Tom Misch
일본은 수천 개의 NVIDIA H200 Tensor Core GPU를 AI Bridging Cloud Infrastructure 3.0 (ABCI 3.0)에 통합함으로써 AI 연구 및 개발 능력을 크게 향상시킬 예정입니다. 일본산업기술연구원 (AIST)을 주도로 진행되는 이 협력 프로젝트는 일본의 생성적 AI 연구 및 개발을 발전시키기 위한 것입니다.
ABCI 3.0은 일본의 대규모 오픈 AI 컴퓨팅 인프라의 최신 버전으로, AI 능력을 향상시키고 기술 독립성을 촉진하기 위해 설계되었습니다. AIST는 사업 자회사인 AIST Solutions 및 시스템 인테그레이터로서 휴렛패킹스 엔터프라이즈 (HPE)가 이 프로젝트를 주도하고 있습니다. 이니셔티브는 일본의 경제산업성을 통해 되돌아온 일본 경제, 무역 및 산업부 (METI)의 경제 안보 기금을 통해 진행되고 있으며, 클라우드 AI 컴퓨팅에 대한 10억 달러 규모의 투자 중 일환입니다.
이 프로젝트에서 NVIDIA의 참여는 중요한 의미를 갖습니다. 이 회사는 생성적 AI, 로보틱스 및 양자 컴퓨팅 분야의 연구를 지원할 뿐만 아니라 AI 스타트업에 투자하고 포괄적인 제품 지원, 교육 및 교육을 제공하는 것을 약속합니다.
도쿄 근처의 카시와에 위치한 ABCI 3.0 초슈퍼컴퓨터는 통합된 NVIDIA H200 GPU와 NVIDIA Quantum-2 인피니밴드 네트워킹이 장착된 HPE Cray XD 시스템을 보유할 것입니다. 이 설정은 뛰어난 성능과 효율성을 제공하여 6 AI exaflops의 컴퓨팅 능력과 410 double-precision petaflops의 일반 컴퓨팅 능력을 제공합니다. Quantum-2 InfiniBand 플랫폼은 노드 간의 고속 및 로우 레이턴시 통신을 제공하여 강력한 AI 워크로드 및 대규모 데이터셋 관리에 필수적입니다.
NVIDIA H200 GPU는 혁신적인 구성 요소로, 140GB 이상의 HBM3e 메모리를 4.8TB/초의 속도로 제공합니다. 더 크고 빠른 메모리는 생성적 AI와 대형 언어 모델을 별도로 가속하여 에너지 효율성을 향상시키고 총소유비용을 줄이는 데 기여합니다.
이 AI 초슈퍼컴퓨터의 개발을 보조함으로써, 일본은 글로벌 AI 풍경에서 선두 주자로 자리를 잡고, 차세대 AI 기술 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄이고자 합니다. NVIDIA와 일본 사이의 협력은 AI 연구 및 개발을 추진하고 방대한 양의 데이터를 실용적인 지식으로 변화시키기 위한 공동된 비전의 증명입니다.
추가 사실:
– NVIDIA는 GPU(그래픽 처리 장치) 및 AI(인공 지능) 기술을 전문으로 하는 선도 기업입니다.
– 일본은 글로벌적으로 경쟁력을 유지하기 위해 AI 연구 및 개발에 적극적으로 투자해 왔습니다.
– AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI)는 일본에서 AI 연구 및 개발을 발전시키기 위한 국가 프로젝트입니다.
– NVIDIA H200 Tensor Core GPU를 ABCI 3.0에 통합함으로써 그 컴퓨팅 능력을 크게 향상시킬 것입니다.
주요 질문:
1. NVIDIA GPU를 ABCI 3.0에 통합하는 목적은 무엇입니까?
답: 이 통합은 일본의 생성적 AI 연구 및 개발 능력을 발전시키기 위한 것입니다.
2. NVIDIA의 이 프로젝트 참여의 의의는 무엇입니까?
답: NVIDIA의 참여는 포괄적인 제품 지원, 교육 및 교육을 비롯한 AI 스타트업 투자를 함께 가져옵니다.
3. 통합된 GPU 및 시스템이 ABCI 3.0을 어떻게 향상시키나요?
답: 이 설정은 고성능과 효율성을 제공하여 강력한 AI 워크로드 관리와 대규모 데이터셋 관리에 필수적인 높은 컴퓨팅 능력 및 로우 레이턴시 통신을 제공합니다.
주요 도전이자 논란 요소:
1. 비용: 일본 경제, 무역 및 산업부로부터 상당한 투자가 필요한 이 협력은 프로젝트의 비용 대비 효과에 관한 의문을 제기합니다.
2. 기술적 의존성: 협력이 일본의 기술적 독립성을 향상시키도록 의도되었지만, NVIDIA의 GPU 및 시스템에 의존하는 것은 외부 기술 제공업체에 의존성을 도모하며 우려를 불러올 수 있습니다.
장점:
1. 선진한 컴퓨팅 능력: NVIDIA의 GPU 및 시스템을 통합함으로써 일본의 AI 연구 및 개발 능력이 크게 향상될 것입니다.
2. 에너지 효율성: NVIDIA H200 GPU는 에너지 효율성을 향상시켜 총소유비용을 줄입니다.
단점:
1. 비용: 이 프로젝트는 상당한 투자가 필요하며, 비용 대비 효과에 관한 의문을 제기합니다.
2. 기술적 의존성: NVIDIA의 기술에 의존하면 일본의 AI 기술 개발 자율성이 제한될 수 있습니다.
관련 링크:
– NVIDIA 공식 웹사이트
– ABCI 공식 웹사이트
https://youtube.com/watch?v=twCpuVyRXTg
