강력한 GPU 클러스터 구축하기: 종합 가이드

소개: GPU 클러스터란 무엇인가?

GPU 클러스터는 각 노드에 하나 이상의 그래픽 처리 장치(GPU)가 장착된 컴퓨터 그룹입니다. 여러 GPU를 함께 활용하여 이러한 클러스터는 이미지 및 비디오 처리, 신경망 학습, 기타 기계 학습 알고리즘 실행과 같은 특정 계산 작업에 대한 가속화된 컴퓨팅 기능을 제공합니다.

GPU 클러스터는 다음과 같은 주요 장점을 제공합니다:

• 높은 가용성: 클러스터의 한 노드가 고장나더라도 작업 부하를 자동으로 다른 사용 가능한 노드로 재라우팅하여 가동 시간을 유지하고 중단을 방지할 수 있습니다.
• 높은 성능: 여러 병렬 GPU 노드에 걸쳐 작업 부하를 분산함으로써 클러스터는 단일 머신보다 훨씬 더 높은 컴퓨팅 파워를 제공할 수 있습니다.
• 부하 균형: 들어오는 작업이 클러스터의 GPU 노드에 균등하게 분산되어 대량의 요청을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

기계 학습을 위한 GPU 사용에 대해 자세히 알아보려면 다음 심층 가이드를 확인하세요:

• 딥러닝 GPU (opens in a new tab) - 딥러닝 워크로드를 위한 GPU 개요
• 멀티 GPU 및 분산 학습 (opens in a new tab) - 여러 GPU에 걸쳐 모델을 학습하는 기술

이 문서에서는 다음 내용을 다룹니다:

• GPU 클러스터의 일반적인 사용 사례
• 자체 GPU 클러스터를 구축하는 단계별 가이드
• 주요 하드웨어 고려 사항 및 옵션
• GPU 클러스터를 위한 소프트웨어 배포
• Run:AI와 같은 도구를 통한 GPU 클러스터 관리 간소화

GPU 클러스터 사용 사례

딥러닝 확장

GPU 클러스터의 가장 인기 있는 응용 분야 중 하나는 여러 노드에 걸쳐 대규모 딥러닝 모델을 학습하는 것입니다. 집계된 컴퓨팅 파워를 통해 더 큰 데이터셋과 모델을 다룰 수 있습니다.데이터셋과 더 복잡한 신경망 아키텍처. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

• 컴퓨터 비전: ResNet과 Inception과 같은 모델은 이미지 분류, 객체 감지 등을 위해 수백 개의 합성곱 층을 가지고 있어 집약적인 행렬 연산이 필요합니다. GPU 클러스터를 사용하면 대규모 이미지/비디오 데이터셋에 대한 모델 학습을 크게 가속화할 수 있습니다.

• 자연어 처리(NLP): BERT와 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델을 번역, 텍스트 생성, 대화형 AI 등의 작업에 학습시키려면 방대한 텍스트 말뭉치를 처리해야 합니다. GPU 클러스터를 사용하면 학습 데이터를 분할하고 모델 학습을 병렬화할 수 있습니다.

엣지 AI 추론

데이터 센터에서의 학습 외에도, GPU 클러스터는 엣지 컴퓨팅 디바이스에 지리적으로 분산되어 저지연 AI 추론을 수행할 수 있습니다. 여러 엣지 노드의 GPU를 하나의 논리적 클러스터로 결합하면 클라우드나 원격 데이터 센터로 데이터를 보내는 왕복 지연 시간 없이 엣지 디바이스에서 실시간 예측을 생성할 수 있습니다.

이는 자율 주행 차량, 산업용 로봇, 비디오 분석과 같이 빠른 응답 시간이 중요한 애플리케이션에 특히 유용합니다. 자세한 내용은 엣지 AI 가이드 (opens in a new tab)를 참조하세요.

