엔비디아가 17일 미국 산호세에서 열리고 있는 GTC 2015에서 딥 러닝을 가속화시킬 3가지의 새로운 기술을 발표했다.

이번에 공개된 엔비디아 최신 하드웨어 및 소프트웨어는 딥 뉴럴 네트워크 트레이닝을 위해 만들어진 가장 강력한 프로세서 지포스 GTX 타이탄 X, 데이터 과학자 및 연구자들이 고급 딥 뉴럴 네트워크를 더욱 쉽고 빠르게 창출할 수 있도록 하는 소프트웨어 애플리케이션 디짓 딥 러닝 GPU 트레이닝 시스템, 세계에서 가장 빠른 데스크사이드 딥 러닝 어플라이언스 디짓 데브박스로, 딥 러닝 연구에 전례 없는 속도 및 용이함, 성능을 제공할 것으로 기대된다.

엔비디아의 CEO 겸 공동창립자인 젠슨 황은 “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.

1. 현존하는 가장 앞선 GPU, 지포스 GTX 타이탄 X

엔비디아의 맥스웰 GPU 아키텍터를 기반으로 한 타이탄 X는 7 테라플롭의 단일 정밀도 성능을 위한 3,072 프로세싱 코어 및 12GB의 온보드 메모리를 결합, 이전 모델보다 2배 높은 성능 및 전력효율성을 자랑한다.

타이탄 X는 최근 미국 샌프란시스코에서 개최된 GDC 2015에서 공개된 에픽게임스와의 영화 호빗 속의 용 스마우그를 재현해낸 협업 프로젝트 그림자 속 도둑에서 놀라운 가상현실 경험을 제공했다.

4K 해상도에서도 타이탄 X는 최신 AAA 게임을 경이로운 수준으로 재생한다. 미들어스: 섀도우 오브 모르도르의 경우, 그래픽 세팅을 상으로 설정하고 FXAA 적용시, 지포스 GTX 980에서는 30fps, 타이탄 X에서는 40fps의 프레임 속도를 보여준다.

뛰어난 프로세싱 성능과 6.5GB/s 메모리 대역폭을 통해 타이탄 X는 딥 뉴럴 네트워크 트레이닝을 위한 수백 만 여 개의 데이터를 처리할 수 있다.

한 예로 알렉스넷이라는 업계 표준 알고리즘 모델로 120만개의 이미지 데이터셋으로 실험한 결과, 16 코어 CPU로는 40일 이상 소요되는 작업을 타이탄 X는 단 3일 이내의 기간에 완료했다.

2. 최고의 딥 뉴럴 네트워크로 향하는 빠르고 용이한 길, 디짓 딥 러닝 GPU 트레이닝 시스템

디짓 트레이닝 시스템은 사용자들이 원하는 처음부터 끝까지 필요한 모든 것들을 제공함으로써 최고의 딥 뉴럴 네트워크를 구축하도록 한다.

특히 디짓 트레이닝 시스템은 이미지 분류를 위해 딥 뉴럴 네트워크를 디자인, 트레이닝, 그리고 검증하는 최초의 올인원 그래픽 시스템이다. 사용자들에게 딥 뉴널 네트워크의 세팅업, 환경설정 및 훈련 과정을 인도해 줌으로써 과학자들로 하여금 연구 및 결과에 집중할 수 있도록 어려운 일을 다룬다.

직관적 유저 인터페이스 및 작업흐름 관리 능력 덕분에 로컬 시스템 또는 웹 어디에서나 트레이닝 데이터 세트를 준비하고 로딩하는 것이 간단하다.

특히 사용자들이 업무를 미세하게 조정할 수 있도록 실시간 모니터링 및 시각화를 제공하는 최초의 시스템이다.

이와 함께 오늘날 뉴럴넷을 구축하기 위해 많은 데이터 과학자 및 연구자들이 사용하는 대중적인 프레임워크 카페의 GPU 가속 버전을 지원한다.

3. 세상에서 가장 빠른 데스크사이드 딥 러닝 머신, 디짓 데브박스

딥 러닝 연구를 가속화시키기 위한 플랫폼의 올인원 동력소인 데브박스는 4개의 타이탄 X로 구성, 메모리에서 I/O, 파워까지 모든 구성요소들이 딥 러닝 연구에 고효율 성능을 제공하기 위해 최적화되어 있다.

데브박스에는 데이터 과학자 및 연구자들이 딥 뉴럴 네트워크를 발전시키는데 필요한 모든 소프트웨어가 미리 설치되어 있다.

또한 디짓 소프트웨어 패키지, 가장 대중적인 딥 러닝 프레임워크인 카페, 테아노 및 토치, 엔비디아의 강력한 GPU 가속 딥 러닝 도서관인 cuDNN 2.0을 포함한다.

초기 멀티-GPU 트레이닝 결과, 주요 딥 러닝 벤치마크에서 데브박스가 하나의 타이탄 X 보다 4배 높은 성능을 수행했다.

알렉스넷 트레이닝시, 최고의 GPU PC 한 대가 이틀 이상 걸린 것 또는 CPU만 사용하는 시스템이 한 달 이상 걸린 것과 비교했을 때, 디짓 데브박스는 이를 13시간 안에 가능케 한다.