업무환경 변화에 따른 데이터센터 차원의 대응 방안, NVIDIA 데이터센터 GPU

업무환경 변화에 따른 데이터센터 차원의 대응 방안, NVIDIA 데이터센터 GPU

코로나19 팬데믹으로 인해 많은 기업들은 중장기적으로 세웠던 IT 투자 계획을 앞당겨서 조기에 집행했고, 결과적으로 2020년은 글로벌 IT 솔루션 기업들의 최대 호황인 시기가 되었습니다. 전세계적으로 사무실이 폐쇄되고, 재택근무를 위시한 원격근무가 활성화되면서 기업들은 사무실 안과 밖에서 임직원들이 편하고 안전하게 일할 수 있는 환경을 조성하기 위해 대규모 IT 투자를 진행했죠. 그리고 이러한 업무 환경을 구현하는 데에 있어서 중요한 역할을 한 것이 바로 클라우드입니다.




<이미지 출처 : Canalys, Global cloud services market Q1 2021>


미국 시장조사기관인 카날리스가 공개한 클라우드 시장 보고서에 따르면 2021년 1분기 글로벌 클라우드 서비스에 대한 투자는 418억 달러로 사상 처음으로 400억 달러를 돌파했으며, 전년 동기 대비 무려 35%나 증가한 수치입니다. 위 표를 보시면 아시겠지만 매년 매분기 클라우드에 대한 투자 금액은 꾸준히 증가했지만 그 성장세는 2018년 3분기 이후로 내리막길을 걸었습니다. 그동안 가파르게 성장해왔기 때문일텐데, 그럼에도 불구하고 30%가 넘는 높은 성장률을 기록했습니다.

그런데 이 성장률 하향세가 2020년 3분기부터 반등해서 2021년 1분기까지 쭉 성장한 것을 확인할 수 있는데요. 코로나19 팬데믹 영향으로 클라우드에 대한 투자가 늘었다고 해석해도 될겁니다. 이렇게 클라우드는 글로벌 상황으로 봐도 코로나19의 수혜를 입었다고 볼 수 있고 특히 클라우드 도입에 보수적이었던 국내 IT 환경에서도 확실히 대세로 자리잡은듯 보입니다.



<이미지 출처 : IDC, Public Cloud IT Infrastructure Revenue Growth Remained Strong in Third Quarter of 2020>


클라우드 시장 성장을 주도한 것은 AWS, Azure, GCP와 같은 퍼블릭 클라우드의 성장세로 볼 수 있습니다. 그런데 위와 같이 IDC의 자료에 따르면, 아직 기업의 전체 IT 인프라에서 퍼블릭 클라우드가 차지하는 비중은 대세라고 이야기되는것 만큼 높지는 않은것 같은데요. 2020년 기준으로 Traditional IT, 온레미스 데이터센터의 비중은 약 45% 정도이고, 프라이빗 클라우드가 20%, 나머지 35%를 퍼블릭 클라우드가 차지하고 있습니다.

몇몇 대기업들이 디지털 트랜스포메이션의 일환으로 전체 IT 인프라를 퍼블릭 클라우드로 옮겼고, 이후 중요한 핵심 업무 시스템은 다시 온프레미스 혹은 프라이빗 클라우드로 내리는 형태가 증가함에 따라 온프레미스를 포함한 프라이빗 클라우드, 즉 기업의 데이터센터에 대한 중요도는 여전히 상당한 비중을 차지하고 있는 것을 확인할 수 있죠.




<이미지 출처 : Tech Crunch, Cloud infrastructure spending passed on-prem data centers in 2020>


다른 자료를 한번 볼까요? 글로벌 시장조사기관인 Synergy Research Group이 발표한 자료를 보면, 기업이 데이터센터에 투자하는 비용은 크게 늘지도 줄지도 않은채 일정 부분의 점유율을 굳건히 차지하고 있습니다. 반면 클라우드에 대한 투자는 가파르게 상승했고, 결과적으로 전체 IT 투자 비용의 증가는 클라우드가 견인해왔다고 해도 과언이 아닙니다. 하지만 중요한 것은 온프레미스를 포함한 데이터센터의 비중 역시 매우 크다는 것이겠죠. 