GPU 가속 클러스터 구축하기

온프레미스 데이터 센터 또는 서버 룸에 GPU 클러스터를 구축하려면 다음 단계를 따르세요:

1단계: 적절한 하드웨어 선택하기

GPU 클러스터의 기본 구성 요소는 개별 노드입니다 - 하나 이상의 GPU를 가지고 계산 작업을 수행할 수 있는 물리적 서버입니다. 각 노드의 구성을 지정할 때 다음 사항을 고려하세요:

• CPU: GPU 외에도 각 노드에는 CPU가 필요하지만, 대부분의 사용 사례에서는 최신 프로세서면 충분합니다.
• RAM: 시스템 메모리가 많을수록 좋지만, 노드당 최소 24GB DDR3 RAM을 계획하세요.
• 네트워크 인터페이스: 각 노드에는 클러스터 트래픽용 및 기타 용도용 최소 2개의 네트워크 포트가 있어야 합니다.이 마크다운 파일의 한국어 번역은 다음과 같습니다. 코드의 경우 코드 자체는 번역하지 않고 주석만 번역했습니다. 파일 시작 부분에 추가 주석은 없습니다.

외부 액세스를 위해 Infiniband 또는 100 GbE를 사용하여 고속 GPU-to-GPU 통신을 수행하십시오.

• 마더보드: 마더보드에 GPU와 네트워크 카드를 위한 충분한 PCI Express 슬롯이 있는지 확인하십시오. 일반적으로 GPU에는 x16 슬롯이, Infiniband/이더넷에는 x8 슬롯이 필요합니다.
• 전원 공급 장치: 데이터 센터 GPU는 상당한 전력을 소비합니다. 모든 구성 요소의 최대 부하 하에서 총 전력 소비를 지원할 수 있도록 PSU 용량을 선택하십시오.
• 스토리지: SSD가 이상적이지만 I/O 요구 사항에 따라 SATA 드라이브로도 충분할 수 있습니다.
• GPU 폼 팩터: GPU는 다양한 모양과 크기로 제공됩니다. 일반적인 옵션에는 전체 높이/전체 길이, 저 프로파일, 능동 냉각, 수동 냉각, 액체 냉각 등이 있습니다. 서버 섀시와 냉각 제약 조건에 맞는 폼 팩터를 선택하십시오.

2단계: 전력, 냉각 및 랙 공간 계획

규모에 따라 GPU 클러스터에는 전용 데이터 센터 룸 또는 코로케이션 공간이 필요할 수 있습니다. 주요 고려 사항은 다음과 같습니다:

• 랙 공간: 선택한 섀시와 GPU 폼 팩터의 크기에 따라 서버 랙에 물리적으로 수용할 수 있는 충분한 깊이, 높이 및 너비가 있는지 확인하십시오.

• 전력 배분: 클러스터의 총 전력 소비를 신중히 계산하고 적절한 전기 회로, PDU 및 UPS를 제공하십시오. 냉각 장비와 중복성도 고려해야 합니다.

• 냉각 용량: GPU는 많은 열을 발생시킵니다. 클러스터의 열 출력을 처리할 수 있는 냉각 시스템이 있는지 확인하십시오. 최고 밀도 배포의 경우 액체 냉각이 필요할 수 있습니다.

• 네트워크 케이블링: 전원 외에도 노드 간 및 외부 세계로의 고속 네트워크 링크가 필요합니다. 케이블 유형, 길이 및 설치 모범 사례에 대해 스위치 공급업체의 지침을 참조하십시오.

3단계: 클러스터 조립 및 케이블링

시설 준비와 하드웨어 조달이 완료되면 클러스터를 물리적으로 구축할 시간입니다. 일반적인 아키텍처는 다음과 같습니다:

• 헤드 노드: 하나 이상의 서버가.여기는 한국어 번역입니다. 코드 부분은 번역하지 않았고, 주석만 번역했습니다.

• 헤드 노드: 클러스터를 관리하고 스토리지, 스케줄링과 같은 공유 서비스를 호스팅하는 주요 노드입니다. 헤드 노드는 외부 사용자/API 요청의 주요 접점입니다.

• 작업자 노드: GPU 워크로드를 실제로 실행하는 대부분의 서버입니다. 작업자 노드는 헤드 노드로부터 작업을 받아 실행하고 결과를 반환합니다.

랙에 서버를 장착하고, PDU에 전원 케이블을 연결하며, 노드 간 및 코어 스위치에 네트워크 케이블을 연결합니다. 적절한 공기 흐름과 케이블 관리에 주의를 기울이십시오.

4단계: 소프트웨어 스택 배포

하드웨어가 준비되면 다음 단계는 필요한 소프트웨어 구성 요소를 설치하는 것입니다:

• 운영 체제: CentOS, RHEL 또는 Ubuntu Server와 같은 서버 최적화 Linux 배포판을 사용하십시오. 각 노드의 OS를 구성할 때 호스트 이름, IP 주소 및 기타 설정을 클러스터 전체에 맞추십시오.

