자율 주행 자동차는 운전자 조작 없이 인공 지능으로 운행되는데요. 자율 주행의 완성도를 높이기 위해선 기계 학습을 통해 인공 지능의 능력을 계속 올려야 하는데, 엔비디아가 자율 주행 자동차의 인공 지능을 위한 기계 학습을 가속하는 DGX 슈퍼POD(DGX SuperPOD)를 발표했습니다.
엔비디아에 따르면 DGX 슈퍼POD는 세계에서 22번째로 빠른 슈퍼컴퓨터인데요. 96개 엔비디아 DGX-2H 슈퍼컴퓨터와 멜라녹스(Mellanox) 인터커넥트(Interconnect) 기술로 3주만에 구축되었고, 초당 9.4 페타플롭의 처리 능력으로 자율주행 차량에 요구되는 수많은 딥 뉴럴 네트워크를 훈련시킬 수 있다는군요.
보통 자율 주행 자동차를 위해 수집된 데이터는 1대당 1테라바이트에 달하고, 수년 동안 페타바이트의 데이터를 수집하게 되는데요. 자율 주행 인공 지능은 이 데이터를 기반으로 도로 법규에 따라 알고리즘을 학습하면서 잠재적인 오류를 찾아내기 위해 심화신경망을 통해 재훈련을 반복합니다. DGX 슈퍼POD은 계산 집약적인 심화신경망 처리를 가속할 수 있다는군요.
엔비디아는 비슷한 성능 수준을 가진 다른 상위 500개의 시스템이 수천 대의 서버로 구성되어 규모가 큰 반면, DGX 슈퍼POD는 이에 비해 400배 작아 공간을 적게 차지한다고 밝혔습니다. 엔비디아는 AI 지원 데이터 센터가 없지만 엔비디아 슈퍼POD 아키텍처를 사용하려는 기관 및 기업을 위해 DGX-레디 데이터 센터 프로그램(DGX-Ready Data Center program)을 내놓았다고 밝혔습니다.
직접 보고 듣고 써보고 즐겼던 경험을 이야기하겠습니다.
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