위 그래프에서 2020년 수치를 보더라도, 데이터센터에 대한 투자는 전년 대비 크게 줄어들지 않았습니다. 즉, 2020년에도 데이터센터 투자 비용은 일정 수준을 유지한 채 클라우드쪽에 더 많은 투자를 했다고 봐도 될것입니다. 작년 한해 동안 재택/원격 근무 환경 구축을 위해 클라우드로의 전환이 아닌 자사 데이터센터에 서버 가상화 혹은 HCI를 도입, VDI 환경을 구축한 사례도 매우 많았고, 유명 가상화 솔루션 기업인 VMware와 Citrix를 비롯해 HCI 솔루션 기업과 VDI 기업들은 전례없는 호황이었으니까요. 




<이미지 출처 : NVIDIA 홈페이지>


지금까지 소개한 내용을 간단히 요약해보면, 코로나19 이후 기업의 IT 투자 비용은 크게 상승했고, 그 상승에 클라우드가 중요한 역할을 했으나 온프레미스 데이터센터에 대한 투자 역시 크게 줄어들지 않고 일정 수준을 유지했다고 할 수 있겠습니다. 즉, 여전히 데이터센터에 대한 투자는 기업 IT에 있어서 매우 중요한 축임을 알 수 있습니다. 그리고 다양한 이유가 있겠지만, 퍼블릭 클라우드 대세를 뒤로하고 온프레미스와 프라이빗 클라우드 방식을 고수하는, 자사 데이터센터 운영에 더 집중하는 기업들도 여전히 많은 것으로 이해할 수 있는데요.

그럼에도 불구하고 코로나19 팬데믹으로 촉발된 하이브리드 업무 환경을 원활하게 지원할 수 있는 환경 조성을 위해서는 클라우드가 좀 더 유리한 것이 사실입니다. 따라서 이번 콘텐츠에서는 직접 데이터센터를 운영하는 기업들이 이전에 경험해 보지 못한 커다란 변화에 맞서 어떻게 하면 안정적이고 효율적으로 자사의 하이브리드 업무 환경을 구현할 수 있는지 살펴보려고 합니다.

나아가 향후 가장 빠르게 발전함과 동시에 우리의 삶을 여러 측면에서 바꿔놓을 기반이 될 기술인 AI 활용에 있어서 데이터센터가 어떤 역할을 할 수 있는지, AI 프로젝트에 있어 데이터센터의 가치를 더욱 높이기 위해서는 무엇이 필요한지 알아보겠습니다.

내용이 다소 길어 두 편으로 나누었으며, 이번 콘텐츠의 아젠다는 아래와 같습니다.


1. 변화된 업무환경에 기업의 데이터센터 차원에서 대응하기 위한 방안

2. 가상화 기반의 업무 환경을 더욱 빠르고 안정적으로 구현하는 NVIDIA 솔루션

3. NVIDIA 데이터센터 GPU를 통한 생산성 향상 사례



이 콘텐츠는 NVIDIA 국내 총판 BayNex의 지원으로 제작되었습니다.




1. 변화된 업무환경에 기업의 데이터센터 차원에서 대응하기 위한 방안


코로나19로 인한 업무 환경이 변화한 이후, 많은 사람들은 코로나19가 종식된 이후에도 이러한 업무 패턴이 지속될 수 있을까에 대해 궁금해합니다. 한번 맛본 재택근무, 원격근무의 맛은 쉽게 잊혀지지 않을테니까요. IDC가 작년 9월 미국 기업들을 대상으로 조사한 결과를 보면 87%의 기업들이 그들의 임직원들이 1주일에 적어도 3일 이상은 재택근무를 지속할 것이라고 응답했습니다.

Gartner에 따르면, 경영진의 70%는 유연한 근무환경 지원을 위해 IT 인프라에 투자할 계획이라고 답했고, 조사에 응한 전세계 정부기관들 중 40%는 유연근무 정책을 강화할 것이며, 2023년까지 생겨날 데스크톱 가상화 비즈니스 중 70%는 코로나19 이전 대비 20%이상 증가한 비즈니스 연속성 확보에 대한 수요 덕분일 것이라고 합니다.

따라서, 코로나 백신 보급으로 올해 말 혹은 내년부터는 코로나19가 종식되거나 혹은 같이 공존하면서 과거의 일상으로 되돌아갈 가능성이 높더라도 사무실 내부 혹은 밖에서 자유롭게 일하는 유연한 업무환경은 계속 이어질 것이고, 이를 위한 기업의 지원도 늘어날 것이며, IT 비즈니스 측면에서는 데스크탑 가상화가 주목받게 될 것이라고 요약할 수 있겠습니다.



