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NVIDIA, 최대 16896개의 코어와 80GB HBM3 메모리를 탑재한 H100 Hopper GPU 발표

Wormhole

12 3481 9 2022.03.23 01:06

해외 매체의 기사를 번역한 것으로 오역과 의역이 있을 수 있으며 자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.
 NVIDIA, 최대 16896개의 코어와 80GB HBM3 메모리를 탑재한 H100 Hopper GPU 발표 NVIDIA Hopper GPU 아키텍처, 새로운 DPX 명령어를 사용하여 동적 프로그래밍을 최대 40배 가속화동적 프로그래밍 알고리즘은 의료, 로봇, 양자 컴퓨팅, 데이터 과학 등에 사용됩니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/03/23/7a79444bb4f71b55cb7e3614e517dd35.webp" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> 오늘 GTC에서 공개된 NVIDIA Hopper GPU 아키텍처는 새로운 DPX 명령어를 통해 유전체학, 양자 컴퓨팅, 경로 최적화 등을 위한 알고리즘에 사용되는 문제 해결 기술인 동적 프로그래밍을 최대 40배 가속화합니다. 
NVIDIA H100 GPU에 내장된 명령어 세트인 DPX는 개발자가 코드를 작성하여 여러 산업에서 동적 프로그래밍 알고리즘의 속도를 높이고 질병 진단, 양자 시뮬레이션, 그래프 분석 및 라우팅 최적화를 위한 워크플로를 향상하는 데 도움이 됩니다. 동적 프로그래밍이란 무엇입니까?
1950년대에 개발된 동적 프로그래밍은 재귀 및 메모라는 두 가지 핵심 기술을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 데 널리 사용되는 기술입니다. 
재귀는 문제를 더 간단한 하위 문제로 분해하여 시간과 계산 노력을 절약하는 것을 포함합니다. 메모이제이션에는 주요 문제를 해결할 때 여러 번 재사용되는 이러한 하위 문제에 대한 답변이 저장됩니다. 메모이제이션은 효율성을 높이므로 나중에 주요 문제에서 필요할 때 하위 문제를 다시 계산할 필요가 없습니다. 
DPX 명령어는 NVIDIA Ampere 아키텍처 기반 GPU와 비교하여 NVIDIA H100 GPU에서 동적 프로그래밍 알고리즘을 최대 7배 가속화합니다. 4개의 NVIDIA H100 GPU가 있는 노드에서 이러한 가속은 더욱 향상될 수 있습니다. 의료, 로봇 공학, 양자 컴퓨팅, 데이터 과학에 걸친 사용 사례
동적 프로그래밍은 일반적으로 많은 최적화, 데이터 처리 및 omics 알고리즘에서 사용됩니다. 지금까지 대부분의 개발자는 CPU 또는 FPGA에서 이러한 종류의 알고리즘을 실행했지만 NVIDIA Hopper GPU에서 DPX 명령을 사용하여 극적인 속도 향상을 달성할 수 있습니다. 
오믹스 
Omics는 유전체학(DNA 중심), 단백질체학(단백질 중심) 및 전사체학(RNA 중심)을 포함한 다양한 생물학적 분야를 다룹니다. 질병 연구 및 약물 발견의 중요한 작업을 알려주는 이러한 분야는 모두 DPX 명령으로 가속화할 수 있는 알고리즘 분석에 의존합니다. 
예를 들어 Smith-Waterman 및 Needleman-Wunsch 동적 프로그래밍 알고리즘은 DNA 서열 정렬, 단백질 분류 및 단백질 폴딩에 사용됩니다. 둘 다 스코어링 방법을 사용하여 서로 다른 샘플의 유전자 서열이 얼마나 잘 정렬되는지 측정합니다. 
Smith-Waterman은 매우 정확한 결과를 생성하지만 다른 정렬 방법보다 더 많은 컴퓨팅 리소스와 시간이 소요됩니다. 과학자들은 4개의 NVIDIA H100 GPU가 있는 노드에서 DPX 명령을 사용하여 이 프로세스의 속도를 35배 향상시켜 DNA 시퀀싱과 동일한 속도로 염기 호출 및 정렬 작업이 발생하는 실시간 처리를 달성할 수 있습니다. 
이러한 가속화는 전 세계 병원의 게놈 분석을 민주화하는 데 도움이 될 것이며 과학자들은 환자에게 맞춤형 약을 제공하는 데 더 가까이 다가갈 것입니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/03/23/a88c079fcff50d91da2d503414f24255.webp" alt="퀘이사존"> 경로 최적화
동적 창고를 통해 이동하는 자율 로봇이나 컴퓨터 네트워크의 여러 수신자에게 데이터를 전송하는 발신자에게는 여러 이동 부품에 대한 최적의 경로를 찾는 것이 필수적입니다. 
이 최적화 문제를 해결하기 위해 개발자는 지도나 그래프에서 모든 목적지 쌍 사이의 최단 거리를 찾는 데 사용되는 동적 프로그래밍 알고리즘인 Floyd-Warshall에 의존합니다. 4개의 NVIDIA H100 GPU가 있는 서버에서 Floyd-Warshall 가속은 기존 듀얼 소켓 CPU 전용 서버에 비해 40배 향상되었습니다. 
NVIDIA cuOpt AI 물류 소프트웨어와 함께 라우팅 최적화의 이러한 속도 향상은 공장, 자율 차량의 실시간 애플리케이션 또는 추상 그래프의 매핑 및 라우팅 알고리즘에 사용될 수 있습니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/03/23/0bc889d8aa328847562e4bb985366553.webp" alt="퀘이사존"> 유효성
NVIDIA DGX H100 시스템, DGX POD 및 DGX SuperPOD는 3분기부터 NVIDIA의 글로벌 파트너로부터 제공될 예정입니다. 
고객은 또한 Cyxtera, Digital Realty 및 Equinix IBX 데이터 센터를 비롯한 NVIDIA DGX 지원 데이터 센터 파트너가 운영하는 코로케이션 시설에 DGX 시스템을 배포하도록 선택할 수 있습니다.

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