• GPU 드라이버: 하드웨어 공급업체(예: NVIDIA CUDA Toolkit)의 적절한 GPU 드라이버를 각 노드에 설치하십시오.

• 컨테이너 런타임: 이동성과 확장성을 높이기 위해 대부분의 현대적인 클러스터는 컨테이너를 사용하여 워크로드를 패키징하고 배포합니다. 각 노드에 Docker 또는 Singularity와 같은 컨테이너 런타임을 설정하십시오.

• 오케스트레이션 플랫폼: 오케스트레이션 시스템은 클러스터를 관리하고 노드 간에 작업을 예약하는 데 사용됩니다. 클라우드 네이티브 워크로드의 경우 Kubernetes가, 전통적인 HPC의 경우 Slurm이 일반적인 옵션입니다.

• 모니터링 및 로깅: 모든 노드에서 로그와 메트릭을 수집하는 중앙 집중식 시스템을 구현하십시오. Prometheus, Grafana, ELK 스택과 같은 오픈 소스 도구가 일반적인 선택입니다.

• 데이터 과학 도구: 워크로드에 필요한 기계 학습 프레임워크, 라이브러리 및 도구를 사전 설치하십시오. 여기에는 PyTorch, TensorFlow, Python, Jupyter 등이 포함될 수 있습니다.

GPU 클러스터 하드웨어 옵션

데이터 센터 GPU

대규모 클러스터에 가장 강력한 GPU는 NVIDIA의 데이터 센터 가속기입니다:

• NVIDIA A100: Ampere 아키텍처 기반의 NVIDIA의 플래그십 GPU. 제공합니다.여기는 한국어 번역본입니다. 코드 부분은 번역하지 않았고, 주석 부분만 번역했습니다.

rs 최대 312 TFLOPS의 AI 성능, 40 GB HBM2 메모리, 600 GB/s 상호 연결 대역폭을 지원합니다. 7개의 독립된 단위로 분할할 수 있는 Multi-Instance GPU (MIG)를 지원합니다.

• NVIDIA V100: Volta 기반 GPU로 640개의 Tensor Core와 32 GB HBM2 메모리를 탑재했습니다. 최대 125 TFLOPS의 성능과 300 GB/s의 NVLink 대역폭을 제공합니다.

• NVIDIA T4: 저전력 추론 가속기로 320개의 Turing Tensor Core, 16 GB GDDR6 메모리, 260 TOPS INT8 성능을 제공합니다. 엣지 컴퓨팅 노드에 최적화되어 있습니다.

여기는 대규모 AI 모델을 위한 멀티 GPU 학습의 중요성과 효과적인 병렬 처리 기법에 대한 2000자 분량의 실용적인 가이드입니다:

대규모 AI 모델을 위한 멀티 GPU 학습의 중요성

수십억 개의 매개변수를 가진 최신 AI 모델, 특히 심층 신경망을 학습하는 것은 매우 계산 집약적입니다. 심지어 고성능 GPU라도 이러한 거대 모델을 합리적인 시간 내에 학습하기에는 메모리와 계산 능력이 부족할 수 있습니다. 이 때 멀티 GPU 학습이 도움이 됩니다. 병렬로 작동하는 여러 GPU의 힘을 활용하면 학습 속도를 크게 높일 수 있고, 이전에는 불가능했던 규모와 복잡도의 모델도 학습할 수 있습니다.

예를 들어 175억 개의 매개변수를 가진 유명한 언어 모델 GPT-3을 단일 GPU로 학습하려면 수개월, 혹은 수년이 걸릴 것입니다. 하지만 1024개의 A100 GPU에 모델과 데이터를 분산시켜 학습하면 수주 내에 완료할 수 있습니다. 이것이 멀티 GPU 학습의 힘입니다 - 이전에는 불가능했던 문제를 실현 가능하게 만듭니다.

멀티 GPU 학습의 주요 이점은 다음과 같습니다:

1. 더 빠른 학습 시간 - 계산 작업을 분산시켜 병렬화함으로써 학습 시간을 수개월에서 수일 또는 수주로 단축할 수 있습니다. 이를 통해 연구와 제품화 과정을 가속화할 수 있습니다.