<이미지 출처 : Cloud Experts, Virtual Desktop Infrastructure>


VDI 기술은 꽤 오래전부터 있어왔습니다. 과거 고가의 IBM PC를 많은 사람들에게 제공해줄 수 없어 PC실에서 차례를 기다려가며 사용했었던 불편함을 해소하기 위해 Citrix가 1992년 내놓은 UNIX 기반의 Multiuser가 VDI의 시초라고 할 수 있는데요.(자세한 내용은 여기를 참조하세요.)  국내에서는 2010년대 중반부터 대기업 위주로 구축되던 VDI가 후반 금융권 망분리 덕분에 본격적으로 보급되기 시작했고 코로나19 이후 VDI 시장은 폭발적으로 성장했습니다. 지금은 VDI에 클라우드를 접목시킨 DaaS(Desktop as a Service)까지 나왔죠.

초창기 VDI는 주로 기업의 보안 강화 차원에서 구축되었습니다. 금융권 및 공공기관 망분리도 그렇고, 주요 기밀 정보를 많이 보유한 제조업, 민감한 의료 정보를 다루는 병원 등 보안성에 초점이 맞춰졌기 때문에 사용성은 후순위로 밀렸습니다. 그래서 사용자 입장에서는 VDI 성능이 일반적인 데스크탑 혹은 노트북을 사용하는 것 보다 떨어져서 업무 처리에 불편함이 많았습니다. 경영진 입장에서는 직원들의 업무 생산성이 떨어져 IT 팀에 개선 요청을 하지만, IT 팀 입장에서는 VDI 성능을 끌어올리기 위해 필요한 고성능 스토리지 도입이 필요한데 예산 문제 때문에 해결하기 쉽지 않은 상황이 지속되었습니다.

스토리지로 I/O 병목현상을 제거하는 것 외에 VDI 성능을 높이는 방법은 또 있습니다. 바로 고성능 GPU를 서버에 장착하는 것인데요. 2010년대 중반에 VMware의 VDI인 Horizon View와 NVIDIA GPU가 장착된 서버를 통해 구현한 vGPU 기술을 활용해 워크스테이션에서나 가능했었던 3D 그래픽 작업을 VDI로도 처리할 수 있는 데모 시연을 오프라인 세미나에서 경험했던 기억이 납니다. 하지만 이때까지만해도 VDI는 정말 보안이 중요한 기업이 아니라면 사용자 입장에서는 굳이 물리 PC 대비 성능이 떨어지는 불편함을 감수해가며 구축할 필요가 있을까라는 인식이 강했죠.


하지만 지금은 상황이 많이 달라졌습니다. 일단 코로나19로 인해 강제된 사무실 밖에서의 업무를 위해 VDI가 거의 필수처럼 여겨지고 있습니다. 온프레미스 VDI가 아니라면 VPN이나 접근통제 솔루션 활용 혹은 클라우드에서의 VDI 환경 구축이 요구되고 있죠. 그리고 지속적으로 발전해온 하드웨어 성능 덕분에, 이제는 물리 PC 못지않은, 오히려 더 고성능의 컴퓨팅을 VDI 환경에서 누릴 수 있게 되었습니다. 

그리고 이렇게 성능이 강화된 VDI는 사무실 안과 밖에서 유연하게 근무하는 환경에서 어떤 직무에 종사하는 직원이라도 생산성 저하 없이 업무를 할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 사용자는 어디서든 사무실과 다름없는 성능의 PC 환경을 사용할 수 있고, 심지어 워크스테이션급 성능의 VDI도 사용할 수 있게 되었습니다. 거기에 화상회의와 같은 가상의 온라인 공간에서 협업하는 것 역시 보다 수월해졌고, IT 담당자는 다수의 가상 데스크탑을 빠르게 배포할 수 있게 되었습니다.

그렇다면, 과거 대비 VDI 성능이 이렇게나 향상되어 앞서 언급한, 물리 PC를 활용하는 것과 다름없는 생산성을 유지할 수 있게 된 원동력은 무엇일까요? 가장 큰 요인은 GPU 기술의 발전입니다. 그리고 이 방면에서 가장 앞서가고 있는 기업이 바로 NVIDIA이고요.


