도메인별 하드웨어 가속기로 특수 아키텍처 활용: Rescale의 Nvidia GPU 및 Arm 칩

엔지니어링 및 과학 연구와 관련하여 고성능 컴퓨팅(HPC) 솔루션에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 복잡한 시뮬레이션부터 고급 기계 학습 모델에 이르기까지 현대 엔지니어링 및 과학 응용 분야의 컴퓨팅 요구 사항은 엄청납니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 도메인별 하드웨어 가속기, 특히 엔비디아 GPU 암 칩, 매우 귀중한 존재가 되었습니다. 에서 제공하는 확장 가능하고 유연한 인프라와 결합 클라우드 플랫폼 Rescale과 같이 이러한 특수 아키텍처는 계산 효율성 및 성능. 방법을 자세히 알아보겠습니다. 엔지니어와 과학자 Rescale에서 Nvidia GPU 및 Arm 칩을 활용하여 가장 어려운 계산 문제를 해결할 수 있습니다.

전문화된 아키텍처로 성능 향상

도메인별 하드웨어 가속기는 특정 유형의 계산 성능을 최적화하도록 설계되었습니다. 범용 CPU와 달리 이러한 가속기는 특정 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있는 맞춤형 솔루션을 제공하므로 엔지니어링 및 과학 연구에서 일반적으로 발생하는 복잡하고 데이터 집약적인 워크로드에 이상적입니다.

1980년부터 현재까지 컴퓨팅 아키텍처의 성능 발전은 동종 아키텍처와 이기종 아키텍처의 차이점을 보여줍니다. 처음에 단일 스레드 CPU 아키텍처는 무어의 법칙 시대에 연간 1.5배씩 성능이 향상되었고, 1.1년경에는 연간 2005배로 느려졌습니다. 이와 대조적으로 특수 컴퓨팅 아키텍처(예: GPU, FPGA, TPU, ASIC, Quantum)에서는 도입 이후 매년 2배의 성능 성장률을 보여 1000년 동안 1배의 성장이 예상됩니다[XNUMX]. 위 차트는 상당한 성능 향상을 위해 동종 전문 아키텍처에서 이기종 전문 아키텍처로의 전환을 강조합니다.

두 가지 아키텍처와 컴퓨팅 집약적인 워크플로에 대한 적용 가능성을 연구해 보겠습니다.

Nvidia GPU: 병렬 처리 성능의 극대화

Nvidia GPU는 비교할 수 없는 병렬 처리 기능으로 과학 컴퓨팅 환경에 혁명을 일으켰습니다. 원래 그래픽 렌더링을 위해 고안된 GPU는 특히 유체 역학, 분자 역학 및 AI 물리학 분야에서 계산 집약적인 작업을 처리하는 데 탁월한 능력을 입증했습니다. 

Nvidia GPU의 주요 특징:

1. 대규모 병렬성: Nvidia GPU는 동시 계산을 수행할 수 있는 수천 개의 코어를 자랑하므로 신경망의 행렬 곱셈이나 분자 시뮬레이션의 입자 상호 작용과 같은 병렬화 가능한 작업에 이상적입니다.
2. CUDA 프로그래밍 모델: 엔비디아의 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 프레임워크를 사용하면 엔지니어링 및 연구 소프트웨어 개발자가 GPU의 전체 병렬 처리 능력을 활용하는 코드를 작성할 수 있습니다. CUDA는 GPU 프로그래밍을 위한 과학 컴퓨팅의 표준이 되었습니다.
3. 텐서 코어: 소개됨 엔비디아의 볼타 이후 아키텍처, Tensor 코어는 딥 러닝 작업을 가속화하도록 설계된 특수 유닛입니다. 이는 학습 및 추론에서 상당한 성능 향상을 제공합니다. 신경망.

Arm 칩: 다양한 애플리케이션을 위한 효율성과 다양성

암 프로세서 에너지 효율성과 다재다능함으로 유명하여 휴대폰부터 슈퍼컴퓨터까지 다양한 장치에서 인기를 얻었습니다. ~ 안에 과학 및 공학 Arm 칩은 대규모 시뮬레이션과 데이터 분석에 특히 유용한 성능과 전력 효율성의 균형을 제공합니다.

Arm 칩의 주요 특징:

1. 에너지 효율: Arm의 아키텍처는 와트당 성능을 극대화하도록 설계되어 주요 Green Compute 경쟁자가 될 수 있습니다. NVIDIA Grace가 Grace CPU의 메모리에 LPDDR(저전력 DDR)을 사용하는 것을 보면 알 수 있듯이 전력에 민감한 애플리케이션과 에너지 비용이 우려되는 대규모 배포에 적합합니다.
2. 확장성: Arm 프로세서는 저전력 임베디드 시스템에서 고성능 컴퓨팅 클러스터로 확장할 수 있어 다양한 사용 사례에 걸쳐 유연성을 제공합니다. 성능 측면에서 Arm 프로세서는 동시대의 x86 프로세서와 동등하거나 능가합니다. 이는 라이선스가 제한된 시뮬레이션 도구에 매력적입니다.
3. 비용 대비 성능: Arm 칩은 다른 프로세서에 비해 비용 효율성이 더 높은 경우가 많습니다. 선도적인 하이퍼스케일러가 자체 Arm CPU를 구축하기 때문입니다. 이를 통해 사용자의 컴퓨팅 효율성이 향상되고 가격과 성능 간의 균형이 유리해지며, 이는 연구 프로젝트 및 대규모 구현에 특히 유용합니다.

