딥러닝은 방대한 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 데 주로 활용합니다.

이미지 인식 , 음성 인식 , 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을를 보이며, 특히 대규모 데이터 처리에 있어

큰 역할을 수행하므로 딥러닝을 진행하기 위해서는  적합한 성능을 갖춘 GPU가 필수적입니다.


딥러닝 하드웨어 고려 사항

딥러닝 작업에는 적절한 하드웨어 선택이 중요합니다. 아래 4가지 요소를 참고하여 효율적으로 GPU를 선택하시기 바랍니다.

모델 처리량 (Throughput) : 초당 처리 가능한 데이터의 양 

모델 대기 시간 (Latency) : 입력에서 출력까지 걸리는 시간

모델 메모리 사용량 : 학습과 추론 시 필요한 메모리 크기

비용 : 하드웨어 운영 비용 

GPU 용어 소개

위 고려 사항을 확인했다면 GPU 사양 중 어떤 항목을, 어떤 기준으로 확인해야 하는지 알아야 합니다.

CUDA 코어

NVIDIA의 GPU 아키텍처에서 사용되는 기본 연산 단위로, 많은 양의 병렬 처리를 가능하게 합니다.

텐서 코어(Tensor Core)

텐서코어는 딥러닝 연산을 가속화하는 GPU의 핵심 기능 중 하나입니다. 행렬 연산을 더욱 빠르게 처리하며, 특히 딥러닝 모델 학습 시 필요한 대규모 행렬 곱셈을 효율적으로 수행합니다.

FP32(32-Bit floating point)

딥러닝 연산에서 자주 사용되는 32비트 부동소수점 형식으로, 정밀한 연산이 가능하지만 처리 속도가 상대적으로 느릴 수 있습니다.

FP16(16-Bit floating point)

FP32보다 연산 정밀도가 낮지만 처리 속도가 빠릅니다. 딥러닝에서 모델 훈련 시 성능을 높이기 위해 많이 사용되며, 메모리 사용량을 줄일 수 있는 장점이 있습니다.

권장 GPU 

딥러닝 작업에 적합한 GPU를 소개드립니다.


NVDIA A100

A100은 딥러닝, AI 연구, 대규모 데이터 분석을 위한 최상급 GPU입니다. 80GB HBM2 메모리와 640개 텐서 코어를 제공하여 대규모 모델 학습에 적합합니다.

* A100 이상의 GPU는 거대 데이터 처리에 적합하며, 성능 대비 비용 효율 측면에서는 소~중규모 작업에는 적합하지 않을 수 있습니다.


NVDIA A6000

데이터 센터 전문가용 GPU로, 48GB GDDR6 메모리를 탑재하여 딥러닝, AI 연구, 고해상도 작업에 적합합니다.
추가로 대용량 메모리를 필요로 하는 환경에서 강력한 성능을 자랑합니다.


NVDIA 4000 Ada Generation

최신 Ada Lovelace 아키텍처 기반으로 효율적인 전력 소비와 뛰어난 성능을 갖춘 GPU 서비스로, 20GB GDDR6 메모리를 통해 일반적인 딥러닝 작업에 적합합니다.


NVDIA RTX 4090

가정용 고성능 GPU로, 딥러닝에도 우수한 성능을 나타냅니다. 개인 프로젝트나 간단한 머신러닝에 활용할 수 있습니다.


CPU 및 메모리 중요성

딥러닝 작업에 있어 GPU가 추론 속도를 결정하는 핵심 요소지만, CPU와 메모리도 매우 중요합니다.

CPU는 딥러닝 작업에서 대규모 데이터셋을 빠르게 로딩하거나 스왑 공간을 이용할 때 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.


메모리는 딥러닝 작업 시 GPU에 전달되기 전 RAM에서 데이터를 처리하게 되는데, 이때 RAM 용량이 부족하면 스왑(SWAP)이 발생하여 전체 성능이 크게 저하될 수 있습니다.

* 딥러닝 작업은 여러 데이터셋을 한번에 로드해야 하므로 충분한 RAM이 필수적입니다.


딥러닝에 적합한 GPU 사양을 선택할 때 하단 성능표를 참고하기 바랍니다.


권장 CPU

권장 VRAM 

회사 소개

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아울러 CLOUDV GPU 서비스는 서버 호스팅 방식으로 서비스를 제공하며, 하드웨어 자원을 독점적으로 이용할 수 있어 높은 성능을 제공합니다.

또한 최대 8WAY GPU을 탑재할 수 있어 최상의 성능을 경험할 수 있습니다.최대 384GB GPU 메모리를 통해 쾌적한 작업 환경을 경험해보시길 바랍니다

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