일반 사용자에게 Geforce GPU로 잘 알려져있는 NVIDIA는 데이터센터의 컴퓨팅 파워를 향상시키기 위해 지속적으로 서버용 GPU를 개발해 왔습니다. 2007년 5월 출시된 Tesla를 시작으로 7번의 아키텍처 업그레이드를 거쳐 지금은 2020년 5월에 출시된 Ampere 아키텍처까지 8세대 제품을 공급하고 있습니다. 그래서 NVIDIA가 제공하는 GPU 라인업은 일반 사용자를 위한 Geforce, 전문가를 위한 Quadro, 그리고 데이터센터 GPU 3개로 나뉩니다.

Dell EMC, HPE, LENOVO 등 서버 제조사들은 Intel과 AMD와 같은 CPU 제조사, 그리고 SAMSUNG, Western Digital 등 낸드 플래시 및 스토리지 컨트롤러 제조사들의 제품에 의존해왔던 고성능 서버의 성능을 NVIDIA 데이터센터 GPU 덕분에 한층 더 업그레이드할 수 있었습니다. 그리고 NVIDIA GPU를 기반으로 발휘하는 고성능 서버는 대량의 VDI를 고성능으로 제공하고, 3D CAD 및 그래픽 작업의 공동 협업을 가능케 하며, 게임 개발환경을 개선하고 어디서든 실사급 엔지니어링 및 시각화, 그리고 더 빠른 딥러닝을 지원합니다.



NVIDIA 데이터센터 GPU는 2020년 5월에 출시된 Ampere 아키텍처인 A100을 시작으로 2020년 10월 A40, 2021년 4월 A10, A16, A30을 출시했습니다. T4는 2018년 9월에 출시된 Turing 아키텍처로 주로 엣지 단에 놓이는 소규모 서버에 장착되며 현재 Ampere 아키텍처 라인업과 함께 보급되고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 위 제품들 중 A10, A16에 대해 다룰 예정입니다.

A10은 4K 게이밍을 위한 그래픽작업, AI 기반 영상 작업을 위한 워크스테이션 가상화를 위한 GPU이고, A16은 대량의 VDI를 고성능으로 제공하기 위한 GPU입니다. 물론 A10을 VDI에, A16을 가상 워크스테이션 용도로 사용해도 되지만 NVIDIA가 정한 GPU 별 타겟은 이와 같다고 보시면 됩니다. 그리고 Ampere 아키텍처 중 가장 먼저 출시됐고 가장 사양이 높은 A100은 초고성능을 요구하는 HPC, AI 프로젝트, 슈퍼컴퓨터에 주로 활용됩니다.




데이터센터 GPU를 다시 한번 제품과 활용 목적 별로 나누면 위와 같습니다. 본 콘텐츠에서는 가장 왼쪽의 NVIDIA A16이 집중하는 일반 사무직 업무에 종사하는 사용자를 위한 대량의 VDI 환경, 그리고 NVIDIA A10 기반의 전문직 업무에 종사하는 전문가를 위한 가상 워크스테이션에 대한 내용을 다룰 예정입니다. NVIDIA A100 기반의 AI, 딥러닝, 데이터 과학 및 HPC 분야는 다음 콘텐츠에서 다룰 예정이니 참고해 주세요.

그럼 먼저, 사무직 업무에 문제없는 성능의 VDI를 대량으로 제공할 수 있는 NVIDIA A16부터 살펴보겠습니다. 





2. 가상화 기반의 업무 환경을 더욱 빠르고 안정적으로 구현하는 NVIDIA 솔루션


 1) 일반 사무직 업무에 필요한 더욱 쾌적한 VDI 환경을 위한 NVIDIA A16


NVIDIA A16은 2021년 4월에 출시된 Ampere 아키텍처 제품군 중 가장 최신 제품입니다. 가상 데스크탑 환경에서도 고성능 그래픽 작업을 구현하기 위한 목적으로 만들어진 A16은 데이터센터 내 서버에 장착해 물리 PC 못지 않은 VDI 환경을 구현할 수 있습니다. 그럼 A16의 특징을 좀 더 자세히 살펴볼까요?

먼저 이전 세대의 GPU와 비교해 봅시다. 약 2세대 전 아키텍처인 Maxwel 세대의 NVIDIA M10과 비교한 표인데요. 2U 서버에 3개씩 꽂았을 때의 성능 비교표입니다. 가장 주목할만한 것은 바로 최대 허용 가능한 VDI 사용자 수 인데요. 같은 사양의 2U 서버에 M10 카드를 3개 장착했을 경우 최대 VDI 사용자 수는 96명인것에 반해 A16을 3개 장착하면 192명까지 2배가 늘어납니다. 이렇게 사용자수가 늘었음에도 불구하고 사용자 당 전력 소비량은 45%가 줄어들어 GPU 당 파워는 고작 11% 증가하는데 그쳤습니다. A16이 M10에 비해 전력 효율이 훨씬 좋아졌다고 볼 수 있겠죠.