Rescale: 고성능 컴퓨팅을 위해 맞춤화된 플랫폼

Rescale 확장 가능한 HPC 리소스를 제공하도록 설계된 클라우드 플랫폼으로, 연구원과 엔지니어가 Nvidia GPU 및 Arm 프로세서를 포함한 다양한 하드웨어 아키텍처에서 복잡한 시뮬레이션 및 데이터 처리 작업을 실행할 수 있습니다.

Rescale 사용의 주요 이점:

1. 확장성: Rescale은 사실상 무제한의 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 제공하므로 사용자는 수요에 따라 워크로드를 동적으로 확장할 수 있습니다.
2. 다양한 하드웨어 옵션: 사용자는 최신 Nvidia GPU 및 Arm 칩을 포함한 다양한 하드웨어 구성 중에서 특정 컴퓨팅 요구 사항에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.
3. 사용의 용이성: 이 플랫폼은 다양한 과학 및 엔지니어링 애플리케이션에 대한 강력한 지원과 함께 워크로드 관리 및 배포를 위한 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
4. 유연성: 연구자는 클라우드 기반 리소스를 활용하여 실제로 사용하는 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불함으로써 비용을 최적화할 수 있으므로 상당한 초기 하드웨어 투자를 피할 수 있습니다.

Rescale의 엔지니어링 및 과학 작업 부하 최적화

기존 HPC에서 동종 설정은 스케줄러가 작업 순서를 결정하는 정적 리소스를 사용하므로 통찰력 확보 시간이 지연되고 작업 기간이 연장됩니다. Ansys Fluent, Siemens CCM+ 및 LS-Dyna를 실행하는 대규모 작업은 적절한 리소스를 기다려야 합니다. 이와 대조적으로 Rescale Optimized Cloud HPC는 특수 하드웨어를 갖춘 이기종 접근 방식을 활용하여 작업을 즉각적이고 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 설정은 각 작업의 요구 사항에 맞게 조정된 특정 아키텍처를 활용하여 통찰력을 가속화하고 성능을 향상하며 작업 비용을 최적화합니다.

Rescale에서 Nvidia GPU 및 Arm 칩의 기능을 완전히 활용하려면 워크로드를 효과적으로 구성하고 최적화하는 것이 중요합니다. 엔지니어링 및 과학 응용 분야에서 최적의 성능을 달성하는 방법은 다음과 같습니다.

Nvidia GPU를 위한 워크로드 최적화

Nvidia GPU에 애플리케이션을 배포할 때 몇 가지 모범 사례가 성능을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 코드 병렬화: 병렬화할 수 있는 코드 부분을 식별합니다. CUDA 또는 기타 병렬 프로그래밍 프레임워크를 사용하여 이러한 작업을 GPU로 오프로드하세요.
2. Tensor 코어 활용: 딥 러닝 작업의 경우 모델이 Tensor 코어를 활용하도록 최적화되어 있는지 확인하세요. 이를 통해 훈련 및 추론 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있습니다.
3. 프로파일링 및 최적화: Rescale의 성능 프로필 및 추천 엔진과 같은 최적화 도구를 활용하여 작업 성능을 분석하고 병목 현상을 식별하세요. 이러한 통찰력을 바탕으로 워크플로를 최적화하세요.
4. 사전 학습된 모델 활용: 기계 학습 애플리케이션의 경우 Nvidia GPU에 최적화되어 개발을 가속화할 수 있는 Nvidia의 NGC(Rescale에서 사용 가능)를 통해 제공되는 사전 훈련된 모델을 사용하는 것을 고려해보세요.

Arm 칩에 대한 작업 부하 최적화

Rescale에서 Arm 프로세서를 사용할 때 다음 전략을 고려하십시오.

1. 에너지 효율성 최적화: 장기 실행 시뮬레이션과 대규모 데이터 처리에 특히 유용한 Arm의 전력 효율성을 활용하도록 워크플로를 설계하세요.
2. Arm에 최적화된 라이브러리 사용: 고도로 최적화된 BLAS, LAPACK 및 FFTW 구현을 포함하는 Arm 성능 라이브러리와 같이 Arm 아키텍처에 특별히 최적화된 라이브러리 및 프레임워크를 사용합니다.
3. 멀티스레딩 활용: Arm 프로세서에는 다중 코어가 있는 경우가 많습니다. 컴퓨팅 처리량을 최대화하기 위해 멀티스레딩을 활용하도록 애플리케이션이 설계되었는지 확인하세요. Rescale에서는 이미 많은 기능이 제공되고 있습니다.
4. 프로필 및 조정: Rescale의 Performance Profile과 같은 성능 프로파일링 도구를 활용하여 성능 병목 현상을 식별 및 완화하고 워크플로우 비용을 최적화하십시오.

