• 회원가입



클라우드콘솔
클라우드 서버
Server
SSD server
GPU server
cloud HPC
cloud autoscaling
데이터베이스
스토리지/CDN
엔터프라이즈
보안
네트워크
매니지먼트
마켓플레이스
서비스별 제한사항
클라우드 소개
 
 

GPU Server

GPU Server눈 AI, Big Data 등 DX Platform을 위한 대용량 연산에 장점을 가진 초고성능 Infra 입니다.
서비스 개요

GPU Server는 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 기술을 사용하여
응용 프로그램의 계산을 할 수 있는 서버입니다.
수 천개의 코어로 병렬 연산을 수행하여 과학 및 데이터 분석과 같은 작업에 큰 장점을 가지고 있습니다.
GPU Server는 서버 정지 시에도 사용 요금이 부과됩니다.

서비스 특징

안전한 데이터 처리 가능

  • 금융업 3대 가이드라인 준수/국내외 Cloud 보안 인증 획득
  • 물리적 FW/IPS로 대규모 공격에서 안전, 보유 민감정보는 별도 Zone에서 보호

업무 처리시간 감소

  • CPU 대비 9999X9999 매트릭스 계산 시 초당 275배 우수한 성능
  • 계리, 위험분석 등 병렬 계산이 많은 업무 고성능 처리 가능

30%의 비용절감 효과
[5년기준의 TCO 측면]

  • 기존 시스템 대비 5년 기준 초기투자비 + 운영유지비 30% 비용절감
구성도
서비스 사양
vCore Memory GPU 개수 GPU 모델
8 60 1 NVIDIA
Tesla K80
16 60 1
8 64 1 NVIDIA
Tesla V100
16 64 1
16 90 1 NVIDIA
Tesla A100
32 180 2
16 90 1 NVIDIA
Quadro RTX4000
32 180 2

서비스 주요 기능

  • Cloud VM에서 GPU 제공

    • Cloud VM에서 GPU를 유연하게 사용 가능하도록 제공
    • VM에서 GPU 1개를 Pass Through 방식으로 할당하여 제공 Pass Through 방식: 하나의 GPU 자원을 하나의 VM이 dedicated하게 사용하여 고성능 제공 및 자원 공유 불가
  • GPU VM 자동화된 이미지 제공 (K80 한정)

    • NVIDIA GPU CUDA Driver 8.0 최신 버전 설치
    • GPU 고성능을 위한 Boost 관련 설정
주요 Q&A
  • GPU Server와 일반 Server와 사용상 차이점이 있나요?

    • GPU Server도 일반 Server와 Disk 추가, Snapshot 생성 등 모든 사용법이 동일합니다. 부가서비스도 모두 동일하게 사용이 가능합니다.
    • Baremetal Server의 청약 후 KT cloud 포탈에서 CIP 연동신청 등 관련 프로세스를 진행해주시면 됩니다.
  • GPU Server를 일반 연산용이 아닌 그래픽용으로 사용할 수 있나요?

    • GPU Server는 NVIDIA Tesla V100, K80모델을 사용합니다.
    • 해당 GPU 모델은 그래픽용이 아닌 CUDA, AI등 연산 개발용으로 나온 GPU이므로 그래픽용 보다는 연산개발용으로의 사용을 권장합니다.
  • GPU Server에서 GPU가 할당되었는지 어떻게 확인하나요?

    • CUDA가 설치된 VM에서는 터미널에 nvidia-smi 명령어를 사용하여 확인하며, Windows의 경우는 제어판-하드웨어-장치 관리자-디스플레이 어댑터에서도 확인이 가능합니다.
    • 더 자세한 사항은 Cloud GPU Server 이용방법 가이드를 참고 부탁 드립니다.
  • GPU Server용 이미지에 설치된 NVIDIA CUDA Driver 버전은 몇인가요?

    • NVIDIA CUDA Driver 8.0 버전을 사용합니다. (K80 한정)
  • GPU Server가 일반 CPU Server 대비 성능이 얼마나 좋은가요?

    • GPU Server는 BlackScholes 시험 시 CPU 대비 234배 우수하며 채권수익률 측정 시 2.57배 우수합니다.
  • GPU Server 소개 페이지에 K80 GPU 제원이 CUDA Core 2 2496, GDDR5 Memory 2x12GB라고 적혀있는데 GPU 1개에 대한 제원인가요?

    • K80 GPU 2개에 대한 내용입니다. K80 GPU의 경우 GPU 카드 1개에 칩셋이 2개여서 GPU 2개가 사용이 가능합니다. 따라서 Passthrough 방식으로 VM에 K80 GPU 1개를 할당한다면 CUDA Core는 2496, GDDR5 Memory는 12GB입니다. 이 외의 Half Precison, Single Precision 등 2*로 표시 안된 부분들은 모두 K80 GPU 1개에 대한 내용입니다.
    • V100의 경우에는 V100 GPU 1개에 대한 제원입니다.
KT Cloud NAVER Cloud 호스팅 솔루션 고객센터 마이페이지
클라우드 서버
데이터베이스
스토리지/CDN
엔터프라이즈
보안
네트워크
매니지먼트
마켓플레이스
서비스별 제한사항
클라우드 소개
클라우드 서버
클라우드 소개



Amazon AWS
엔클라우드24의 AWS
클라우드 소개
매니지드 서비스
서버/코로케이션/IDC
클라우드 디도스 방어존
도메인센터
SSL 보안서버 인증서
웹호스팅
중국VPN
홈페이지 제작
협업 플랫폼


1:1 문의 하기
컨설팅 신청
무상제공 신청
자주하는 질문
공지사항
뉴스레터
보도자료
전시/세미나
이벤트
자료실

회원정보 수정
로그인 방식 선택
장바구니
자주쓰는 등록정보 관리
요금 및 이용내역
서비스 사용현황
클라우드 제품
호스팅 솔루션
발행요청
1:1 문의내역


KT Cloud
NAVER CLOUD PLATFORM
Amazon AWS
AliCloud

(주)웰데이타시스템 엔클라우드24 | 대표이사 : 맹상영 | 사업자등록번호 : 220-86-71461 | 통신판매업신고 : 2012-경기성남-0210
본사 : (13492) 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 644번길 86 (삼평동 730) 4층
전화 : 1544-9302 | 팩스 : 031-8016-8519 | 전자우편 : webmaster@ncloud24.com | 개인정보관리책임자 : 이종진 매니저
Copyright(c) 2011 www.ncloud24.com