데이터 처리 장치(DPU)

서버 기술과 데이터 센터 애플리케이션의 발전은 전반적으로 컴퓨팅 속도를 높이기 위해 중앙 처리 장치(CPU)를 보조할 새로운 수단을 찾는 과정이었다고 할 수 있습니다. 가장 대표적인 사례는 컴퓨터 그래픽 렌더링을 지원하기 위해 개발된 GPU이며, GPU가 그래픽 렌더링 이상의 작업을 수행할 수 있다는 사실이 알려지면서 GPGPU가 등장했습니다. 이기종 컴퓨팅과 병렬 컴퓨팅의 시너지에 힘입어 GPGPU는 כיום 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 슈퍼컴퓨팅 분야에서 CPU의 처리 성능을 확장하는 데 널리 활용되고 있습니다.

DPU(Data Processing Unit)는 이러한 개념을 실현하는 데 있어 비교적 최근에 등장한 이정표입니다. CPU와 GPU에 이은 데이터 센터의 세 번째 핵심 축으로 구상된 DPU는 네트워킹 및 통신 워크로드를 처리함으로써 CPU를 더욱 효과적으로 지원합니다. 하드웨어 가속 기술과 고성능 네트워크 인터페이스를 활용하여 데이터 전송, 데이터 압축, 데이터 스토리지, 데이터 보안 및 데이터 분석을 효율적으로 처리합니다. 이러한 작업은 전통적으로 CPU가 담당해 왔지만, 대규모 서버 팜이나 서버실에서는 DPU에 해당 작업을 위임함으로써 CPU 리소스를 다른 워크로드에 할당할 수 있습니다. 이는 빅 데이터, 인공 지능(AI), 머신 러닝, 딥 러닝과 같이 데이터 집약적인 작업에서 성능에 큰 차이를 만들 수 있습니다.

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컴퓨팅 클러스터에 DPU를 도입하면 성능을 향상할 수 있으며, 특히 데이터 기술의 한계를 확장하는 대규모 프로젝트를 수행하는 경우 그 효과가 더욱 큽니다. DPU를 활용해 프로세서 간 데이터를 이동하는 데이터 센터는 더 빠른 컴퓨팅, 더 높은 가용성, 강화된 보안, 향상된 공유성을 기대할 수 있습니다. 전 세계 데이터가 점점 더 많이 클라우드로 유입됨에 따라, DPU는 미래 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터의 핵심 요소가 될 것이라고 지지자들은 확신합니다.

시장 선도적인 DPU 제품 중 하나인 NVIDIA BlueField®-2 DPU는 핵심 네트워킹, 스토리지 및 보안 작업을 CPU에서 오프로드하도록 설계되었습니다. 이를 통해 조직은 IT 인프라를 가속화되고 완전한 프로그래밍이 가능하며, 데이터 유출과 사이버 공격을 방지하는 제로 트러스트 보안 기능을 갖춘 최첨단 데이터센터로 전환할 수 있습니다. G242-P32는 G-Series GPU 서버로, HPC, AI 및 과학 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 통합 하드웨어·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 고객에게 활용되고 있으며, 그중 대만대학교(NTU) 네트워킹 및 멀티미디어 대학원은 이를 활용해 자율주행차를 테스트하고 사고 다발 구간을 식별하여 신속히 개선할 수 있는 ‘고정밀 교통 흐름 모델’이라는 지능형 교통 시스템을 개발했습니다.