한 분야에서 훨씬 더 급진적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 그들은 또한 GPU 발전이 아직 끝나지 않았지만 성능 수준 향상으로 인해 시뮬레이션과 함께 복잡한 인공 지능 모델이 개발되는 것을 볼 수 있는 계속해서 진행되고 있다고 보고했습니다. Intel에 따르면 양자 컴퓨팅은 뉴로모픽 아키텍처를 사용하여 컴퓨팅 성능에 대한 새로운 한계를 만드는 동시에 이전에는 해결할 수 없었던 문제를 해결할 수 있습니다.

이러한 발전은 종합적으로 데이터 처리 효율성이 향상되고 계산 시간이 단축되어 자율 주행 자동차 시스템, 맞춤형 의학, 기후 과학 완화 연구 등의 분야에서 발명이 촉진될 것임을 의미합니다. 또한 에너지 절약 방법에 대한 미래 전망에서는 환경 친화적인 기술을 고려하는 것도 고려해야 합니다. 이는 에너지 보존에 따라 성장 과정 전반에 걸쳐 균형을 유지하면서 계산 속도를 높이는 것과 관련된 다양한 영역에서 계속 증가하는 지속 가능한 개발 요구를 충족하는 데 도움이 되기 때문입니다.

GH200 Grace Hopper Superchip 플랫폼을 구현하는 방법은 무엇입니까?

클러스터에 NVIDIA GH200 설정

클러스터에 NVIDIA GH200 드라이버를 설정하려면 하드웨어 설치부터 시작하여 소프트웨어 구성 및 최적화까지 여러 단계를 거쳐야 합니다. 먼저, 클러스터 하드웨어가 GH200 사양을 충족하고 충분한 냉각 및 전원 공급 장치 배열이 있는지 확인하십시오. GH200 카드를 서버의 올바른 PCIe 슬롯에 안전하게 연결하십시오.

그런 다음 필요한 소프트웨어 드라이버와 라이브러리를 설치하십시오. 웹사이트에서 최신 NVIDIA 드라이버와 CUDA 툴킷을 받으세요. 이러한 패키지는 GH200의 올바른 작동과 성능 최적화에도 중요합니다. 또한 이 플랫폼의 소프트웨어 요구 사항을 지원하는 OS를 사용하고 있는지 확인하세요. 그렇지 않은 경우 NVIDIA Grace CPU의 모든 기능을 활용하기 때문에 다른 최신 Linux 배포판을 사용하면 됩니다.

소프트웨어와 함께 드라이버를 설치한 후에는 관리 시스템에서 인식되도록 구성하여 클러스터 환경 내에서 적절하게 활용할 수 있습니다. GPU 리소스를 효율적으로 할당하려면 리소스 관리자 설정을 수정하거나 스케줄러 설정을 업데이트해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 SLURM 또는 Kubernetes는 GPU 예약 및 할당을 처리할 수 있습니다.

마지막으로, 시스템을 사용하는 동안 달성되는 성능 수준을 최적화하기 위해 워크로드 요구 사항에 따라 시스템을 미세 조정합니다. NVIDIA Nsight 및 NVML(NVIDIA 관리 라이브러리)과 같은 다양한 프로파일링 도구를 사용하여 성능을 모니터링하고 해당되는 경우 필요한 조정을 수행합니다. 향상된 보안 안정성을 위해 펌웨어 버전을 최신 상태로 유지하고 정기적인 소프트웨어 패키지 업데이트와 결합하십시오. 이러한 방식으로 특정 NVIDIA GH200 장치 설정에 대한 포괄적인 접근 방식을 사용하여 컴퓨팅 클러스터 내에서 작업할 때 효율성과 효율성을 보장할 수 있습니다.

DGX GH200에서 AI 워크로드 최적화

DGX GH200의 경우 특히 HBM3E 메모리를 사용하는 경우 소프트웨어 설정 및 하드웨어 구성에 대한 모범 사례를 따르면 AI 워크로드를 최적화할 수 있습니다. 먼저 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 AI 프레임워크가 시스템의 CUDA 및 cuDNN 버전과 완벽하게 호환되는지 확인하세요. 혼합 정밀도로 훈련을 활성화하면 모델의 정확성을 잃지 않고 계산 속도를 높일 수 있습니다.