결과적으로 A16은 이전 세대 대비 GPU 당 64명을 감당할 수 있어 이전 세대인 M10의 32명보다 2배 증가해 사용자 당 비용은 오히려 줄어들었습니다. 덕분에 동일 수량의 GPU로 VDI 환경을 구현할 경우 TCO는 최대 20%까지 줄어들어 보다 효율적인 데이터센터 운영이 가능합니다. 게다가 VMware, Citrix, Nutanix 가상화 하이퍼바이저와 통합된 NVIDIA vPC 소프트웨어인 NVIDIA GRID를 통해 물리 PC와 다름 없는 쾌적한 VDI 환경을 구현할 수 있어 사용자의 업무 생산성 저하에 대한 걱정을 덜어줍니다. 



NVIDIA는 글로벌 서버 제조사, 가상화 기업들과의 협력을 통해 NVIDIA가 직접 검증한 NVIDIA EGX 플랫폼을 제공합니다. A16을 비롯해 이전 세대 GPU인 M10, 엣지 컴퓨팅을 위한 T4를 GPU로 장착하고 NVIDIA GRID 위에서 구동되는 각종 업무용 애플리케이션을 하이퍼바이저를 통해 vPC로 제공할 수 있는 최적의 서버 플랫폼인 EGX는 과거 대비 다수의 VDI 사용자들에게 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

과거의 VDI 환경에서 사용자에게 제공하는 vCPU는 기본 2 vCPU에 많아야 4 vCPU였습니다. 게다가 CPU 혼자 내장그래픽으로 각종 업무용 애플리케이션을 처리하려니 부하가 걸릴 수밖에 없었죠. NVIDIA EGX 플랫폼은 고성능의 NVIDIA GPU를 통해 CPU 혼자 처리하던 VDI 환경에서의 애플리케이션 성능을 가속화시킴으로써 CPU만 사용했을 때와 비교해 최대 40%의 지연시간 감소와 33%의 프레임 향상을 가져와 사용자 경험을 대폭 향상시켜 줍니다. 이는 곧 생산성 향상으로 이어지기 때문에 VDI 환경에서의 성능 저하로 인한 업무 생산성 저하가 고민이신 분들은 NVIDIA A16이 탑재된 NVIDIA EGX 플랫폼 서버를 고려해 보시기 바랍니다.








 2) 설계, 3D 그래픽, 영상 제작 등 전문가 업무에 필요한 가상 워크스테이션 환경을 위한 NVIDIA A10 



NVIDIA A10은 고사양의 워크스테이션에서나 가능했던 각종 CAD 소프트웨어를 활용한 설계 작업, 3D 그래픽 작업, 영상 편집과 대용량 데이터 분석 및 AI 학습 등의 업무를 가상 데스크탑에서도 가능하게 합니다. 전문가 한명 당 크고 무겁고 비싼 워크스테이션을 제공할 경우 워크스테이션이 있는 장소를 벗어나면 업무를 하기가 어려워지죠. 코로나19 때문에 어쩔 수 없이 사무실을 벗어나야 할 경우 워크스테이션을 들고 집으로 가져가는 것도 보통일이 아닙니다. 게다가 각종 설계 도면과 같은 작업물들이 기업 외부로 유출될 수 있는 위험도 있죠. 그래서 지금과 같이 재택/원격 근무가 필요한 시기에는 워크스테이션도 가상 데스크탑으로 제공할 필요가 있습니다.

24GB 메모리를 탑재한 A10을 사용하면 서버 당 6개 내외의 vGPU 구성이 가능해 다수의 인원에게 가상 워크스테이션 환경을 제공할 수 있습니다. 덕분에 전문가들은 사무실에서만 가능했던 고성능 그래픽 성능이 필요했던 작업들을 외부에서 노트북을 사용해 마치 사무실에 있는 것처럼 업무를 처리할 수 있습니다. 그리고 NVIDIA에서 제공하는 소프트웨어를 활용하면 공동 협업도 가능해 지금과 같은 온라인 협업이 중요해진 시대에 생산성 저하 없이 업무를 지속할 수 있는데요. 이 내용은 뒤에서 좀 더 자세히 다루겠습니다.



