데이터 처리 장치

서버 기술과 데이터 센터 애플리케이션의 발전은 전체적으로 컴퓨팅 성능을 높이기 위해 중앙 처리 장치(CPU)를 지원할 새로운 장치를 찾는 방향으로 이루어져 왔습니다. 가장 대표적인 예가 컴퓨터 그래픽 렌더링을 지원하기 위해 개발된 GPU입니다. 나아가 GPU가 그래픽 렌더링 외에도 다양한 작업을 수행할 수 있다는 사실이 알려지면서 GPGPU가 등장했습니다. 이기종 컴퓨팅과 병렬 컴퓨팅의 시너지 효과를 바탕으로 GPGPU는 현재 CPU의 처리 성능을 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 슈퍼컴퓨팅 수준으로 끌어올리는 데 널리 활용되고 있습니다.

DPU, 즉 데이터 처리 장치는 이러한 철학을 실현한 보다 최근의 이정표입니다. CPU와 GPU에 이어 데이터 센터의 세 번째 핵심 축으로 구상된 DPU는 네트워킹 및 통신 워크로드를 대신 처리해 CPU를 추가로 지원합니다. DPU는 하드웨어 가속 기술과 고성능 네트워크 인터페이스를 활용해 데이터 전송, 데이터 압축, 데이터 스토리지, 데이터 보안 및 데이터 분석 작업을 효율적으로 처리합니다. 이러한 작업은 전통적으로 CPU가 담당해 왔지만, 대규모 서버 팜이나 서버실에서는 해당 작업을 DPU에 위임함으로써 CPU를 다른 워크로드에 할당할 수 있습니다. 빅데이터, 인공지능(AI), 머신 러닝, 딥 러닝과 같은 데이터 집약적 작업에서는 이러한 방식이 성능에 큰 차이를 만들 수 있습니다.

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컴퓨팅 클러스터에 DPU를 도입하면 성능을 향상할 수 있습니다. 특히 데이터 기술의 한계를 확장하는 대규모 프로젝트를 진행하는 경우 그 효과가 더욱 큽니다. 프로세서 간 데이터 이동에 DPU를 사용하는 데이터센터는 더 빠른 컴퓨팅 성능, 높은 가용성, 향상된 보안, 강화된 공유성을 기대할 수 있습니다. DPU 지지자들은 전 세계의 데이터가 점점 더 클라우드로 유입됨에 따라 DPU가 미래 클라우드 컴퓨팅 데이터센터의 핵심 요소가 될 것이라고 확신합니다.

시장에서 손꼽히는 데이터 처리 장치(DPU) 제품 중 하나인 NVIDIA BlueField®-2 DPU는 CPU에서 네트워킹, 스토리지, 보안과 같은 핵심 작업을 오프로딩하도록 설계되었습니다. 이를 통해 조직은 IT 인프라를 가속화되고 완전히 프로그래밍 가능하며 데이터 침해와 사이버 공격을 방지하는 "제로 트러스트" 보안 기능을 갖춘 최첨단 데이터 센터로 전환할 수 있습니다. GIGABYTE G242-P32는 G 시리즈 GPU 서버로, HPC, AI 및 과학 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 통합 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼인 NVIDIA Arm HPC Developer Kit의 일부입니다. 이 키트에는 NVIDIA® BlueField®-2 DPU 2개가 탑재되어 있습니다. Arm HPC Developer Kit는 이미 다양한 산업 분야의 고객이 유용하게 활용하고 있습니다. 그중에는 대만대학교(NTU) 네트워킹 및 멀티미디어 대학원도 있습니다. 이 대학원은 자율주행 차량을 테스트하고 사고 다발 구간을 파악해 신속하게 개선하기 위해 "고정밀 교통 흐름 모델"이라는 지능형 교통 시스템을 개발했습니다.