또한 Horovod와 같은 라이브러리를 사용하여 여러 GPU에 걸쳐 훈련을 효과적으로 확장하는 분산 훈련 기술을 사용해야 합니다. 자동 혼합 정밀도(AMP)를 사용하여 메모리 사용량과 컴퓨팅 효율성을 최적화합니다. 또한 다양한 AI 워크로드에 대한 최신 최적화로 사전 구성된 NGC 컨테이너는 물론 NVIDIA의 Deep Learning AMI를 활용하는 것이 좋습니다.

NVIDIA의 프로파일링 도구인 Nsight Systems 및 Nsight Compute를 통해 정기적으로 모니터링하여 시스템이 어떻게 작동하는지 주시하십시오. 이는 최대 처리량을 위해 GPU 구성의 부하를 분산하는 데 도움이 됩니다. 이러한 작업을 수행하면 속도와 효율성 측면에서 DGX GH200의 AI 워크로드 성능이 크게 향상됩니다.

Grace CPU 및 Hopper GPU 활용 모범 사례

Grace CPU 및 Hopper GPU의 성능을 최대화하려면 주요 업계 소스의 최신 권장 사항에 따라 몇 가지 모범 사례를 준수해야 합니다. 우선, 소프트웨어 스택이 하이브리드 CPU-GPU 워크로드에 최적화되어 있는지 확인하세요. Grace CPU 및 Hopper GPU의 컴퓨팅 기능을 활용하도록 특별히 설계된 CUDA, cuDNN 등 NVIDIA의 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 사용하세요. 또한 두 프로세서 간의 계산 부하 균형을 맞추기 위해 최적화된 알고리즘과 함께 효율적인 데이터 병렬 처리 기술을 구현합니다.

시스템 아키텍처는 중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU) 사이의 대역폭을 최대화하는 동시에 지연 시간을 줄이는 것을 우선시해야 합니다. 이는 더 빠른 데이터 전송 속도를 지원하여 병목 현상 발생을 줄이는 NVLink와 같은 고속 상호 연결을 사용하여 달성할 수 있습니다. 또한 성능 매개변수는 NVIDIA Nsight와 같은 프로파일링 도구를 사용하여 지속적으로 미세 조정될 수 있습니다.

Grace CPU 및 Hopper GPU에 사용하도록 최적화된 프레임워크와 함께 인공 지능/기계 학습 작업을 위한 혼합 정밀 교육을 사용하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 이 방법은 Horovod와 같은 라이브러리를 사용하여 이러한 작업을 효율적으로 배포함으로써 훈련 중에 리소스를 최대한 활용하도록 보장합니다.

궁극적으로 최신 펌웨어 업데이트와 NVIDIA에서 제공하는 드라이버를 유지하는 것은 필수입니다. 일반적으로 수행되는 다양한 계산 내에서 안정성과 효율성을 높이기 위한 버그 수정 및 성능 개선 사항이 번들로 제공되기 때문입니다. 이 지침 세트를 사용하면 Grace CPU 및 Hopper GPU의 기능을 완전히 활용하여 속도와 에너지 소비 모두에 대한 최적성 측면에서 컴퓨팅 열반을 경험할 수 있습니다!

참조 출처

그래픽 처리 장치

엔비디아

NVLink

자주 묻는 질문

질문: NVIDIA GH200 Grace Hopper 슈퍼칩이란 무엇입니까?

A: NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip에 이는 무엇을 의미합니까? GPU와 CPU 성능을 빠른 컴퓨팅과 생성적 AI 워크로드에 최적화된 하나의 패키지로 결합한 이 제품은 호퍼 아키텍처 기반 GPU와 많은 대역폭을 통해 두 가지 모두와 일관된 고성능 메모리가 결합된 강력한 CPU를 특징으로 합니다.

Q: GH200은 NVIDIA A100과 어떻게 다릅니까?

답변: NVIDIA A100은 주로 AI 훈련 및 추론과 같은 작업을 위해 설계되었지만 GH200과 다른 점은 이러한 작업도 어느 정도 수행할 수 있지만 다른 속성도 가지고 있다는 것입니다. 그러한 속성 중 하나는 GPU 및 CPU 코어와 함께 고급 HBM3 메모리와의 통합입니다. 이를 통해 시스템의 다양한 부분 간 데이터 이동과 관련된 보다 복잡한 계산을 수행할 수 있으므로 작업 부하 요구 사항이 충족되는 특정 경우 효율성이 두 배로 늘어납니다. 따라서.

