고성능 컴퓨팅을 위한 컴퓨터 칩에 대한 입문서를 제공하는 블로그 게시물의 히어로 이미지입니다.
| | |

고성능 컴퓨터 칩의 세계 탐구: 속도, 비용 및 에너지 효율성

반도체 기술의 현재 동향과 고성능 컴퓨팅의 미래를 살펴봅니다.

고성능 컴퓨팅은 과학 연구, 엔지니어링, 제품 설계에 필수적인 도구입니다. 

고성능 컴퓨팅 (HPC) 시스템은 종종 엄청난 양의 데이터가 포함되는 복잡한 계산과 시뮬레이션을 수행합니다. 그러나 HPC 시스템을 구축하고 운영하는 데는 비용이 많이 들 수 있으며 에너지 소비가 주요 관심사입니다. 특수 컴퓨터 칩의 새로운 물결은 HPC 시스템의 성능과 에너지 효율성을 향상시키는 동시에 비용을 절감할 수 있는 방법을 제공합니다.

전통적인 방식의 한계 CPU (중앙 처리 장치) 아키텍처를 통해 HPC를 포함한 광범위한 애플리케이션을 위한 특수 컴퓨터 칩이 개발되었습니다. 그러나 문제는 엔지니어링과 과학 컴퓨팅이 점점 더 복잡해지고 있다는 것입니다. 

평준화 무어의 법칙 그리고 채택이 가속화되고 있습니다. Arm 기반 아키텍처 비전통적인 칩 제조업체의 수가 증가함에 따라 반도체 시장이 완전히 변화하고 있습니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 제공업체도 자체 칩을 제작하고 있습니다.

이에 따라 반도체의 종류도 폭발적으로 늘어났다. 그래픽 프로세서, 텐서 프로세서 및 기타 변형을 사용하는 특수 칩의 수가 1,000년 동안 10% 증가했습니다. 2022년에만 클라우드 서비스 제공업체가 거의 400개의 새로운 하드웨어 옵션을 도입했습니다. 현재 조직은 1,500개 이상의 다양한 중에서 선택할 수 있습니다. 인스턴스 유형.

이러한 새로운 유형의 칩은 그래픽 처리, 기계 학습, 인공 지능과 같은 특정 작업을 위해 설계되는 경우가 많습니다. 특수 칩은 전력 소비와 비용을 크게 낮추면서 기존 CPU보다 복잡한 계산을 더 효율적으로 처리할 수 있는 경우가 많습니다. 결과적으로 이러한 새로운 유형의 칩은 R&D용 HPC에도 탁월한 것으로 입증되었습니다.

무어의 법칙이 일반화됨에 따라 특수 칩 아키텍처가 폭발적으로 증가하여 성능이 더 향상되었지만 HPC 선택도 더욱 복잡해졌습니다.

반도체 시장의 새로운 플레이어

특수 칩 분야에서 가장 눈에 띄는 플레이어 중 하나는 다음과 같습니다. NVIDIA, 특히 GPU (그래픽 프로세서 장치). 이 회사는 게임에서 과학 컴퓨팅에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 위한 특수 GPU를 개발했습니다. 

최근 몇 년 동안 NVIDIA는 인공 지능(AI)과 머신 러닝에도 상당한 투자를 하여 다음과 같은 특수 하드웨어를 개발했습니다. 텐서 코어 GPU. 이 칩은 AI 애플리케이션에 필요한 복잡한 계산을 처리하도록 설계되었으며 이러한 영역에서 상당한 성능 향상을 주도하고 있습니다.

NVIDIA 외에도 Google Cloud, Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체도 HPC 애플리케이션을 위한 자체 특수 칩을 개발했습니다.

Google은 맞춤형 AI 칩을 만들었습니다. TPU (텐서 처리 장치). 이 칩은 Google의 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 기계 학습 작업 부하를 처리하도록 설계되었으며 이미 기존 CPU에 비해 ​​상당한 성능 향상을 보여주었습니다. TPU는 머신러닝 애플리케이션에 널리 사용되는 TensorFlow 프레임워크에 최적화되어 있습니다.

AWS는 또한 반도체 사업에 진출하여 클라우드 컴퓨팅 서비스에 사용할 자체 맞춤형 Arm 기반 칩을 개발했습니다. 이러한 칩은 클라우드 컴퓨팅의 성능, 비용 및 에너지 개선을 주도합니다. 그만큼 AWS 그래비톤 예를 들어 프로세서는 확장형 워크로드에 최적화되어 있으며 기존 x86 기반 프로세서에 대한 비용 효율적인 대안을 제공하도록 설계되었습니다.

FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이)는 HPC 애플리케이션에서 점점 인기를 얻고 있는 또 다른 유형의 특수 칩입니다. FPGA 특정 작업을 수행하도록 구성할 수 있는 프로그래밍 가능 칩으로, HPC 워크로드에 필요한 복잡한 계산을 처리하는 데 적합합니다. 또한 기존 CPU에 비해 ​​전력 소비가 훨씬 낮아 에너지 효율성도 높습니다. 

FPGA는 이미지 처리 및 데이터 압축과 같은 특정 유형의 계산에 탁월합니다. 그러나 다른 칩 옵션보다 구성하기가 더 어려울 수 있으며 모든 HPC 워크로드에 가장 적합한 선택이 아닐 수도 있습니다.

Microsoft는 FPGA를 사용하여 클라우드 컴퓨팅 서비스에 사용할 자체 맞춤형 AI 칩을 구축하고 있습니다. Project Brainwave는 FPGA를 사용하여 기계 학습 워크로드에 대한 고성능, 짧은 대기 시간 처리를 제공하는 딥 러닝 플랫폼입니다. Microsoft는 HoloLens 혼합 현실 헤드셋에 사용되는 HPU(홀로그래픽 처리 장치)라는 맞춤형 칩도 개발했습니다.

특수 칩 분야의 또 다른 플레이어는 Xeon Phi 프로세서 제품군을 갖춘 Intel입니다. 이 칩은 코어 수가 많고 벡터 처리를 지원하는 HPC 애플리케이션용으로 특별히 설계되었습니다. 또한 기존 CPU보다 전력 소비가 낮아 에너지 효율적으로 설계되었습니다.

기존 공급업체와 신규 공급업체의 특수 칩을 사용하면 디지털 연구 및 엔지니어링 작업에 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 또한 종량제 방식으로 제공되는 경우가 많으므로 특정 워크로드에 대해 더욱 비용 효율적일 수 있습니다.

그러나 클라우드 서비스 제공업체가 제공하는 오늘날의 새로운 컴퓨터 칩을 최대한 활용하려면 조직은 특수 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소를 사용하여 칩의 처리 기능을 활용해야 할 수도 있습니다. 

칩 선택: HPC에 전력을 공급하는 방법

과학, 엔지니어링, 디자인 혁신이 일어나는 방식을 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 열어주는 동시에 아키텍처 선택 및 클라우드 서비스의 확산은 상당한 비용, 성능 및 지속 가능성 상충 관계를 갖는 압도적이고 끊임없이 변화하는 수많은 가능성을 창출하고 있습니다. 조직이 현명하게 선택하는 것이 중요합니다. 

제대로 한다는 것은 의미한다 비용을 제어하면서 혁신을 가속화. 잘못하면 예산이 부족하고 혁신에 병목 현상이 발생함을 의미합니다.

예를 들어, GPU는 그래픽 처리 및 기계 학습과 관련된 특정 유형의 계산을 처리하는 데 매우 적합합니다. 이는 전력 소비와 비용을 낮추면서 기존 CPU에 비해 ​​상당한 성능 향상을 제공할 수 있습니다. 그러나 모든 HPC 워크로드에 최선의 선택은 아닐 수도 있습니다.

칩 선택은 HPC 시스템을 둘러싼 소프트웨어 및 하드웨어 생태계에 따라 달라집니다. 다양한 칩 아키텍처에는 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소가 필요하며 이는 HPC 시스템의 비용과 복잡성에 영향을 미칠 수 있습니다. 여기에는 특정 종류의 컴퓨터 칩을 지원하기 위한 시스템을 개발하고 유지 관리하기 위한 전문 지식의 필요성이 포함될 수 있습니다. 

이러한 과제에도 불구하고 반도체 산업의 발전은 R&D를 위한 고성능 컴퓨팅을 지원하는 데 훨씬 더 효과적인 새롭고 전문적인 컴퓨터 칩 및 아키텍처의 혁신을 계속해서 주도할 것입니다.

고성능 컴퓨팅 하드웨어의 최신 기술을 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 리스케일 전문가에게 문의하세요 .

저자

  • Rescale 마케팅은 첨단 기술과 전략적 마케팅의 원활한 융합을 이끄는 원동력입니다. 마케팅 팀은 고성능 컴퓨팅(HPC), 피직스 AI, 그리고 클라우드 R&D 이니셔티브의 잠재력 실현을 앞당기는 데 전념하고 있습니다. 우리는 창의적인 협업과 혁신을 위한 추진력에 중점을 둔 다양한 비전과 전략, 그리고 실현을 추구합니다. 도전을 반기고 경계를 허물며 가능성의 한계를 새로이 정의합니다.

비슷한 게시물