AMD, 최신 에픽 프로세서 및 인스팅트 가속기로 슈퍼컴퓨터 시장 점유율 확장

2023년 05월 25일

AMD가 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2023(International Supercomputing Conference 2023, 이하 ISC 2023)에서 업계를 선도하는 자사의 고성능 컴퓨팅(high performance computing, 이하 HPC) 솔루션에 대해 발표했다. 또한, 지난해 기념비적인 엑사스케일(exascale) 컴퓨팅 장벽 돌파를 발표한 이후 보낸 첫 1주년을 주요 파트너사들과 함께 축하했다. AMD는 다년간 세계적인 슈퍼컴퓨터에 EPYC 프로세서 및 AMD 인스팅트(AMD Instinct) 가속기를 공급해 혁신적이고 친환경적인솔루션 구축을 지원하고 있다. 최신 탑500(Top500) 리스트 중 총 121개의 슈퍼컴퓨터에 AMD 솔루션을 제공한다.

AMD 데이터 센터 솔루션 그룹 총괄 수석 부사장 포레스트 노로드(Forrest Norrod)는 “AMD는 다양한 분야에서 고객들의 난제 해결을 위해 최상의 HPC 솔루션을 선보이고 있다”며 “AMD EPYC 프로세서 및 인스팅트 가속기의 획기적인 성능과 효율성을 바탕으로 주요 파트너사의 새로운 혁신 및 첨단 연구 활동을 가속화하기 위해 앞장서고 있다”고 밝혔다.

뛰어난 혁신성을 제공하는 AMD 프로세서 기반 프론티어 슈퍼컴퓨터

AMD 프로세서 및 액셀러레이터가 탑재된 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory, 이하 ORNL) 소재 프론티어(Frontier) 슈퍼컴퓨터는 세 번 연속으로 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 등재됐다. 프론티어 슈퍼컴퓨터는 지난 2022년 11월 기록으로부터 92 페타플롭스(petaflops) 향상된 1.194 엑사플롭스의 성능을 달성했다. 92 페타플롭스는 탑500 리스트에서 8위 수준에 해당하는 성능이다. 또한, 프론티어는 에너지 효율이 가장 높은 시스템을 선별하는 그린500(Green500) 리스트의 테스트 및 개발 시스템 부문에서 2위, 전체 시스템에서 6위를 기록했다.

악셀 휴블(Axel Huebl) 미국 버클리 연구소(Berkeley Lab) 소프트웨어 설계 부문 총괄은 “워프엑스는 업계 최초로 레이저-플라즈마 물리학에서 3D 시뮬레이션을 지원하는 애플리케이션으로 기초 단계에서부터 프론티어 시스템의 강력한 성능을 고려해 개발됐다”며 “프론티어가 지원하는 AMD 인스팅트 가속기와 C++ 기반의 ROCm 오픈 소프트웨어 플랫폼을 통해 보다 빠르고 원활한 작업을 수행할 수 있으며, 이는 고든 벨 수상에 큰 도움이 됐다”고 전했다.

한 단계 더 강력해진 HPC 및 AI 생태계

AMD는 급속도로 증가하는 AI 애플리케이션 수요에 맞춰 최적의 하드웨어 및 소프트웨어 포트폴리오를 제공한다.

프론티어 및 루미(LUMI) 슈퍼컴퓨터에 탑재된 AMD 인스팅트 MI250X 및 EPYC 프로세서는 HPC 및 AI 워크로드 처리 기능을 측정하는 HPL-MxP 혼합 정밀도 벤치마크(HPL-MxP mixed-precision benchmark)에서 상위 1, 2위를 차지했다. 프론티어는 9.95 엑사플롭스의 혼합 정밀도 컴퓨팅 성능을 달성했으며 지난 기록 대비 2 엑사플롭스 향상된 성능을 보였다. 한편, 루미는 2.2 엑사플롭스의 혼합 정밀도 컴퓨팅 성능을 기록했다.

AMD는 하드웨어뿐만 아니라 오픈 소프트웨어 분야에서도 새로운 솔루션을 제공하고 혁신을 만들어 나가기 위해 HPC 및 AI 커뮤니티와 협력하고 있다. AMD ROCm 오픈 소프트웨어 플랫폼은 여러 대규모 HPC 시스템에서 활용되고 있으며 안정적이고 견고한 성능을 입증하고 있다. 또한, 텐서플로우(TensorFlow) 및 파이토치(PyTorch) 프레임워크에서 대규모 AI 모델에 대한 ROCm 플랫폼이 확산됨에 따라 사용자들은 AMD 인스팅트 가속기에서 AI 워크로드를 보다 빠르게 실행할 수 있다.

핀란드 CSC의 루미 슈퍼컴퓨터는 핀란드어로 구성된 130억 개의 파라미터를 가진 GPT-3 대형 언어 모델(LLM)의 훈련 및 구동을 지원한다. 또한, 루미는 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for AI)에서 과학 연구용 언어 모델 OLMo(Open Language Model) 훈련에도 사용된다. OLMo는 연구 커뮤니티에 도움이 되도록 고안된 개방형 언어 모델로 신규 모델 생성 관련 액세스 및 교육 기회를 제공한다.