2. 더 큰 모델 학습 가능 - 더 큰 모델은 일반적으로 성능이 좋지만 막대한 메모리와 계산 능력을 필요로 합니다. 여러 GPU에 모델을 분산시키면 수십억 개의 매개변수를 가진 모델도 학습할 수 있습니다.3. 확장성 - 더 많은 GPU를 추가하면 더 큰 모델을 학습하거나 학습 시간을 더 줄일 수 있습니다. 다중 GPU 학습은 매우 확장 가능한 접근 방식입니다.

3. 비용 효율성 - 여러 개의 GPU를 구입하는 초기 비용은 높지만, 학습 시간 단축으로 인해 단일 GPU를 훨씬 더 오랜 시간 동안 사용하는 것보다 더 비용 효율적입니다. 비싼 컴퓨팅 리소스를 더 적은 시간 동안 사용하면서도 결과를 더 빨리 얻을 수 있습니다.

요약하면, 다중 GPU 학습은 확장 가능하고 비용 효율적인 방식으로 대규모 최신 모델을 실용적으로 학습할 수 있게 해주므로 AI 발전을 위해 필수적입니다. 이는 게임 체인저라고 할 수 있습니다.

다중 GPU 학습을 위한 병렬 처리 기법

여러 GPU를 활용하려면 병렬 처리가 가능하도록 작업을 분할해야 합니다. 다중 GPU 학습에서 일반적으로 사용되는 여러 가지 병렬 처리 기법이 있습니다. 각각의 장단점이 있어 다양한 시나리오에 적합합니다. 주요 3가지 기법인 데이터 병렬 처리, 모델 병렬 처리, 파이프라인 병렬 처리에 대해 살펴보겠습니다.

데이터 병렬 처리

데이터 병렬 처리는 가장 간단하고 가장 일반적인 병렬화 기법입니다. 각 GPU가 동일한 모델 매개변수를 공유하면서 학습 데이터의 다른 부분을 처리하도록 하는 것이 핵심 아이디어입니다.

작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 각 GPU에 모델을 복제합니다.
2. 학습 배치를 GPU 간에 균등하게 분할합니다.
3. 각 GPU는 자신의 데이터 부분에 대해 순전파와 역전파를 계산합니다.
4. 각 GPU의 gradient를 평균합니다.
5. 각 GPU는 평균된 gradient를 사용하여 자신의 모델 가중치를 업데이트합니다.

즉, 각 GPU는 데이터의 일부분에 대해 독립적으로 순전파와 역전파를 수행합니다. 그리고 gradient를 서로 공유하고 평균하여 공유 모델 매개변수를 업데이트합니다. PyTorch와 TensorFlow와 같은 프레임워크는 GPU 간 gradient 평균화와 동기화를 위한 사용하기 쉬운 기능을 제공합니다.

데이터 병렬 처리는 구현이 간단하고 다음과 같은 경우에 잘 작동합니다.이 모델은 단일 GPU에 맞지만 데이터셋이 크다. 모델 코드를 변경하지 않고도 더 많은 GPU로 확장할 수 있다. 주요 단점은 모든 GPU가 각 학습 단계에서 gradient를 동기화해야 한다는 것이며, 이는 특히 느린 상호 연결을 가진 많은 GPU에서 통신 병목 현상이 될 수 있다.

모델 병렬성

모델 병렬성은 데이터 병렬성의 반대 접근 방식을 취한다. 데이터를 분할하는 대신 모델 자체를 여러 GPU에 분할한다. 각 GPU는 모델의 다른 부분을 보유한다.

모델을 분할하는 일반적인 방법은 다른 GPU에 다른 레이어를 배치하는 것이다. 예를 들어, 24개 레이어의 신경망과 4개의 GPU가 있는 경우 각 GPU는 6개의 레이어를 보유할 수 있다. 순전파는 데이터가 레이어를 통과하면서 한 GPU에서 다음 GPU로 활성화를 전달하는 것을 포함한다. 역전파는 역순으로 발생한다.

모델 상태가 단일 GPU 메모리에 맞지 않는 경우 모델 병렬성이 필수적이다. GPU에 분산하여 더 큰 모델로 확장할 수 있다. 대가로 모델 병렬성은 활성화와 gradient가 한 GPU에서 다른 GPU로 흐르면서 GPU 간 더 많은 통신이 필요하다. 이 통신 오버헤드로 인해 처리량이 감소할 수 있다.