A10의 가장 큰 특징은 Ampere 아키텍처입니다. 이전 세대 대비 최대 3배가 빨라진 FP32(부동소수점 연산)가 가능해졌는데요. 도면 설계 전문가들이 작업한 CAD 도면을 해석하고 검증하기 위한 CAE와 같은 고성능이 필요한 엔지니어링 애플리케이션을 가상 데스크탑에서 원활하게 구동할 수 있습니다. 


그리고 A10의 Ampere 아키텍처가 가진 또다른 특징은 2세대 RT(Ray Tracing) 코어가 적용되어 이전 1세대 대비 2배 많은 RT 처리량을 제공한다는 것입니다. 덕분에 AAA급 고사양 게임 개발자의 생산성 향상을 기대할 수 있고 초 고화질의 영상물 작업 속도 역시 대폭 향상되어 작업 시간을 단축시킬 수 있습니다. 그리고 중요한 점은 이러한 작업을 하기 위해 워크스테이션에 NVIDIA Quadro RTX 카드를 꽂을 필요 없이 데이터센터의 서버에 A10을 장착해 가상 워크스테이션을 구성하는 것으로 충분하다는 것입니다.


A10의 Ampere 아키텍처의 마지막 특징은 3세대 Tensor 코어가 적용되어 AI 추론과 데이터 분석에서의 작업 속도가 향상되었다는 것입니다. 이전 세대 대비 AI 추론 성능은 2.5배 빨라졌고, AI 기반 그래픽 가속화를 제공합니다. 덕분에 데이터 과학 분야에서 AI 알고리즘 검증 성능이 향상되어 방대한 데이터 속에서 새로운 인사이트를 찾고, 분석하고, 결과를 예측하는데에 드는 시간을 단축시킬 수 있습니다.


A10이 장착된 EGX 플랫폼은 가상 워크스테이션을 통해 전문가들에게 이동의 자유를 부여합니다. 과거에는 사무실의 타워형 워크스테이션에서 작업한 결과물을 모바일 워크스테이션 혹은 고사양의 무거운 노트북에 옮겨와 클라이언트와 미팅을 하거나 현장에 외근을 나가 업무를 처리했었죠. 이 때 사무실의 타워형 워크스테이션과 모바일 워크스테이션 혹은 노트북의 성능 차이가 꽤 나기 때문에 업무 연속성 측면에서 어느 정도 손해를 감수할 수밖에 없었습니다.

하지만 NVIDIA EGX 플랫폼을 사용하면 사무실의 워크스테이션 못지 않은 고성능 가상 워크스테이션을 제공할 수 있어 가벼운 노트북을 가지고 외부에서 마치 사무실에 있는 것처럼 업무를 처리하고 클라이언트와 결과물을 검토할 수 있습니다. 물론 외부에서는 대형 모니터 혹은 다수의 모니터가 없어 불편한 것은 사실이지만 컴퓨팅 파워에는 문제가 없으니 업무 연속성을 유지하는 데에는 큰 문제가 없습니다. 그리고 중요한 작업 결과물이 외부로 유출될 염려가 없기 때문에 기업 입장에서는 보안을 강화할 수 있어 오히려 전문가들에게 워크스테이션을 지급하는 것보다 나은 선택이 될 수 있습니다.


NVIDIA A10은 고품질의 화상회의, 영상 분석, CAD, AAA급 게임 개발, 원격 교육, AR/VR, GIS, 원격 협업 등 다양한 전문 영역의, 고사양 워크스테이션을 필요로 했던 업무 환경을 가상의 업무 공간으로 커버할 수 있습니다. 그리고 중요한 것은 물리적인 워크스테이션을 사용하는 것 대비 크게 성능차이가 느껴지지 않을 정도의 고성능 컴퓨팅을 가상 워크스테이션으로도 충분히 제공할 수 있다는 것입니다.

다수의 전문가들에게 워크스테이션을 제공했으나 사무실 밖에서의 업무가 강제되는 바람에 어떻게 하면 전문적인 업무의 생산성 저하를 막는 동시에 보안까지 강화할 수 있을 지 고민이신 분들은 NVIDIA A10을 고려해 보시면 좋을 것 같습니다.





