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담당자 : 정지훈 부장 (영업부) / 010-9500-3099 / hoon@einsis.com
안녕하세요. ^^
주식회사 아인시스 아이엔씨 정지훈 부장 입니다.
금일은 최근 딥러닝 GPU 서버등에서 많이 등장하는 용어인 DGX와 HGX에 대해서 알아 보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
참고로 NVIDIA DGX와 HGX는 모두 NVIDIA의 인공지능 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 솔루션의 일환으로, 서로 다른 용도와 아키텍처를 가지고 있습니다. 다음은 두 시스템의 주요 차이점입니다:
1. 목적 및 사용 사례
- DGX: DGX 시스템은 AI 개발 및 딥러닝 훈련을 위한 완전한 솔루션입니다. 주로 연구자와 데이터 과학자들이 사용하며, 머신러닝 모델 훈련과 데이터 분석을 위해 최적화되어 있습니다. DGX 시스템은 소프트웨어 스택(예: NVIDIA GPU Cloud)과 함께 제공되어 사용자가 빠르게 AI 모델을 개발할 수 있도록 돕습니다.
- HGX: HGX는 데이터 센터에서의 고성능 컴퓨팅 및 클라우드 서비스 제공을 위해 설계된 모듈형 플랫폼입니다. 주로 기업과 클라우드 서비스 제공업체가 사용하며, 대규모 인프라에 적합한 GPU 기반 솔루션입니다. HGX는 특히 다양한 워크로드(예: AI, HPC, 데이터 분석)에 대해 유연하게 확장할 수 있습니다.
2. 하드웨어 구성
- DGX: DGX 시스템은 NVIDIA A100, H100 등의 고성능 GPU를 포함하여, CPU, 메모리, 저장 장치 등 모든 구성 요소가 최적화된 형태로 통합되어 있습니다. 일반적으로 8개의 GPU를 갖춘 DGX 시스템(예: DGX A100)이 가장 많이 사용됩니다.
- HGX: HGX 플랫폼은 GPU를 여러 대 결합할 수 있는 아키텍처로 설계되어 있습니다. 고객이 필요에 따라 GPU와 CPU의 조합을 유연하게 구성할 수 있으며, 최대 16개의 GPU를 연결할 수 있는 옵션이 있습니다. HGX는 하드웨어적인 모듈화가 가능해 대규모 클러스터를 구축하는 데 적합합니다.
3. 소프트웨어 및 지원
- DGX: DGX 시스템은 NVIDIA의 AI 소프트웨어 스택(예: NGC, CUDA, cuDNN 등)을 기본적으로 포함하여, 사용자가 손쉽게 AI 작업을 시작할 수 있도록 설계되어 있습니다. 또한, NVIDIA의 소프트웨어 업데이트와 지원이 체계적으로 제공됩니다.
- HGX: HGX 플랫폼은 사용자에게 다양한 프레임워크와 솔루션을 지원할 수 있는 유연성을 제공합니다. HGX 시스템은 일반적으로 여러 클라우드 서비스와 통합되며, 다양한 소프트웨어와의 호환성이 높습니다.
4. 배포 및 관리
- DGX: DGX는 독립형 시스템으로서 설치와 관리가 비교적 간편합니다. 작은 팀이나 연구실에서도 쉽게 배포할 수 있습니다.
- HGX: HGX는 대규모 데이터 센터에 최적화되어 있으며, 클러스터 환경에서 운영되는 경우가 많습니다. 따라서 보다 복잡한 관리와 운영을 요구할 수 있습니다.
요약 하자면..
DGX는 AI 연구와 개발에 최적화된 단일 시스템이며, HGX는 유연성과 확장성이 뛰어난 데이터 센터 솔루션입니다.
쉽게 말해 DGX 는 시스템을 말하며, HGX 는 그러한 시스템과 솔루션이 융합되어 있는 엔비디아의 레퍼런스 아키텍쳐라고 보시면 됩니다.
물론 선택은 사용자의 요구와 작업 환경에 따라 달라집니다.
오늘은 DGX와 HGX에 대해서 알아 보는 시간을 마련해 보았는데요, 본 포스팅을 작성 하면서 저도 애매모호하게 알고 있는 부분에 대해 해소가 될 수 있는 기회가 되었습니다.
다소 부족한 포스팅 이었지만 아무쪼록 본 포스팅이 방문해 주신 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.
이상 아인시스의 정지훈 부장 이었습니다.
감사 합니다. ^^
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