IDC는 컴퓨팅 플랫폼 분야에서 가속화 컴퓨팅이 차지하는 분야에 대한 기업들의 이해를 돕고 도입 전략을 지원하기 위해 가속화 컴퓨팅에 대한 분류체계((IDC's Worldwide Accelerated Compute Taxonomy, 2017)를 최근 발표했다.
가속화 컴퓨팅은 프로세스의 일부분을 그래픽 처리 장치(GPUs)나 FPGA(field programmable gate array)와 같은 실리콘 서브시스템에 할당해 애플리케이션과 워크로드를 가속화하는 기능으로 데이터 처리상 가속화가 요구되는 워크로드에 있어 중앙처리장치(CPU)의 한계를 극복하고자 하는 기업들에게서 각광받고 있다.
가속화 컴퓨팅은 인지, 딥러닝, 인공지능, 머신러닝 및 이와 유사한 종류의 애플리케이션을 비롯해 비주얼 분석을 포함한 데이터 분석 워크로드, 과학 기술 부문 워크로드, 클라우드 컴퓨팅과 서비스로서의 가속화 방식, 그리고 에지 컴퓨팅을 포함한 비구조 데이터 관리 워크로드에 사용된다.
IDC 서버 및 컴퓨팅 플랫폼 연구부문의 피터 루튼(Peter Rutten) 책임연구원은 “GPU, FPGA 등 현재의 가속화 기술이 인지 및 AI를 포함한 워크로드 성능 요구에 맞게 서버 인프라를 바꾸기 시작함에 따라 향후 컴퓨팅은 오늘날과 다른 모습이 될 것"이라며 워크로드에 적합하게 배치될수 있는 가속장치의 기능과 기술적 특징으로 인해 앞으로 가속화 컴퓨팅이 활용될 분야는 무궁무진하다고 설명했다.
한편 IDC의 최근 서베이 결과에 의하면, 기업내 미션 크리티컬한 워크로드 관련 인프라 도입에 있어 어떤 속성이 중요한지에 대한 질문에서 응답자의 4분의 3 가량이 싱글 또는 다중 GPU라고 응답한 것으로 나타났다. 애플리케이션에 쉽게 연동될 수 있는 표준형 라이브러리를 사용하며 규격품 형태로 구매가 가능한 점이 GPU가 특히 기업들에게 매력적인 이유다. 하지만 FPGA나 다중 코어 프로세서, 주문형 반도체(ASIC)와 같이 잠재적으로 와트 당 더 높은 성능을 제공하는 다른 기술들도 주목을 받기 시작했다.
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