위 세가지 차이점이 무엇인가요??
세가지 다 검색하면 서버용 pc(워크스테이션)이 뜨기도 하고
gpgpu서버 제품이 뜨기도 하고 gpu서버 제품도 뜨는데
제가 알기로는 인공지능서버 딥러닝을 위한 서버고
딥러닝 서버에 적합한 것이 gpgpu서버 아닌가요...?
고수님들의 조언부탁드립니다
박준홍
위 세가지 차이점이 무엇인가요??
세가지 다 검색하면 서버용 pc(워크스테이션)이 뜨기도 하고
gpgpu서버 제품이 뜨기도 하고 gpu서버 제품도 뜨는데
제가 알기로는 인공지능서버 딥러닝을 위한 서버고
딥러닝 서버에 적합한 것이 gpgpu서버 아닌가요...?
고수님들의 조언부탁드립니다
일단 서버든 워크던 뭐가 됐던간에
그놈이 그놈입니다.
단지 PCIe레인이 많은게 딥러닝에 유리하다 보니
일반 PC보다는 워크또는 서버가 유리하고
워크나 서버보다는 PCIe 카드 덕지덕지 박으라고 나온
2Way나 4Way서버가 유리하다 보니
거기에 GPU서버를 만드는건데...
단지 요즘 대세에 따라 딥러닝 서버니 인공지능 개발 서버니 웤이니 적어두면
뭔가 비싸보이니까 그렇게 이름을 세분화 시키는거죠...
AI 프로그램과 관계없이 GPU카드만 재대로 설치 운용 가능하면 GPU서버라고도 할 수는 있습니다..
GPGPU 서버 : GPGPU 연산이 가능한 서버
https://ko.wikipedia.org/wiki/GPGPU
인공지능서버 : 인공지능프로그램이 돌아갈 수 있는서버
https://www.nvidia.com/ko-kr/deep-learning-ai/implementing-ai-solutions-for-every-industry/
요즘 인공지능 프로그램이 GPU를 많이 사용하기에 인공지능서버 = GPU 서버인 듯합니다..
세가지 용어가 때에 따라서는 똑같은 의미를 지니기도 하나 아니기도 합니다..
gpu는 그래픽카드가 비디오 출력용으로 쓰일때 부르던 이름인데, 특성상 연산용으로 유용하니까 연산용으로 쓸수 있다고 강조하기위해서 gpgpu 서버라고 부르기 시작했죠.
gpu 혹은 gpgpu가 할수 있는 연산 중에서 특별히 잘하는건 매트릭스/텐서 연산이고 이거는 주로 딥러닝에서 씁니다. 그래서 딥러닝 서버라고도 부르죠.
그런데 딥러닝은 인공지능의 하위 분류입니다. 그래서 인공지능 서버라고도 부르죠.
뭐, 깊이 파고들어가면 GPU말고 TPU도 있고, cuda말고 opencl도 있고, intel/amd도 비슷한거 만들었구요, 여러가지 있습니다만... 지금은 nvidia가 대세죠.
예를들면 알파고를 돌렸던 구글에서 만든 인공지능 서버는 TPU를 쓰는데 공개되어 있지는 않습니다.
이걸 꼭 나눌 필요는 없다봅니다.
GPU서버는 하드웨어적 의미로 GPU가 설치가능한 서버 (일부 랙서버의 경우에는 PCIE슬롯 갯수가 적거나 그래픽카드를 설치할수 없는 경우가 많으니..
GPGPU서버는 소프트웨어적 의미로 설치되어진 GPU를 통하여 GPU연산 (CUDA나 라데온 뭐였지요..? OPENCL?)플래폼이 갖추어진 서버를 의미..
인공지능은 제가 손을 대본적이 없어서 잘 모르겠네요 ^^;;