인텔코리아(사장 권명숙)가 양재동 엘타워에서 열린 고객 대상 세미나 및 기자 간담회를 통해 차세대 인텔® 제온 파이™(Intel® Xeon Phi™) 프로세서(코드명:나이츠 랜딩)를 소개하고, 머신러닝과 HPC 분야 시장 공략을 위한 전략을 발표했다.
인텔 제온 파이 프로세서는 부팅이 가능한 호스트 프로세서로서 유연성을 갖춰 다수의 분석 워크로드를 처리할 수 있다. 인텔 제온 파이 제품군은 32노드 인프라스트럭처 상에서 GPU보다 최대 1.38배 향상된 확장성을 제공하며, 128 노드 인프라 상에서 인텔 제온 파이 제품군을 사용하면 단일 노드 대비 최대 50배 빠른 속도로 모델을 훈련 시킬 수 있다.
국내 HPC 기반 강화를 위해 KISTI와 협력 지속
인텔코리아(사장 권명숙)가 양재동 엘타워에서 열린 고객 대상 세미나 및 기자 간담회를 통해 차세대 인텔® 제온 파이™(Intel® Xeon Phi™) 프로세서(코드명:나이츠 랜딩)를 소개하고, 머신러닝과 HPC 분야 시장 공략을 위한 전략을 발표했다.
인텔 제온 파이 프로세서는 부팅이 가능한 호스트 프로세서로서 유연성을 갖춰 다수의 분석 워크로드를 처리할 수 있다. 인텔 제온 파이 제품군은 32노드 인프라스트럭처 상에서 GPU보다 최대 1.38배 향상된 확장성을 제공하며, 128 노드 인프라 상에서 인텔 제온 파이 제품군을 사용하면 단일 노드 대비 최대 50배 빠른 속도로 모델을 훈련 시킬 수 있다.
인텔 제온 파이 제품군은 또한 머신러닝을 위한 인프라스트럭처로 가장 많이 채택된 인텔 제온 프로세서 E5 제품군과 결합해 한층 향상된 성능을 낼 수 있다.
인텔 제온 프로세서 E5 v4 제품군은 머신러닝 스코어링(scoring) 모델에 최적화되어 있으며, 인텔 제온 파이 프로세서와 함께 HPC 및 머신러닝 분야에 최적화된 시스템을 고객들에게 제공하고, 향후 관련 제품 로드맵을 강화해 국내 시장 공략을 본격화한다는 전략이다.
HPC 및 머신러닝용 소프트웨어 기반 확대
머신러닝의 저변 확대를 위해 공개 코드 개발자 커뮤니티와의 협력도 강화할 예정이다. Caffe, Tensorflow, Theano와 같은 딥러닝 프레임워크를 최적화 하여 인텔 아키텍처 기반에서 관련 소프트웨어가 최적의 성능을 낼 수 있게 지원하는 한편, DNN(Deep Neutral Network, 심층신경네트워크)을 위한 공개 MKL(Math Kernel Libraries)를 최적화하여 발표할 계획이다.
인텔과 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 지난 6월 상호양해각서(MOU)를 체결하고, 인텔 제온 파이 및 인텔 OPA 기반 국산 슈퍼 컴퓨터 시스템을 개발할 수 있도록 메인보드 디자인, 소프트웨어, 클러스터링, 패브릭 부문에서 긴밀히 협조하기로 했다.
KISTI는 아태 지역에서는 최초로 2년 연속 '인텔 초고성능 컴퓨팅 활용기술 연구사업(IPCC, 인텔병렬컴퓨팅센터)' 지원 대상에 선정된 바 있다. IPCC는 HPC 기반 확대를 위해 인텔이 2013년부터 진행해온 프로그램으로, 전세계 수준 높은 HPC 활용기술 연구 기관을 선정해 최대 2년까지 연구비를 지원한다.
이와 관련 금일 행사에 KISTI 류훈 박사가 직접 참석해 IPCC 프로젝트 진행현황을 소개했다. 류박사는 제온 파이 프로세서를 활용해 서브 나노미터급 차세대 반도체 소자 설계에 있어 주요 수치 연산 부문에서 향상된 성과를 거둘 수 있었다고 설명했다.
HPC 및 머신러닝에 대한 전문가 교육도 확대한다. 인텔은 2015년부터 파트너사인 대한컨설팅 (http://www.manycoreinside.com/)과 함께 CMEP(Code Modernization Enablement Program)을 진행해 왔다. 본 프로그램은 인텔 제온 파이 및 제온 프로세서 기반 HPC 시스템 활용을 최적화할 수 있도록 다중 코어에 맞춰 애플리케이션을 병렬화 및 벡터화할 수 있는 교육 과정을 제공한다. 지금까지 총 600명이 프로그램에 참여했으며, 올해 하반기까지 추가로 400명의 전문 인력에 대한 교육을 완료할 예정이다.