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엔비디아, 빅데이터 분석 벤치마크 테스트서 신기록 수립

  • 기사입력 2020.06.23 16:30
  • 기자명 이상원 기자
 AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(CEO젠슨 황)가 TPCx-BB로 알려진 표준 빅데이터 분석 벤치마크 테스트에서 약 20배 빠른 성능을 달성했다고 밝혔다.

[M 오토데일리 이상원기자] AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(CEO젠슨 황)가 TPCx-BB로 알려진 표준 빅데이터 분석 벤치마크 테스트에서 약 20배 빠른 성능을 달성했다고 밝혔다.

엔비디아는 16개의 엔비디아 DGX A100 시스템으로 구동되는 래피즈(RAPIDS) 오픈소스 데이터 사이언스 소프트웨어 라이브러리 제품군을 사용, 불과 14.5분 만에 벤치마크를 실행했다.

현재 CPU 시스템에서 달성한 최고 결과는 4.7시간이다.

엔비디아 DGX A100에는 총 128개의 엔비디아 A100 GPU가 탑재됐으며, 엔비디아 멜라녹스(Mellanox) 네트워킹을 활용했다.

데이터 분석에 있어 중요한 것은 실제 결과이기 때문에 많은 조직들은 인공지능(AI)을 사용해 데이터로부터 통찰력을 이끌어낸다.

TPCx-BB 벤치마크는 구조화된 데이터에 대한 머신러닝과 SQL을 결합한 쿼리, 그리고 자연어 처리와 비정형 데이터를 통해 오늘날 데이터 분석 워크플로우에서 발견되는 다양성을 반영한다.

이러한 결과는 업계에 새로운 표준을 제시하게 되는데, 새로운 표준의 획기적인 발전은 엔비디아 소프트웨어 및 하드웨어 생태계를 통해 이루어진다.

해당 벤치마크를 실행하기 위해 엔비디아는 데이터 처리 및 머신러닝에래피즈, 수평 스케일링에 Dask, 초고속 통신에 UCX 오픈소스 라이브러리를 각각 사용했으며, 이 모든 것들은 엔비디아 DGX A100을 기반으로 구동됐다.

엔비디아 DGX A100 시스템은 단일 소프트웨어 정의 플랫폼에서 분석, AI 교육 및 추론을 효과적으로 수행할 수 있다.

또한, 엔비디아의 최신 암페어(Ampere) 아키텍처를 기반으로 하는 엔비디아 A100 텐서(Tensor) 코어 GPU와 엔비디아 멜라녹스 네트워킹을 턴키 시스템으로 통합, 쉽게 확장 가능하도록 한다.

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