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멀티 GPU

· 약 4분

멀티 GPU 개요

multi gpu trends

  • 딥러닝에서 대규모 신경망을 효율적으로 학습하기 위해 GPU 활용, 다수 GPU를 연결하기 위한 인터커넥트 기술 발전으로 멀티 GPU 필요성 증가

멀티 GPU 구성도, 핵심요소, 장점

멀티 GPU 구성도

multi gpu

  • 여러 개의 GPU를 동시에 사용하여 대규모 신경망 학습 및 추론 훈련

멀티 GPU 핵심요소

구분역할설명
SM (Streaming Multiprocessor)연산 처리 유닛GPU 내부에서 병렬 연산을 수행하는 핵심 유닛으로, 작업을 처리하고 메모리 관리 유닛으로 데이터를 전달
MMU (Memory Management Unit)메모리 관리GPU의 메모리 액세스를 관리하고 가상 메모리 주소를 물리 메모리 주소로 변환
NVLink NIC데이터 전송 인터페이스NVLink를 통해 GPU 간의 고속 데이터 전송을 담당
NVLink Network Switch데이터 전송 경로 관리여러 GPU 간 데이터 흐름을 관리하고, 최적의 전송 경로를 설정
TLB (Translation Lookaside Buffer)주소 변환 캐싱MMU에서 자주 사용하는 주소 변환 결과를 캐싱하여 속도 향상
HBM (High Bandwidth Memory)고속 메모리고속 메모리로 데이터 저장 및 접근을 지원, GPU 연산 속도 최적화

멀티 GPU 장점

구분장점설명
성능향상실시간 처리멀티 GPU를 통해 연산 작업을 병렬로 처리하여 실시간 성능을 향상시킴
대규모 처리대규모 데이터 세트나 복잡한 모델을 빠르게 학습 및 추론 가능
자원최적화메모리 용량각 GPU의 메모리를 활용하여 단일 GPU의 메모리 제한을 극복
모델 병렬화모델을 여러 GPU로 분산하여 병렬 연산을 최적화
확장성GPU 확장추가 GPU를 연결하여 시스템의 연산 성능을 손쉽게 확장 가능
데이터 추가대규모 데이터 처리 시 여러 GPU를 활용하여 병렬 데이터 전처리 및 학습 가능

멀티 GPU 학습 환경 구축시 고려사항

구분고려사항비고
물리적 인프라HW구성GPU 선택, 서버, CPU, 파워, 냉각시스템
NW구성내부연결, 서버 간 연결, 로드밸런싱, 스토리지 네트워크
논리적 시스템SW환경OS, 프레임워크, 분산훈련, 모니터링 도구
성능최적화GPU 메모리 관리, 연산정밀도, 배치 크기, 하이퍼파라미터 튜닝
병렬처리 환경데이터 병렬화, 파이프라인 병렬화, 모델 병렬화
  • TIA-942 데이터센터 구축을 위한 표준 요구사항을 참조하여 비용효율성과 가용성 제고