조직이 컴퓨팅 인프라에 접근하고 HPC를 IT 전략의 중심으로 가져오는 방식을 재편하는 세 가지 중요한 원동력은 다음과 같습니다. (1) 기술 선택의 확산, (2) 장치에서 데이터 센터까지 확장되는 컴퓨팅 "패브릭"에 대한 필요성, (3) 새로운 생태계로서의 인공 지능(AI)의 등장입니다.
이러한 힘은 비용과 복잡성을 줄이는 시스템을 구축하는 협력적 접근 방식인 맞춤형 공동 설계 하드웨어로의 전환을 강요하고 있습니다. 공동 설계는 고객을 적절한 공급업체 연합과 통합하여 특정 요구 사항에 맞게 조정된 최적의 통합 솔루션을 설계하고 구축합니다.
선택의 복잡성
현대 HPC와 AI의 가장 어려운 측면 중 하나는 사용 가능한 기술 옵션의 엄청난 수입니다. Intel, AMD, Ampere 등의 CPU와 Nvidia, AMD, Intel, Cerebras, Untether, Groq, SambaNova 등의 GPU 및 가속기가 있습니다. 이는 상호 연결 및 네트워킹 선택과 다양한 스토리지 옵션으로 인해 더욱 복잡해지며, 모두 증가하는 소프트웨어 목록을 지원합니다. 현재와 미래에 적합한 구성 요소를 선택하고 통합하는 것은 어려운 작업입니다.
이러한 발전은 기회, 과제 및 상충 관계를 제공합니다. 예를 들어, 저정밀 하드웨어는 더 빠른 계산을 허용하지만 모든 애플리케이션이 이에 적합한 것은 아닙니다. 날씨 모델링이나 분자 시뮬레이션과 같은 많은 HPC 워크로드는 여전히 64비트 정밀도가 필요할 수 있지만 AI 기반 애플리케이션은 종종 상당히 낮은 정밀도의 산술로 효과적으로 작동할 수 있습니다. 그러나 실무자가 결과의 정밀도나 정확도를 손상시키지 않고 새로운 기술의 강점을 활용하도록 알고리즘을 재구성할 수 있다면 HPC 애플리케이션이 앞서 나갈 수 있습니다.
이것은 공동 설계가 적용되는 예입니다. 사용 가능한 기술을 최대한 활용하기 위해 광범위한 하드웨어 및 소프트웨어 옵션을 캔버스하는 기능입니다. 이러한 경우 더 이상 사전 구축된 플랫폼을 선택하는 문제가 아니라 특정 요구 사항을 충족하도록 플랫폼을 사용자 지정하고 미세 조정하는 것입니다. 공동 설계는 시간이 지남에 따라 플랫폼의 진화를 고려할 때 더욱 중요해집니다. 새로운 기술이 등장하면서 동일한 기능을 유지하면서도 원활하게 적응할 수 있도록 보장합니다.
컴퓨팅 패브릭 구축: 장치에서 데이터 센터까지
모든 것이 AI 기반 컴퓨터인 세상에서 모든 IT 솔루션은 "패브릭"으로 융합됩니다. 이는 엣지(대부분의 데이터가 생성되고 결국 소비되는 곳)에서 다양한 규모의 데이터 센터까지 이어지는 유연한 인프라의 통합된 웹입니다. 이 분산 컴퓨팅 모델은 데이터 흐름을 관리하는 것이 연산 능력만큼 중요한 현대 워크플로와 일치합니다.
최신 HPC 워크플로의 풍경을 생각해 보세요. 센서, 장치, 과학 장비 또는 기타 에지 환경에서 데이터가 스트리밍되고, 에지 노드에서 데이터 센터 슈퍼컴퓨터 및 클라우드 리소스에 이르기까지 다양한 컴퓨팅 계층을 통해 원활하게 흘러야 합니다. 이 흐름, 이 메타 시스템을 관리하는 능력은 매우 중요합니다. 공동 설계 모델은 컴퓨팅 스택이 부분과 전체 모두에서 최적화되고 나머지 확장된 생태계와 상호 작용하고 통합되도록 보장합니다.
특히 속도가 중요할 때 그렇습니다. 자율 장치나 차량, 디지털 트윈과 같이 실시간 데이터 분석이 중요한 애플리케이션에서 데이터가 생성된 곳과 가까운 곳에서 데이터를 처리하면서도 중앙 집중식의 강력한 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있는 기능은 게임 체인저가 될 수 있습니다.
AI 혁명과 더 많은 전력에 대한 요구
마지막으로, AI는 깨끗한 슬레이트를 만들고, 가능한 것의 경계를 제거하고 대체하며, 훨씬 더 강력한 머신에 대한 필요성을 주도하고 있습니다. AI 워크로드는 낮은 정밀도 데이터 유형과 산술을 쉽게 활용할 수 있고, 대규모 확장 인프라를 가능하게 하는 유리한 자금 지원 환경의 혜택을 받는다는 점에서 기존 HPC 애플리케이션과 다릅니다. 이러한 변화는 HPC 시스템 설계에 큰 영향을 미칩니다. 속도가 있는 곳마다 HPC가 그것을 활용하려고 하기 때문입니다.
공동 설계를 통해 HPC 시스템은 이러한 요구 사항을 정면으로 충족할 수 있습니다. 하드웨어 혁신을 AI 워크로드의 특정 요구 사항과 일치시킴으로써 조직은 강력할 뿐만 아니라 효율적이고 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있습니다.
공동 설계의 시대는 지금이다
HPC가 기술적 복잡성, 분산 컴퓨팅, AI 기반 워크로드의 새로운 시대로 접어들면서 공동 설계 접근 방식에 대한 필요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 기술 선택의 확산, 장치에서 데이터 센터까지 원활한 컴퓨팅 패브릭에 대한 요구, 새로운 AI 생태계는 광범위하고 공급업체에 중립적이며 엔지니어링 중심의 미션 중심 접근 방식만이 모든 요구 사항을 충족할 수 있음을 분명히 보여줍니다. 공동 설계를 통해 조직은 구성 요소의 합보다 더 큰 HPC 시스템을 구축하여 현대 컴퓨팅 환경의 모든 잠재력을 활용할 수 있습니다.
또한, 시스템이 점점 더 강력해짐에 따라 전력 소비와 냉각이 더욱 중요해지고 있습니다. 사려 깊은 공동 설계 방식은 에너지 효율성을 최적화하는 데 도움이 되어 새로운 HPC 인프라가 성능 목표를 충족하는 동시에 지속 가능하도록 할 수 있습니다.
