엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 과학, 공학, 고성능 컴퓨팅(High performance computing, 이하 HPC) 및 기업 어플리케이션에 최대 성능을 제공하는 엔비디아 테슬라(Tesla) K40 GPU 가속기를 발표했다.
빅데이터 분석 및 대규모 과학작업에 최적화된 테슬라 K40 GPU는 기존 테슬라 K20X GPU 가속기 대비 2배의 메모리와 최고 40% 높은 성능을 제공하고, 현재 가장 빠른 CPU 대비 10배 빠른 성능을 공급한다.
테슬라 K40 GPU 가속기는 파워 헤드룸을 사용자 제어 성능 부스트로 전환해주는 지능형 엔비디아 GPU 부스트(Boost) 기술을 지원하여 다양한 종류의 어플리케이션에서 아직 사용해보지 못한 성능을 활용할 수 있도록 한다.
엔비디아 테슬라 가속 컴퓨팅(Tesla Accelerated Computing) 비즈니스 부문 수미트 굽타(Sumit Gupta) 제너럴 매니저는 “GPU 가속기는 HPC와 슈퍼컴퓨팅 산업의 주류로 등극했으며, 덕분에 엔지니어 및 연구원들은 혁신과 과학적 발견을 끊임 없이 달성할 수 있게 됐다”며 “테슬라 K40 GPU의 혁신적인 성능과 늘어난 메모리 역량으로, 기업 고객들은 빅데이터 분석 어플리케이션의 엄청난 양의 데이터를 신속히 처리할 수 있게 됐다”고 밝혔다.
엔비디아 케플러(Kepler) 기반의 테슬라 K40 GPU 가속기는 4.29 테라플롭 단일정밀도(Single-precision) 및 1.43 테라플롭 배정밀도(Double-precision) 최고 부동소수점 성능을 제공한다.
• 12GB 초고속 GDDR5 메모리: 기존 대비 2배 더 늘어난 데이터셋 처리로 인한 대량 데이터의 신속한 분석
• 2,880개의 쿠다(CUDA) 병렬 프로세싱 코어: CPU 단독 사용 대비 최고 10배 빠른 어플리케이션 가속 제공
• 다이나믹 패러렐리즘(Dynamic Parallelism): 새로운 스레드(Thread)의 역동적인 생성을 가능케 하는 GPU 스레드로 보다 신속하고 손쉽게 처리되는 적응형 및 동적 데이터 구조
• PCIe 3세대 인터커넥트 지원: PCIe 2세대 기술 대비 2배 빠르게 가속되는 데이터 이동
이와 관련해, 오스틴 텍사스 대학(The University of Texas at Austin)의 텍사스첨단컴퓨팅센터(Texas Advanced Computing Center, 이하 TACC)는 엔비디아 테슬라 K40 GPU 가속기로 구동되는 새로운 인터렉티브 원격 가상화 및 데이터 분석 시스템인 “매버릭(Maverick)”을 배치할 계획이다. 매버릭은 2014년 1월에 완전 가동될 예정이다.
TACC의 켈리 게이더(Kelly Gaither) 시각화 디렉터는 “테슬라 K40 GPU 가속기는 연구원들이 방대한 양의 빅데이터를 고속 처리하고, 대규모의 정교한 시각화를 통해 새로운 아이디어를 얻을 수 있도록 도와줄 것”이라며 “매버릭은 엔비디아 GPU를 통해 가장 복잡한 과학연구를 앞당길 수 있는 강력한 인터렉티브 역량을 연구원들에게 제공할 예정이라고 전했다.
테슬라 K40 GPU는 가장 폭넓은 종류의 과학, 공학, 상용 및 기업 HPC와 데이터센터 어플리케이션을 가속한다. 현재 240개 이상의 소프트웨어 어플리케이션이 GPU 가속을 활용하고 있으며 해당 어플리케이션 리스트는 다음 링크에서 확인할 수 있다:
www.nvidia.com/content/tesla/pdf/gpu-accelerated-applications-for-hpc.pdf
테슬라 K40 GPU 가속기에 대한 보다 자세한 내용은 11월 18일부터 21일까지 개최되는 SC13의 엔비디아 부스 613 및 엔비디아 HPC 웹사이트 www.nvidia.co.kr/object/tesla-supercomputing-solutions-kr.html에서 확인할 수 있다. 엔비디아 쿠다에 대한 보다 자세한 정보 및 최신 버전 다운로드는 엔비디아 쿠다 웹사이트 www.nvidia.co.kr/cuda에서 확인할 수 있다.
사용자들은 또한 테슬라 K40 GPU 가속기를 원격 호스트 클러스터에서 무료로 사용해 볼 수 있다. 보다 자세한 정보는 GPU 테스트 드라이브 웹사이트에서 확인할 수 있다: http://www.nvidia.co.kr/object/gpu-test-drive-kr.html
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