가속화 컴퓨팅 101

개요

우리가 살고 있는 세상이 점점 더 스마트해짐에 따라 필요한 데이터 처리량이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 따라서 CPU(중앙 처리 장치)에만 전적으로 의존하는 것은 더 이상 충분하지 않을 수 있으며 특정 애플리케이션의 요구를 충족하기 위해 가속화가 필요할 수 있습니다.

가속화 컴퓨팅은 데이터 센터에서 에지 컴퓨팅 및 이들 사이에 위치한 네트워크에 이르기까지 다양한 애플리케이션 전반에서 널리 사용되고 있습니다. 점점 더 많은 애플리케이션 제공업체와 개발자들이 응용 프로그램의 한계를 극복하는 솔루션으로 가속화 컴퓨팅을 고려하고 있습니다.

가속화 컴퓨팅이란 무엇입니까?

가속화 컴퓨팅은 CPU가 제어 기능을 처리하도록 두고 애플리케이션에서 데이터 집약적인 부분을 분리하여 별도의 가속 장치에서 처리하는 현대적인 컴퓨팅 방식입니다. 따라서 필수 프로세싱 유형에는 기본 프로세서 하드웨어가 더 효율적이므로 까다로운 애플리케이션을 보다 빠르고 효율적으로 실행할 수 있습니다. 가속기를 포함하여 별도의 하드웨어 프로세서를 갖추면 애플리케이션에서 사용할 수 있는 컴퓨팅 리소스가 다양해지므로 이를 이종 컴퓨팅이라고 합니다. 

일반적으로 하드웨어 가속기는 선형 또는 직렬 방식이 아닌 작업을 동시에 수행할 수 있는 병렬 처리 구조를 가지고 있습니다. 따라서 CPU가 병렬로 실행할 수 없는 제어 부문의 코드를 계속 실행하는 동안 하드웨어 가속기는 애플리케이션의 데이터 집약적 부문의 처리를 최적화할 수 있습니다. 그 결과 효율적인 고성능 컴퓨팅이 가능해집니다. 

가속화 컴퓨팅이 필요한 이유는 무엇입니까?

오늘날의 애플리케이션은 기존 CPU가 자체적으로 제공할 수 있는 것보다 더 높은 속도와 효율성을 요구하기 때문에 가속화 컴퓨팅이 필요하며, 증가하고 있는 인공 지능(AI)의 역할을 고려하면 그 필요성은 더욱 커집니다. 모든 업계의 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 점차 가속화 컴퓨팅에 더욱 의존할 것입니다.

가속화 컴퓨팅은 어디에 사용됩니까?

가속화 컴퓨팅은 특히 5G가 출시되고 사물 인터넷(IoT)에 대한 의존도가 높아지면서 오늘날 수많은 애플리케이션과 산업에서 사용되고 있습니다. 금융 거래 회사는 더 빠른 거래와 지연의 최소화를 위해 가속화 컴퓨팅을 사용합니다. 자동차 산업에서는 차량 내 모니터링 및 고급 운전자 지원 시스템에 이 기술을 사용합니다. 조직에서는 데이터를 분석하는 데 가속화 컴퓨팅을 사용합니다. 비디오 게임 개발자들은 고품질 시뮬레이션과 그래픽을 만들기 위해 가속화 컴퓨팅을 활용합니다. 

다양한 업계에서 가속화 컴퓨팅에 대한 의존도가 높아짐에 따라 오늘날의 애플리케이션은 경쟁력을 유지하기 위해 더 높은 데이터 처리 요구에 대응할 수 있는 능력이 필요합니다.

가속화 컴퓨팅에 사용할 수 있는 솔루션에는 무엇이 있습니까?

가속화 컴퓨팅에 사용할 수 있는 솔루션별로 고유한 장점과 약점이 있습니다. 애플리케이션의 요구에 따라 각 솔루션을 선택할 수 있습니다.

GPU(그래픽 프로세싱 유닛)

GPU는 CPU에서 수행 시 효율성이 떨어지는 특정 데이터 처리 작업의 속도를 높여주는 특화된 칩입니다. GPU는 CPU와 연동하여 애플리케이션의 원시 데이터 프로세싱의 상당 부분을 오프로드할 수 있도록 지원합니다. GPU는 병렬 처리 아키텍처를 채택하여 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다. 

이름이 시사하는 바와 같이 GPU는 그래픽 렌더링을 가속화하도록 설계되었습니다. 오늘날 GPU는 그 어느 때보다 프로그래밍 가능성이 더 높아지고 유연해졌으며, 다양한 산업의 개발자들이 AI 작업과 창작에 사용하고 있습니다. 또한 슈퍼컴퓨터와 워크스테이션에서 여러 GPU를 함께 사용하여 비디오 처리, 3D 렌더링, 시뮬레이션, 머신러닝 모델 훈련 속도를 높일 수 있습니다. 

TPU(텐서 처리 장치)

TPU는 머신러닝 알고리즘을 실행하는 데 필요한 제어 및 산술 논리를 구현하는 특수 회로입니다. TPU의 산술 및 논리 연산을 수행하는 디지털 회로인 ALU(Arithmetic Logic Unit)는 서로 직접 연결되어 있어 메모리를 사용하지 않고도 데이터를 직접 전송할 수 있습니다. TPU는 ML 코드 가속화에 최적화되었으며 TensorFlow, Google의 오픈 소스 ML 및 AI 소프트웨어 라이브러리를 가속화하도록 특수 설계되었습니다. 

적응형 컴퓨팅

 적응형 컴퓨팅은 기존 기술 유형인 FPGA(Field-Programmable Gate Array)를 기반으로 합니다. FPGA는 제조 후 구성되도록 설계된 장치로 이루어져 있어 ‘필드 프로그래밍 가능’(field-programmable)이라는 이름을 갖게 되었습니다.

적응형 컴퓨팅은 제조 과정에서 하드웨어가 영구적으로 고정되지 않는 유일한 가속화 컴퓨팅 유형입니다. 대신 적응형 컴퓨팅은 특정 애플리케이션 또는 특정 가속 기능에 맞게 사용자 정의할 수 있는 하드웨어를 사용합니다. 적응형 컴퓨팅 솔루션은 특정 요구 사항에 맞게 아키텍처를 맞춤화하여 다양한 애플리케이션에 탁월한 효율성을 제공할 수 있습니다.