사용 사례: Rescale에서 Nvidia GPU를 사용하여 전산 유체 역학 가속화

이 사례 연구에서는 Rescale에서 Nvidia GPU를 활용하여 전산유체역학(CFD) 워크로드를 획기적으로 가속화함으로써 얻을 수 있는 실질적인 이점을 살펴봅니다. 이 강력한 조합이 어떻게 시간을 크게 절약하고 효율성을 향상시키는지 알아보세요.

문제 정책

F1 엔지니어링 팀은 전체 경주용 자동차 형상에 대한 공기 흐름을 시뮬레이션하기 위한 CFD 모델을 개발하고 있습니다. 이 모델은 계산 집약적이며 표준 CPU에서는 오랜 시간이 걸리는 대규모 방정식 시스템을 풀어야 합니다.

해법

팀은 시뮬레이션 프로세스를 가속화하기 위해 Rescale에서 Nvidia GPU를 활용하기로 결정했습니다. 그들이 그것을 달성한 방법은 다음과 같습니다:

1. 데이터 준비 : 팀은 지오메트리와 메시 데이터를 전처리한 다음 이를 Rescale의 클라우드 스토리지에 업로드합니다.
2. 하드웨어 선택: 그들은 병렬 컴퓨팅 작업에서 높은 성능으로 알려진 Nvidia A100 GPU가 장착된 Rescale 코어 유형을 선택합니다.
3. 시뮬레이션 실행: 팀은 병렬 처리를 위해 CUDA를 활용하는 CFD 솔버 코드를 선택합니다. ANSYS Fluent 솔버는 GPU의 기능을 활용하도록 구성되었습니다.
4. 최적화 및 확장: Rescale의 성능 프로필 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 식별하고 작업 흐름을 최적화합니다. 또한 비용 효율적인 솔루션을 위한 계산 시간을 더욱 줄이기 위해 여러 GPU에 걸쳐 시뮬레이션을 확장합니다.

결과

Rescale에서 Nvidia GPU를 사용함으로써 팀은 시뮬레이션 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하여 더 빠른 반복과 더 심층적인 분석을 가능하게 했습니다. 이러한 가속화를 통해 팀은 더 많은 설계 변형을 탐색하고 시뮬레이션의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 아래 차트는 거의 8X 기존 CPU 워크플로에서 Nvidia GPU로 이동할 때 성능이 향상됩니다.

엔지니어링 및 과학 분야의 HPC에 대한 미래 동향 및 고려 사항

HPC 분야가 계속 발전함에 따라 몇 가지 추세와 고려 사항이 컴퓨터 공학 및 과학 연구의 미래를 형성할 것입니다.

1. 새로운 아키텍처의 출현: 양자 컴퓨팅 및 뉴로모픽 칩과 같은 신흥 아키텍처는 도메인별 가속화 가능성을 더욱 확장할 것입니다.
2. AI와 HPC의 통합: AI와 HPC의 융합은 보다 전문화된 하드웨어 가속기의 개발을 촉진할 것입니다. Rescale과 같은 플랫폼은 이러한 최첨단 리소스에 대한 액세스를 제공하는 데 매우 중요합니다.
3. 지속 가능성에 초점: 에너지 효율성과 지속 가능성은 HPC에서 점점 더 중요해질 것입니다. Arm의 저전력 아키텍처는 이러한 요구 사항을 충족하는 데 적합하며 지속적인 혁신을 통해 컴퓨팅 리소스의 에너지 효율성을 지속적으로 향상시킬 것입니다.

맺음말

Rescale과 같은 플랫폼에서 Nvidia GPU 및 Arm 칩과 같은 도메인별 하드웨어 가속기를 활용하면 엔지니어링 및 과학 계산에 상당한 이점을 제공합니다. 연구원과 엔지니어는 이러한 특수 아키텍처에 대한 워크로드를 최적화함으로써 전례 없는 수준의 성능과 효율성을 달성할 수 있으며 이를 통해 더 복잡한 문제를 해결하고 혁신을 가속화할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 강력한 컴퓨팅 리소스에 원활하게 액세스하고 활용할 수 있는 능력은 과학 및 공학 분야 성공의 핵심 동인이 될 것입니다.

참고자료

NVIDIA Heeding Huang's Law: 엔지니어가 속도 향상을 유지하는 방법을 보여주는 비디오 https://blogs.nvidia.com/blog/huangs-law-dally-hot-chips/