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엔비디아·페이스북, 딥 러닝 프레임워크 ‘카페2’ 역량 강화
엔비디아 딥 러닝 SDK 라이브러리 활용…고성능 멀티 GPU 가속 트레이닝 및 추론 제공
2017년 04월 21일 10:36:44 윤현기 기자 y1333@datanet.co.kr
   
▲ 단일 DGX-1 슈퍼컴퓨터 상에서 카페2는 최대 7배 향상된 트레이닝 속도를 제공한다.

엔비디아(CEO 젠슨 황)는 페이스북이 오픈소스로 공개한 새로운 인공지능(AI) 딥 러닝 프레임워크 ‘카페2(Caffe2)’의 역량 강화를 위해 협력한다고 21일 밝혔다.

오늘날 전 세계는 수많은 텍스트, 이미지, 영상 등 매일 생성되는 정보들로 넘쳐나고 있다. 페이스북은 이러한 정보 관리를 돕는 새로운 AI 시스템을 개발하고 있으며, 이를 통해 정보량이 대규모로 증가하는 상황에서도 사람들이 보다 세상을 보다 잘 이해하고, 효율적으로 커뮤니케이션 할 수 있도록 돕고 있다. 개발자 및 연구원들은 카페2를 활용해 대규모 분산 트레이닝 시나리오를 구성하고 사용자 디바이스용 머신러닝 애플리케이션을 개발할 수 있다.

모바일 상에서 인공지능 기반 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 데이터 처리 작업이 순식간에 진행돼야 한다. 이처럼 빠른 인공지능 서비스 처리는 페이스북의 빅 베이슨(Big Basin) 서버에서 제공되는 것과 같은 GPU 가속화 컴퓨팅은 물론, 가속화된 하드웨어의 전체 성능을 활용할 수 있을 만큼 높은 수준으로 최적화된 딥 러닝 소프트웨어(SW)를 함께 요구한다.

엔비디아와 페이스북은 카페2 딥 러닝 프레임워크 상에서의 공동 작업을 통해 인공지능 가속화를 제공하고 있다. 양사는 공동 엔지니어링을 통해 카페2를 시작부터 끝까지 세밀하게 조정함으로써 엔비디아 GPU 딥 러닝 플랫폼의 장점을 최대한 활용할 수 있도록 구성했다.

카페2는 최신 엔비디아 딥 러닝 SDK 라이브러리인 cuDNN, cuBLAS, NCCL을 활용해 고성능의 멀티 GPU 가속 트레이닝 및 추론을 제공한다. 이에 따라 사용자들은 카페2가 엔비디아 GPU 시스템에서 최적의 성능을 제공한다는 사실을 인지하고, 인공지능 기반 애플리케이션 개발에 집중할 수 있다.

카페2는 빠르고 확장 가능하며 이동이 용이한 딥 러닝 프레임워크로 설계됐다. 엔비디아 테슬라 P100(Tesla P100) GPU 가속기 64개를 탑재한 8대의 네트워크화된 페이스북 빅 베이슨 AI 서버 상에서, 57배로 향상된 처리량 가속화를 기반으로 딥 러닝 트레이닝에 거의 선형에 가까운 확장성을 제공한다. 개발자는 인공지능 모델을 전보다 빠르게 트레이닝하고, 이를 반복할 수 있다.

이번 협업의 일환으로 엔비디아 DGX-1 AI 슈퍼컴퓨터는 딥 러닝에 최적화된 SW 스택에 카페2를 제공하는 최초의 인공지능 시스템이 될 전망이다. DGX-1과 카페2 모두 높은 성능 및 빠른 트레이닝을 제공한다. 향후 고객들은 엔비디아 DGX-1 컨테이너 레지스트리를 통해 DGX-1용 카페2를 이용할 수 있다.

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