3. NVIDIA 데이터센터 GPU를 통한 생산성 향상 사례




NVIDIA A16, A10은 고성능의 가상 데스크탑 환경을 제공해 일반적인 VDI보다 훨씬 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 덕분에 사용자들은 물리 PC, 사무실에서만 사용 가능했던 커다란 타워형 워크스테이션 못지 않은 가상의 업무 공간을 활용해 코로나19 팬데믹으로 인해 강제된 원격 근무에서도 업무 연속성을 유지할 수 있다고 말씀드렸는데요. 

3D 그래픽, CAD 및 CAE와 같은 워크스테이션에서나 가능한 업무들은 동료들과 함께 결과물을 보면서 협업하는 것이 중요하기 때문에, 업무 연속성을 위해서는 각자의 원격지에 있는 전문가들이 과거 사무실에서 했던 것과 같은 원활한 협업 환경을 제공할 필요가 있습니다. 이를 위해 NVIDIA는 Omniverse라는 가상 협업 플랫폼을 제공합니다.



NVIDIA Omniverse는 NVIDIA RTX 및 그 이상의 GPU를 탑재한 데스크탑, 노트북, 그리고 가상 워크스테이션에서 사용할 수 있는 협업 플랫폼입니다. NVIDIA RTX 기반으로 작동하기 때문에 고사양 그래픽 성능이 필요한 애플리케이션도 가상 공간에서 원활하게 협업할 수 있습니다. 

NVIDIA Omniverse에서 지원하는 애플리케이션 제조사만 수십개이기 때문에 전문가들이 사무실에서 동료들과 함께 작업했던 애플리케이션들을 가상의 공간에서 얼마든지 협업할 수 있습니다. 일반적인 협업툴을 통해 결과물을 PDF로 공유하고 검토하고 의견을 댓글로 남기고 다시 수정 후 PDF 혹은 호환 가능한 뷰어 파일로 공유하는 것이 아닌, 내가 사용하는 애플리케이션을 통해 공동 협업이 가능하도록 지원합니다.

건축, 건설, 엔지니어링, 제조, 미디어, 엔터테인먼트 등 고성능이 필요한 애플리케이션을 다루는 업종이라면 어디든 NVIDIA RTX 혹은 그 이상의 성능을 가진 GPU를 사용하고 있죠. 이러한 업종에 속해있는 기업 중 전문가들의 업무 협업이 고민이신 분들은 NVIDIA Omniverse를 검토해 보시기 바랍니다. 보다 자세한 내용은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.



네덜란드 암 연구소는 NVIDIA 데이터센터 GPU를 활용해 낮에는 VDI, 밤에는 데이터 분석 및 시각화 용도로 IT 인프라를 활용하고 있습니다. 의료진들은 VDI 환경을 통해 어디서든 내부 시스템에 접속, 환자의 정보를 빠르게 확인하고 치료할 수 있게 되어 더 많은 환자들을 돌볼 수 있게 되었습니다. 그리고 다수의 직원 및 의료진들이 퇴근한 밤에는 IT 인프라를 VDI가 아닌 환자 별 고화질 영상을 분석하는 데에 활용함으로써 암 연구 효율성을 증대시켰습니다. NVIDIA GPU를 활용한 네덜란드 암 연구소의 생산성 향상 사례에 대한 자세한 내용은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.




더불어 NVIDIA 국내 총판 BayNex에서 NVIDIA 데이터센터 GPU 설문 이벤트를 준비했습니다. 아래 링크를 통해 설문에 참여하신 분들께 스타벅스 아메리카노 기프티콘을 드리고 있으니 관심 있으신 분들의 많은 참여 부탁드립니다.




여기까지 코로나19 팬데믹 이후 클라우드 대세론이 더욱 커져가는 가운데 온프레미스 데이터센터 차원에서 변화된 업무 환경에 대응하기 위한 방안을 NVIDIA A16, A10을 토대로 살펴봤습니다. 다음 콘텐츠에서는 AI에 대한 중요성이 점점 증대되는 가운데, 성공적인 AI 프로젝트를 위한 NVIDIA 솔루션에 대해 알아보겠습니다. NVIDIA A10, A16보다 더 강력한 GPU가 아직 남았으니 다음 콘텐츠도 기대해 주시기 바랍니다. 끝! 


3개의 댓글이 있습니다.

하루 전

좋은정보 내요 감사합니다.

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3일 전

잘 읽었습니다.

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4일 전

좋은 내용 잘 보았습니다.

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