AI모델 개발을 위한 GPU서버

GPU 집약적인 AI 모델의 경우 이상적인 GPU 서버는 데이터 세트의 크기, 모델 아키텍처의 복잡성 및 원하는 교육 시간과 같은 모델의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.

GPU 집약적인 AI 모델을 위해 GPU 서버를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 일반적인 지침은 다음과 같습니다.

- GPU 성능: GPU는 AI 모델 훈련에 가장 중요한 구성 요소입니다. NVIDIA A100(최신 모델은 H100) 또는 AMD Radeon Instinct MI100과 같이 고성능을 제공하는 최신 GPU가 장착된 서버를 찾으십시오. 이 GPU는 메모리 대역폭이 높고 고정밀 계산을 지원하므로 딥 러닝 애플리케이션에 이상적입니다.

- 메모리: 많은 메모리가 필요한 AI 모델은 메모리 용량이 큰 서버가 유리할 수 있습니다. 데이터 세트의 크기와 모델 아키텍처의 복잡성에 따라 최소 256GB 이상의 메모리가 있는 서버를 찾으십시오.

- 네트워크 대역폭: 대규모 AI 모델 교육에는 종종 GPU와 스토리지 및 네트워킹과 같은 다른 구성 요소 간에 많은 양의 데이터를 전송하는 작업이 포함됩니다. 빠른 데이터 전송을 보장하고 교육 시간을 줄이려면 100Gbps 이상의 Ethernet 또는 InfiniBand와 같은 고속 네트워크 연결이 있는 서버를 찾으십시오.

- 스토리지: AI 모델은 종종 데이터 세트 및 모델 체크포인트를 저장하기 위해 많은 양의 스토리지가 필요합니다. 데이터에 대한 빠른 액세스를 보장하기 위해 NVMe SSD 또는 RAID 어레이와 같은 고용량 고속 스토리지 솔루션이 있는 서버를 찾으십시오.

GPU 집약적인 AI 모델에 적합한 GPU 서버의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

NVIDIA DGX A100: 이 서버는 각각 40GB의 메모리가 있는 8개의 NVIDIA A100 GPU를 갖추고 있어 딥 러닝 애플리케이션을 위한 고성능 및 메모리 대역폭을 제공합니다.

AMD Radeon Instinct MI100: 이 서버는 각각 32GB의 메모리가 있는 4개의 AMD MI100 GPU를 갖추고 있어 딥 러닝 워크로드를 위한 고성능 및 메모리 대역폭을 제공합니다.

NVIDIA 또는 AMD GPU가 장착된 Intel Xeon Scalable 프로세서: 이러한 서버는 NVIDIA A100 또는 AMD MI100과 같은 여러 고급 GPU와 딥 러닝 워크로드를 지원하는 고속 메모리 및 스토리지로 구성할 수 있습니다.

고도로 GPU 집약적인 AI 모델은 워크로드를 처리하기 위해 여러 서버가 필요할 수 있으며 특정 요구 사항은 훈련 중인 모델의 크기와 복잡성에 따라 달라집니다.