고성능 컴퓨팅(HPC)은 1964년 세계 최초의 슈퍼컴퓨터인 CDC 6600이 도입되면서 그 시작 이후 빠르게 진화했습니다. 그 이후, 전 세계가 생성하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가했으며, 이에 따라 HPC가 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 처리할 수 있어야 할 필요성이 커졌습니다.
데이터를 보다 효율적으로 처리해야 하는 이러한 요구로 인해 HPC 혁신가와 설계자들은 데이터가 어떻게 처리되고, 어디에서 처리되며, 무엇이 처리되는지에 대해 고민해야 했습니다.
아직 따라야 할 표준이나 명확한 모범 사례는 없습니다. 그러나 혁신과 혁신은 특히 AI와 같은 분야에서 빠르고 두꺼워지고 있습니다.
“세계, “가능한”은 거의 기하학적으로 극적으로 확장되고 있습니다. 퓨어스토리지가 보유하고 있는 데이터의 양과 퓨어스토리지가 보유하고 있는 컴퓨팅의 양은 원시 컴퓨팅뿐만 아니라 알고리즘 및 전송 학습의 발전에 관한 것입니다. 정말 놀라운 일이 일어나고 있습니다. 혁신이 폭발적으로 증가한 캄브리안입니다.” – 저스틴 에머슨, 수석 기술 에반게스트, 퓨어스토리지
클라우드 컴퓨팅이 확고히 구축되면서, 플러드게이트는 완전히 새로운 슈퍼컴퓨팅 혁신과 실험의 세계를 열었습니다. HPC의 상위 5가지 트렌드는 다음과 같습니다. 새로운 풍부한 데이터를 완전히 활용할 수 있는 현대 기업의 잠재력에 대한 트렌드입니다.
1. 인공지능은 HPC를 개선하는 데 사용됩니다.
인공지능(AI)을 언급하지 않고 현재의 HPC 트렌드에 대해 이야기하는 것은 매우 어렵습니다. 지난 5년 동안 사물인터넷(IoT), 5G 및 기타 데이터 기반 기술이 등장하면서, 의미 있고 삶을 변화시키는 AI에 사용할 수 있는 데이터의 양은 AI가 HPC에 영향을 미칠 만큼 충분히 증가했으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
고성능 컴퓨터는 AI 워크로드를 지원하는 데 필요하지만, 이제 AI 자체를 HPC 데이터센터를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 스토리지, 서버 및 네트워킹 기어의 상태를 포함한 전반적인 시스템 상태를 모니터링하여 올바른 구성을 보장하고 장비 고장을 예측할 수 있습니다. 기업은 또한 AI를 사용하여 난방 및 냉각 시스템을 최적화하여 전력 소비를 줄이고 효율성을 개선할 수 있습니다.
AI는 또한 맬웨어에 대한 수신 및 발신 데이터를 스크리닝하는 데 사용될 수 있기 때문에 HPC 시스템의 보안에도 중요합니다. 또한 행동 분석 및 이상 탐지를 통해 데이터를 보호할 수 있습니다.
자연어 처리(NLP)는 AI의 또 다른 흥미로운 HPC 관련 분야입니다. AI는 데이터로부터 인사이트와 가치를 도출하는 것이며, NLP는 보다 접근성이 높고 포괄적인 기술을 만드는 데 도움을 주고 있습니다.
2. 엣지 컴퓨팅은 가치와 속도를 더할 것입니다.
기업들은 HPC 데이터센터를 온프레미스, 클라우드, “에지”(그러나 엣지는 정의될 수 있음) 또는 이들의 조합으로 구축할 수 있습니다. 그러나, 점점 더 많은 조직들이 더 빠른 응답 시간과 대역폭 절감 혜택을 위해 분산(즉, 엣지) 구축을 선택하고 있습니다.
중앙 집중식 데이터센터는 점점 더 엄격해지는 5G-enabled 레이턴시 SLA를 충족하기 위해 애플리케이션 또는 디바이스에 최대한 가깝게 데이터 계산 및 스토리지를 수행해야 하는 현대적인 애플리케이션에 비해 속도가 너무 느립니다.