모델 병렬성의 또 다른 과제는 분할된 레이어로 작동하도록 모델 코드 자체를 변경해야 한다는 것이다. 프레임워크는 이를 자동화하는 방법을 모색하고 있다.

파이프라인 병렬성

파이프라인 병렬성은 데이터 병렬성과 모델 병렬성을 결합한 더 복잡한 기술이다. 파이프라인 병렬성에서는 모델과 데이터를 모두 GPU에 분산한다.

모델은 단계로 나뉘며 각 단계는 다른 GPU에 할당된다. 각 단계는 주어진 시간에 다른 미니배치 데이터를 처리한다. 데이터는 파이프라인을 통해 흐르며 각 GPU는 자신의 단계를 작업하고 중간 활성화를 다음 단계로 전달한다.

4개의 GPU와 4개의 미니배치가 있는 파이프라인 예시:

파이프라인 병렬 처리의 주요 장점은 모든 GPU를 바쁘게 유지한다는 것입니다. 한 GPU가 미니 배치의 순방향 전달을 수행하는 동안 다른 GPU는 이전 미니 배치의 역방향 전달을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 유휴 시간을 줄일 수 있습니다.

파이프라인 병렬 처리의 주요 과제는 단계 간 작업량 균형을 맞추는 것입니다. 한 단계가 다른 단계보다 훨씬 오래 걸리면 전체 파이프라인이 정체될 수 있습니다. 성능을 위해서는 모델을 신중하게 분할하여 작업량을 균형 있게 배분하는 것이 중요합니다.

파이프라인 병렬 처리에서는 각 배치의 시작과 끝에서 파이프라인을 채우고 비우는 동안 "버블 오버헤드"가 발생합니다. 더 큰 배치 크기와 더 적은 단계를 사용하면 이 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

효율적인 멀티 GPU 학습을 위한 실용적인 권장 사항

멀티 GPU 학습을 수행할 때 고려해야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다:

1. 가능하다면 데이터 병렬 처리 사용 - 데이터 병렬 처리는 구현이 가장 간단하고 오버헤드가 가장 적습니다. 모델이 단일 GPU에 맞는 경우 데이터 병렬 처리를 선호하십시오.

2. 필요한 경우 모델 병렬 처리 사용 - 모델이 단일 GPU의 메모리에 맞지 않는 경우 모델 병렬 처리를 사용하여 더 큰 모델로 확장할 수 있습니다. 통신 오버헤드를 최소화하기 위해 가능한 최고 수준의 granularity에서 모델 병렬 처리를 구현하십시오.

3. 최대 성능을 위해 파이프라인 병렬 처리 사용 - 파이프라인 병렬 처리는 가장 복잡하지만 GPU를 최대한 바쁘게 유지함으로써 최고의 성능을 제공할 수 있습니다. 파이프라인 단계 간 작업량을 신중하게 균형 잡으십시오.

4. 계산과 통신 중첩 - 경사도 누적과 같은 기술을 사용하면 이전 경사도 동기화 중에 다음 경사도를 계산하여 계산과 통신을 중첩할 수 있습니다.

5. 혼합 정밀도 사용 - 혼합 정밀도 학습은 계산에 낮은 정밀도(FP16 등)를, 누적에 높은 정밀도(FP32)를 사용합니다. 이를 통해 메모리 사용량과 계산 시간을 줄일 수 있으며 정확도에 거의 영향을 미치지 않습니다. 많은 GPU에는 이러한 기능이 내장되어 있습니다.특수 하드웨어를 통한 빠른 FP16 계산.

6. 배치 크기 조정하기 - 더 큰 배치 크기는 계산 강도가 더 좋지만 모델 품질을 저하시킬 수 있습니다. 모델에 적합한 지점을 찾기 위해 실험해보세요. 그래디언트 누적을 사용하면 더 큰 효과적인 배치 크기를 사용할 수 있습니다.

7. 빠른 상호 연결 사용하기 - NVLink와 InfiniBand는 PCIe보다 훨씬 더 높은 대역폭을 제공합니다. 이를 사용하여 GPU 간 통신을 하면 다중 GPU 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

8. 코드 프로파일링 및 최적화하기 - 프로파일링 도구를 사용하여 통신 병목 현상을 식별하고 최대 처리량을 위해 코드를 최적화하세요. 계산과 통신의 중첩이 핵심입니다.