Q: DGX H100 시스템은 어떤 이점을 제공합니까?

A: 대규모 언어 모델에는 많은 성능이 필요하며, NVIDIA GH100 Grace Hopper Superchips가 탑재된 DGX H200 시스템에서 실행될 때 바로 이러한 성능을 얻을 수 있습니다. 이 기계는 무엇보다도 NVLink-C2C와 같은 고속 상호 연결과 상당한 메모리 대역폭을 갖추고 있으므로 데이터 처리량이 이전보다 높아져 모든 것이 더 빠르고 원활하게 진행되는 것은 놀라운 일이 아닙니다!

Q: GH200을 사용하는 데 NVIDIA AI Enterprise는 어떤 역할을 합니까?

A: NVIDIA AI Enterprise는 기업이 최대 GPU 메모리 기능을 갖춘 가속 컴퓨팅 도구를 사용하도록 지원합니다. 이는 소프트웨어 제품군에서 제공하는 두 가지 기능인 GHCPU와 GPUMEMORYSPEED를 활용하여 대용량 데이터 세트에 저장된 방대한 양의 데이터를 활용하는 딥 러닝 모델과 같은 가속 컴퓨팅 애플리케이션에서 효율적인 리소스 활용을 보장함으로써 달성됩니다.

Q: HBM3 메모리는 GH200 Grace Hopper Superchip을 어떻게 향상합니까?

A: GH200 Grace Hopper Superchip의 경우 HBM3 메모리는 GPU 데이터 대역폭을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 전송 속도가 빨라지고 일반적으로 대규모 데이터 세트를 처리하는 AI 및 생성 워크로드와 같이 많은 메모리가 필요한 작업의 경우 성능이 향상됩니다.

Q: GH2에서 NVIDIA NVLink-C200C의 중요성은 무엇입니까?

A: GH2에서 NVIDIA NVLink-C200C의 중요성은 컴퓨터가 고속으로 서로 통신할 수 있다는 것입니다. GH200 내에서 CPU와 GPU를 상호 연결하여 대기 시간을 최소화하면서 효율적인 데이터 전송을 위한 높은 대역폭을 제공합니다. 이 연결은 CPU 메모리 공간과 GPU 메모리 공간을 연결하여 복잡한 계산 작업 중에 원활한 작동에 필요한 메모리 공간 간의 일관성을 설정합니다.

Q: GH200은 가속 컴퓨팅 시대에 어떤 영향을 미치나요?

답변: GHSC(Grace Hopper Supercomputing Center)의 GH200 칩은 CPU와 GPU를 한 지붕 아래에 통합하는 동시에 메모리와 상호 연결 용량을 크게 향상시키기 때문에 가속 컴퓨팅의 판도를 바꾸는 획기적인 칩입니다. 이 통합은 대규모 데이터 처리와 함께 생성적 AI 워크로드로 인해 증가하는 수요를 충족하도록 설계되었습니다.

Q: NVIDIA Base Command는 GH200 생태계 내에서 어떤 역할을 합니까?

A: 이 시스템 내에서 NVIDIA Base Command는 GH200 위에 있는 인공 지능 워크플로를 관리하고 구성하기 위한 포괄적인 플랫폼 역할을 합니다. AI 모델을 쉽게 구현, 추적 및 확장할 수 있으므로 기업은 GH200이 제공하는 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.

Q: 새로운 GH200 Grace Hopper Superchip은 어떻게 대규모 언어 모델을 지원합니까?

A: 무엇보다도 LPDDR5X 메모리는 고급 아키텍처의 일부를 구성하므로 오늘날 사용 가능한 다른 어떤 장치보다 더 효과적으로 대규모 언어 모델을 처리하고 훈련할 수 있습니다. 처리할 수 있는 충분한 양의 메모리 대역폭 외에도 병렬 계산도 매우 잘 수행합니다. 즉, 이러한 유형의 애플리케이션에 이 칩보다 더 적합한 다른 제품은 없다는 의미입니다.