HPC가 데이터를 더 빠르게 계산할수록 더 많은 데이터를 계산할 수 있고 더 복잡한 문제를 해결할 수 있기 때문에 물론 속도는 고성능 컴퓨팅의 핵심 요소입니다. 엣지 컴퓨팅의 인기가 높아짐에 따라, 고성능 컴퓨터는 더욱 강력하고 가치 있게 될 것입니다.
3. HPC는 서비스형으로 더욱 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다.
클라우드의 등장은 서비스형 혁신으로 이어졌으며, HPC는 이제 이러한 움직임에 동참하고 있습니다. 많은 벤더들이 HPC 장비 판매에서 HPC 서비스형(HPCaaS) 제공으로 전환했습니다. 이를 통해 사내 지식, 리소스 또는 인프라가 없는 기업은 자체 HPC 플랫폼을 생성하여 클라우드를 통해 HPC를 활용할 수 있습니다.
이제 Amazon Web Services (AWS) Google 및 Alibaba와 같은 많은 주요 클라우드 제공업체가 HPCaaS를 제공합니다. HPCaaS의 이점으로는 구축의 용이성, 확장성 및 비용 예측성이 있습니다.
4. GPU 컴퓨팅이 급증할 전망입니다.
원래 게임용으로 설계된 그래픽 처리 장치(GPU)는 가장 중요한 컴퓨팅 기술 유형 중 하나로 발전했습니다. GPU는 많은 데이터를 동시에 처리할 수 있는 특수 처리 유닛으로, 머신러닝, 비디오 편집 및 게이밍 애플리케이션에 GPU를 유용하게 만듭니다.
HPC를 위해 GPU를 사용하는 애플리케이션은 일기예측, 데이터 마이닝 및 이러한 속도와 데이터 연산량이 필요한 기타 다양한 프로세스를 포함합니다. NVIDIA는 GPU의 최대 제조업체입니다.
퓨어스토리지가 NVIDIA를 통해 AI 워크플로우를 재정의하고 간소화하는 방법을 알아보세요.>>
참고: GPU는 때때로 중앙 처리 유닛(CPU) 및 TCU(Tensor Processing Unit)와 혼동됩니다. CPU는 컴퓨터의 모든 로직, 계산 및 I/O를 관리하는 범용 프로세서입니다. TCU는 머신러닝 워크로드를 가속화하는 데 사용되는 Google의 맞춤형 애플리케이션별 프로세서입니다. 반면 GPU는 그래픽 인터페이스를 개선하고 하이엔드 작업을 실행하는 추가 프로세서입니다.
5. 현대적인 데이터 스토리지는 중요한 투자입니다.
HPC 시스템의 세 가지 핵심 구성 요소는 컴퓨팅, 네트워킹 및 스토리지입니다. 스토리지는 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문에 HPC를 사용 중이거나 사용할 계획이라면 강력하고 현대적인 데이터 스토리지 솔루션을 갖추는 것이 중요합니다.
HPC와 관련된 방대한 양의 데이터를 수용하기 위해 HPC 시스템의 데이터 스토리지 시스템은 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
- 언제든지 모든 노드의 데이터를 사용할 수 있습니다.
- 모든 규모의 데이터 요청 처리
- 성능 지향 프로토콜 지원
- 점점 더 까다로워지는 레이턴시 SLA에 따라 빠르게 확장
HPC 시스템의 진정한 미래 경쟁력을 유지하는 데이터 스토리지 솔루션을 선택해야 합니다.
플래시블레이드(FlashBlade)가 HPC 프로젝트를 지원하는 데 필요한 스케일-아웃 스토리지를 제공하는 방법
퓨어스토리지(플래시블레이드(FlashBlade))는 현대적 데이터 및 애플리케이션을 위한 초고속 통합 파일 및 오브젝트(UFFO) 플랫폼을 제공하여 스토리지 병목 현상을 제거하는 업계 최첨단 솔루션입니다. 무엇보다도 설치, 프로비저닝 및 관리가 간단합니다. 플래시블레이드(FlashBlade)로 고성능 컴퓨팅 프로젝트를 지원하는 방법을 직접 확인해 보세요. 지금 바로 테스트해보세요.
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