9. 비용 고려하기 - 더 많은 GPU를 사용하면 훈련 속도를 높일 수 있지만 비용도 더 많이 듭니다. 예산과 일정에 맞는 적절한 균형을 찾으세요. 목표는 하드웨어 활용도를 최대화하는 것이 아니라 원하는 결과를 달성하는 데 드는 비용을 최소화하는 것입니다.

10. 간단하게 시작하고 점진적으로 확장하기 - 몇 개의 GPU에서 데이터 병렬 처리로 시작하고, 필요에 따라 점진적으로 더 많은 GPU와 더 고급 병렬 처리 기법으로 확장하세요. 너무 이른 최적화는 코드를 불필요하게 복잡하게 만들 수 있습니다.

요약하면, 다중 GPU 훈련은 AI 워크로드를 가속화하는 강력한 도구입니다. 병렬 처리 기법을 신중하게 적용하고 모범 사례를 따르면 단일 GPU에 비해 훨씬 더 빠르게 최신 모델을 훈련할 수 있습니다. 핵심은 간단하게 시작하고, 끊임없이 프로파일링과 최적화를 수행하며, 성능 목표를 달성하기 위해 필요한 만큼 복잡성을 점진적으로 높이는 것입니다. 행복한 훈련 되세요!

GPU 서버 및 어플라이언스

턴키 GPU 인프라를 위해 여러 벤더가 사전 통합된 서버와 어플라이언스를 제공합니다:

• NVIDIA DGX A100: 8개의 NVIDIA A100 GPU, 128개의 AMD EPYC CPU 코어, 320GB GPU 메모리, 15TB NVMe 스토리지, 8개의 Mellanox ConnectX-6 200Gb/s 네트워크 인터페이스가 통합된 시스템. 5 PFLOPS의 AI 성능을 제공합니다.

• NVIDIA DGX Station A100: 4개의 NVIDIA A100 GPU, 64개의 AMD EPYC CPU 코어, 128GB GPU 메모리, 7.68TB NVMe 스토리지가 포함된 컴팩트한 데스크톱 워크스테이션.여기는 한국어 번역본입니다. 코드 부분은 번역하지 않았고, 주석만 번역했습니다.

• Lambda Hyperplane: 최대 8개의 NVIDIA A100 GPU와 160GB GPU 메모리, 8TB 시스템 메모리, 256TB NVMe 스토리지를 지원하는 4U 서버. Intel Xeon, AMD EPYC 또는 Ampere Altra CPU를 사용할 수 있습니다.

Run:AI를 통한 GPU 클러스터 관리 간소화

GPU 클러스터를 구축하고 관리하는 것은 복잡합니다. Run:AI와 같은 도구는 GPU 리소스 할당 및 오케스트레이션을 간소화할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 풀링: 클러스터의 모든 GPU를 단일 공유 풀로 통합하여 필요에 따라 다양한 워크로드에 동적으로 할당할 수 있습니다.

• 스케줄링: GPU 활용도를 최적화하고 모든 사용자와 작업에 대한 공정한 액세스를 보장하는 고급 스케줄링 알고리즘.

• 가시성: 클러스터 전체의 GPU 사용량, 성능 및 병목 현상에 대한 세부적인 모니터링 및 보고.

• 워크플로: 데이터 과학 도구 및 ML 파이프라인과의 통합을 통해 엔드-투-엔드 모델 개발 프로세스를 간소화합니다.

Run:AI의 GPU 오케스트레이션 플랫폼에 대해 자세히 알아보려면 웹사이트 (opens in a new tab)를 방문하세요.

결론

GPU 클러스터는 컴퓨팅 집약적인 AI/ML 워크로드를 가속화하고 모델 학습 및 추론 능력을 확장하려는 조직에게 필수적인 인프라입니다. 하드웨어 선택, 데이터 센터 계획, 소프트웨어 배포 및 클러스터 관리에 대한 주요 고려 사항을 이해함으로써 AI 이니셔티브를 지원할 수 있는 강력한 GPU 클러스터를 설계하고 구축할 수 있습니다.

처음부터 GPU 클러스터를 조립하는 것은 상당한 전문성과 노력이 필요하지만, Run:AI와 같은 도구를 사용하면 복잡성을 추상화하고 GPU 투자를 최대한 활용할 수 있습니다. Run:AI가 AI 워크로드를 위한 GPU 클러스터를 구축하고 관리하는 방법을 확인하려면 데모 예약 (opens in a new tab)을 통해 팀과 상담하세요.

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