현재 지능형 CCTV를 위해서는 T4를 제안하고 있습니다. 비디오 트레스코드 성능에도 이전세대 P4 보다도 2배의 성능을 보여줍니다.
일반적으로 Nvlink는 시스템제작사에서 GPU 보드와 같이 구성되어 나오게 됩니다. 현재 PCIE 슬롯에 구성되어 있는 조건에서는 별도 구성이 어렵습니다. 다만, 멀티 노드환경을 구성해서 8개의 GPU를 쓰려면 네트워크를 구성해서, MPI, 호로보드등의 분산처리 구축으로 사용하는 방법이 있습니다. GPU를 활용한 대화형 AI 유스케이스로 아마존의 알렉사, DeepZen의 Audiobooks 스피치등이 있습니다.
일반 지포스 카드에는 쿨링펜이 별도 장착이 되어있지만, T4 같이 데이터센터용 GPU는 쿨링펜이 없습니다. 일반적으로 서버에는 쿨링시스템이 잘 갖춰져있고, 데이터센터와 같은 냉방 환경에 있기 때문에 안정적으로 사용이 가능합니다. 하지만, 일반 pc나 워크 스테이션이션에 사용하려면, 별도의 GPU위한 쿨링시스템(쿨링펜) 구성도 필요하겠지만, 냉방이 잘 되어있는 환경 구성이 있어야, 안정적인 GPU온도를 유지할 수 있습니다.
보통은 딥러닝에서 데이터 전처리 작업을 CPU가 처리를 하게 되는데, 딥러닝의 학습은 적게는 몇시간이 많게는 1주일이 넘게 소요되는 작업도 있습니다. 데이터 전처리 과정을 빼면, GPU에가 처리하는 시간이 많이 걸리기 때문에, GPU중요도가 90% 이상일 것입니다.
발표자료는 Talk IT를 통해 곧 공유가 될 예정입니다.
비용대비 성능을 가늠할 수 있는 자료로, 발표자료 30페이지에 두번째 그림 AI분야에서, 1 GPU RTX Server 1대로, 18코어 CPU서버 6대를 대신할 수 있습니다. GPU는 자율주행, 보안, 블록체인에도 사용되고 있습니다. 발표자료는 Talk IT를 통해 곧 공유가 될 예정입니다.
GPU는 빅데이터, AI외에도, 게임분야, 시각화, 가상화, 클라우드 등 다야한 분야에서 쓰이고 있습니다. 일례로 영상에서 슬로우 모션을 만든다면 굉장히 많은 프레임이 필요합니다. 그 만큼 비용도 많이 들어가게 되는데 그 사이의 빈 프레임을 GPU를 활용해 가상으로 만들어 넣는 등의 솔루션도 있습니다.
안녕하세요
서브스크립션 가입을 전제로 오토데스크는 클라우드 서비스를 재편하는 것 같습니다.
발표자와 채팅이 되는건가요?