엔비디아, '타이탄 X·딥 러닝 소프트웨어·개발박스' 발표

[양태훈기자] 엔비디아(대표 젠슨 황)는 17일(현지시간) 미국 산호세에서 열린 'GTC2015'에서 딥 러닝(Deep Learning)을 가속화할 수 있는 기술로 '지포스 GTX 타이탄 X', '디짓 딥 러닝 GPU 트레이닝 시스템', '디짓 데브박스'를 발표했다.

지포스 GTX 타이탄 X는 하드웨어 및 소프트웨어는 딥 뉴럴 네트워크(deep neural network) 트레이닝을 위해 만들어진 프로세서다.

엔비디아의 맥스웰 그래픽처리장치(GPU) 설계 기반으로, 7테라플롭(초당 1조번 연산)의 단일 정밀도 성능을 위해 3천72개의 프로세싱 코어 및 12GB의 온보드 메모리를 결합됐다.

전반적인 성능 및 전력효율이 기존 모델 대비 약 2배 향상, 6.5GB/초(s) 메모리 대역폭을 통해 딥 뉴럴 네트워크 트레이닝을 위한 수백 만 여개의 데이터를 처리할 수 있다.

엔비디아 측은 알렉스넷(AlexNet)이 업계 표준 알고리즘 모델로 120만개의 이미지 데이터셋으로 실험한 결과, 16코어 중앙처리장치(CPU)로 40일 이상 소용되는 작업을 타이탄 X는 3일 이내에 작업을 완료했다고 설명했다.

디짓 딥 러닝 GPU 트레이닝 시스템은 이미지 분류를 위해 딥 뉴럴 네트워크의 디자인, 트레이닝, 검증하는 최초의 올인원 시스템을 말한다.

딥 뉴럴 네트워크란 딥 러닝(여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 다량의 데이터나 복잡한 자료속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 시도하는 기계학습) 기법 중 하나로, 이 시스템은 사용자에게 실시간 모니터링 및 시각화된 정보 등을 제공해 사용자가 연구에 집중할 수 도와준다.

데브박스는 딥 뉴럴 네트워크를 발전하는데 필요한 연구를 가속화시키기 위해 4개의 타이탄 X, 메모리에서 정보출입구(I/O), 파워까지 구성요소들을 하나로 구성한 플랫폼이다.

과학자 및 연구자들이 딥 뉴럴 네트워크를 보다 발전하기 위해 필요한 딥 러닝 프레임워크인 카페(Caffe), 테아노(Theano), 토치(Torch), 엔비디아 GPU 가속 딥 러닝 도서관 cuDNN 2.0을 제공한다.

엔비디아 측은 초기 멀티 GPU 트레이닝 결과, 주요 딥 러닝 벤치마크에서 데브박스가 하난의 타이탄 X보다 4배 높은 성능을 기록했다고 전했다.

실제 알렉스넷 트레이닝시 최고 사양의 GPU를 탑재한 PC 한 대가 이틀 이상, CPU만 사용하는 시스템이 한 달 이상의 작업소요시간이 걸렸던 작업을 디짓 데브박스는 13시간에 처리하는 것으로 나타났다.

젠슨 황(Jen Hsun Huang) 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "딥 러닝은 선진화된 의학 및 약학 연구에서 자동주행 차량까지 다양한 분야에서 컴퓨팅 혁신의 엔진"이라며 "이번에 새롭게 발표된 엔비디아의 딥 러닝 기술들은 딥 러닝 연구에 있어 전례 없는 속도 및 용이성, 파워를 선사할 것"이라고 말했다.