엔비디아(www.nvidia.com)은 미국 산호세에서 열리고 있는 GTC(GPU Technology Conference) 2015에서 딥 러닝(Deep Learning)을 가속화시킬 3가지의 새로운 기술을 발표했다. 딥 뉴럴 네트워크(deep neural networks) 트레이닝을 위해 만들어진 프로세서 ‘지포스 GTX 타이탄 X(GeForce GTX TITAN X)’, 소프트웨어 애플리케이션 ‘디짓 딥 러닝 GPU 트레이닝 시스템(DIGITS Deep Learning GPU Training System)’, 데스크사이드 딥 러닝 어플라이언스 ‘디짓 데브박스(DIGITS DevBox)’ 등이다.
젠슨 황(Jen-Hsun Huang) 엔비디아 CEO는 “오늘날 빠르게 성장하고 있는 가상지능의 한 부분인 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.
엔비디아의 맥스웰(Maxwell) GPU 아키텍터를 기반으로 한 타이탄 X는 7 테라플롭의 단일 정밀도(peak single-precision) 성능을 위한 3,072 프로세싱 코어 및 12GB의 온보드 메모리를 결합, 이전 모델보다 2배 높은 성능 및 전력효율성을 자랑한다. 6.5GB/s 메모리 대역폭을 통해 타이탄 X는 딥 뉴럴 네트워크 트레이닝을 위한 수백만여개의 데이터를 처리할 수 있다. 일례로 ‘알렉스넷(AlexNet)’이라는 업계 표준 알고리즘 모델로 120만개의 이미지 데이터셋으로 실험한 결과, 16코어 CPU로는 40일 이상 소요되는 작업을 타이탄 X는 단 3일 이내의 기간에 완료했다.
디짓 트레이닝 시스템은 이미지 분류를 위해 딥 뉴럴 네트워크를 디자인, 트레이닝, 그리고 검증하는 올인원 그래픽 시스템이다. 사용자들에게 딥 뉴널 네트워크의 세팅업, 환경설정 및 훈련 과정을 인도해 줌으로써 과학자들로 하여금 연구 및 결과에 집중할 수 있도록 한다. 특히 사용자들이 업무를 미세하게 조정할 수 있도록 실시간 모니터링 및 시각화를 제공하며, 프레임워크 카페(Caffee)의 GPU 가속 버전을 지원한다.
딥 러닝 연구를 가속화시키기 위한 플랫폼의 올인원 동력소인 데브박스는 4개의 타이탄 X로 구성, 메모리에서 IO, 파워까지 모든 구성요소들이 딥 러닝 연구에 고효율 성능을 제공하기 위해 최적화됐다. 데브박스에는 디짓 소프트웨어 패키지, 가장 대중적인 딥 러닝 프레임워크인 카페(Caffe), 테아노(Theano) 및 토치(Torch), 엔비디아의 강력한 GPU 가속 딥 러닝 도서관인 cuDNN 2.0 등이 포함돼 있다.
