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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

① 안전한 데이터 처리 가능

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

② 업무 처리시간 감소

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

③ 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
vCore	Memory	GPU 개수	GPU 모델	8	60	1	NVIDIA Tesla K80
16	60	1					NVIDIA Tesla K80
8	64	1	NVIDIA Tesla V100
16	64	1	NVIDIA Tesla V100
16	90	1	NVIDIA Tesla A100
32	180	2	NVIDIA Tesla A100
16	90	1	NVIDIA Quadro RTX4000
32	180	2	NVIDIA Quadro RTX4000

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.

① 안전한 데이터 처리 가능

② 업무 처리시간 감소

③ 30%의 비용절감 효과[5년기준의 TCO 측면]

Cloud VM에서 GPU 제공

GPU VM 자동화된 이미지 제공 (K80 한정)

GPU Server와 일반 Server와 사용상 차이점이 있나요?

GPU Server를 일반 연산용이 아닌 그래픽용으로 사용할 수 있나요?

GPU Server에서 GPU가 할당되었는지 어떻게 확인하나요?

GPU Server용 이미지에 설치된 NVIDIA CUDA Driver 버전은 몇인가요?

GPU Server가 일반 CPU Server 대비 성능이 얼마나 좋은가요?

GPU Server 소개 페이지에 K80 GPU 제원이 CUDA Core 2 2496, GDDR5 Memory 2x12GB라고 적혀있는데 GPU 1개에 대한 제원인가요?

③ 30%의 비용절감 효과
[5년기준의 TCO 측면]