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Amazon EC2 P3 인스턴스를 위한 신규 Deep Learning AMI 출시

어제 출시된 Amazon EC2 P3 인스턴스에 탑재한 NVIDIA Volta V100 GPU를 위해 최적화된 딥러닝 프레임워크를 사전에 설치한 새로운 AWS Deep Learning AMI 세트를 발표하였습니다.

새로운 P3 인스턴스는 단일 p3.16xlarge 인스턴스에서 8개의 NVIDIA Volta GPU를 통해 초당 125조 개의 단 정밀도 부동 소수점 연산이 가능하므로 딥러닝에 탁월합니다. 따라서 정교한 딥러닝 모델의 학습 시간이 수 일에서 수 시간으로 크게 단축됩니다.

딥러닝 AMI: Volta용 CUDA 9 출시
새로운 AMI는 Ubuntu와 Amazon Linux 모두를 위한 CUDA 9, cuDNN 7.0, NCCL 2.0.5 및 NVIDIA Driver 384.81 등의 P3 Volta의 성능을 활용하는 다른 GPU 드라이버와 함께 사전 설치, 구성됩니다.

최신 드라이버 외에도, 이 AMI에는 P3와 Volta를 위해 최적화된 주요 프레임워크가 포함되어 있습니다. 갓 출시된 Volta를 위한 첫 번째 릴리스인 이 CUDA 9 AMI에는 가장 최신 버전의 소스로부터 빌드된 프레임워크가 포함되어 있습니다. Volta는 아직 초기 단계이므로 이 프레임워크들은 시간이 흐름에 따라 안정성과 성능이 개선될 것으로 기대되며, 이 최신 버전의 프레임워크들은 학습 시간의 관점에서 상당한 성능 향상을 제공할 것입니다. 즉, 이 빌드들은 가장 최신이므로 프로덕션으로 올리기 전에 테스트해보시기 바랍니다. P3에서 실험하면서 오픈 소스 프로젝트에 피드백을 주시면 개선에 도움이 될 것입니다.

  • Apache MXNet v0.12 RC1: CNN 학습은 float16을 사용할 때 Pascal GPU보다 3.5배 빠릅니다. MXNet 버전 0.12의 전체 릴리스 노트는 여기에서 볼 수 있습니다.
  • Caffe2 v0.8.1: Caffe2의 FP16 지원으로 인해 개발자는 NVIDIA Tesla V100 GPU를 사용해 딥러닝 작업의 성능을 극대화 할 수 있습니다.
  • TensorFlow (마스터): 2017년 10월 24일 오전 11시(커밋 : 5bef42)의 마스터에서 빌드한 TensorFlow 버전과 Volta 지원을 위한 NVIDIA의 8 패치를 제공합니다. 초기 테스트에서 이 빌드는 p2.16xlarge의 최신 공식 릴리스 (TensorFlow 1.3)와 비교하여 p3.16xlarge에서 3배의 성능을 보입니다.
  • Gluon: 이전 버전의 AMI와 마찬가지로, 학습 속도를 떨어뜨리지 않고도 쉽고 빠르게 머신러닝 모델을 작성할 수 있게 해주는 새로운 오픈 소스 딥러닝 인터페이스인 Gluon이 포함됩니다. Gluon 출시 소개에서 더 많은 정보를 얻고, 50개 노트북의 샘플 코드를 시작해보세요.

작업에 적합한 AMI 선택하기
AWS Deep Learning AMI를 시작하는 것은 간단합니다. AWS 마켓 플레이스에서 한 번의 클릭으로 시작하거나 이 단계별 안내서를 따라 첫 번째 노트북을 시작할 수 있습니다.

CUDA 9 AMI는 다음 버전에서 사용할 수 있습니다.

그 밖의 다른 프레임워크도 Volta를 위해 준비되면 추가할 것입니다. 아직 유지되고 있는 CUDA 8 AMI도 사용 가능하며, TensorFlow, MXNet, Caffe, Caffe 2, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 및 Keras의 최신 안정화된 공식 “포인트” 릴리스를 포함하고 있습니다. CUDA 8 AMI는 다음 버전에서 사용할 수 있습니다.

딥러닝에 대해 더 알고 싶다면 2017년 11월 27일부터 12월 1일까지 열릴 re:Invent 머신러닝 안내서를 참조하십시오. 딥러닝의 미래를 전망하는 첫 Deep Learning Summit에 참석하시고 50여 개의 머신러닝 세션, 워크샵, 실습에도 이번 re:Invent 컨퍼런스에서 참여해보세요.

이글은 Amazon AI 블로그의 Announcing New AWS Deep Learning AMI for Amazon EC2 P3 Instances의 한국어 번역으로 AWS코리아의 강지양 솔루션즈아키텍트가 번역해 주셨습니다.