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태그 : GPU

GPU(Graphic Processing Unit)를 클라우드 컴퓨팅에 활용하는 연구와 상용화가 점차 확산되고 있다. 인공지능이 주목받게 되면서 이를 동작시키기 위한 인프라이자 데이터를 공급하는 저장소인 클라우드도 수요와 서비스가 늘고 있다. 인공지능의 성능은 데이터의 학습량과 그 학습에 필요한 컴퓨팅 파워에 따라 달라져서 고성능 클라우드 컴퓨팅이 요구된다. GPU는 다수의 코어를 가져 병렬 처리에 유리하며, CPU 대비 단위 코어당 가격이 저렴하다. 이에 따라 GPU를 클라우드 컴퓨팅 자원으로 활용하는 방법이 등장했다. 그런데 클라우드 컴퓨팅은 가상화가 전제되는 기술이기 때문에 GPU를 온전한 클라우드 자원으로 활용하기 위해서는 역시 가상화가 필요하다. 그간 GPU 가상화는 어렵고 복잡한 기술이었으나, 여러 연구를 거쳐 최근에는 하드웨어에서 가상화를 지원하는 제품이 출시되고 있다. 이 보고서에서는 GPU 가상화 기술의 등장배경과 그간의 현황에 대하여 살펴보고, 클라우드 GPU 가상화 연구에서 기술 수준을 발전시킬 수 있는 과제와 방향을 논의하고자 한다.

이슈리포트 GPU AI 클라우드 가상화 월간SW중심사회 2020년 4월호

유현곤 (NVIDIA 부장) GPU와 인공지능 성공사례

1. 국내 인공지능 인프라 조성을 위해서는 저장소의 보안 문제를 해결해야 함
2. 현재 국내 기업의 경우 100장 수준의 GPU를 사용하고 있으나, 보유 기업의 절대적 수가 미국,일본 등에 비해 매우 부족한 실정임

GPU 월간SW중심사회 2016년 5월호

아직 10년은 더 필요했을 것이라 전망된 인공지능 바둑 프로그램이 세계 최정상 프로 바둑 기사를 꺾고 능력을 과시했다. 인공지능 기술의 발전 속도가 정말 무섭다. 하지만 이럴 때일수록 알파고를 더 깊게 이해해 볼 필요가 있다. 알파고가 어떻게 프로 9단급 바둑 실력을 갖게 됐는지 더 세밀하게 분석해봐야 한다.

한겨례 사이언스온ㅣ추형석 선임연구원ㅣ2016. 03. 16

인공지능 AlphaGo 알파고 계산자원 GPU

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