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​Digital 시대를 만들어가는 Embedded System과 IPC 및 Display Solution 기업 비맥스테크놀로지입니다!

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이번에 제작하게 된 Server PC는 GPU 서버 시스템 BMS-7049GP 입니다 !

GPU SLI 브릿지를 사용하여 두개의 GPU를 하나로 연결해서 높은 렌더링 부하를 줄일 수 있습니다.

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SLI란?

NVIDIA에서 내놓은 자사의 칩셋을 사용한 동일한 그래픽 카드를 2개 이상 연결하여 비약적인 성능 향상을 얻도록 하는 기술입니다.

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자세한 내용은 아래 제작 후기를 참고 해 주세요 !

 

 

GPU Servr System (GPU 서버 시스템) BMS-7049GP 제작 후기

 

PC 케이스 내부 모습 입니다.

 

 

 



 

GPU 서버 시스템의 마더보는 슈퍼마이크로 제품을 사용 하였습니다.

해당 보드는 AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 5000WX/3000WX Series Processor CPU를 사용하실 수 있습니다.

6 PCI-E 4.0 x16 slots를 서포트하여 싱글 CPU에 총 4개의 GPU를 장착 하실 수 있습니다.

 

 

 



 

CPU는 AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 3955WX를 사용 하였습니다.

메모리는 Up to 2TB (RDIMM) / 256GB (UDIMM), ECC/Non-ECC, Unbuffered, U-DIMM, R-DIMM, LRDIMM,

and 3DS R-DIMM; 3200Mhz in 8 DIMM slots을 지원 합니다.

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이번은 고객사의 요청에 따라 DDR4 64G 4개를 장착 해 주었습니다.

효율적인 메모리 사용을 위해 왼쪽 2개, 오른쪽 2개 균등하게 분배하여 장착 해줬습니다.

 

 

 



 

위에 언급드린 GPU 브릿지를 통해 2개의 NVIDIA A6000 GPU를 한개로 연결 시켜 주었습니다.

나머지 한개의 GPU는 고객사에서 직접 장착 할 예정입니다.

NVIDIA의 새로운 A6000 GPU 전용 SLI 브릿지인 NVLink 라는 제품은 두개의 그래픽카드를 묶어서 하나의 그래픽카드일때보다 더욱 높은성능을 제공합니다.

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SLI란?

NVIDIA에서 내놓은 자사의 칩셋을 사용한 동일한 그래픽 카드를 2개 이상 연결하여 비약적인 성능 향상을 얻도록 하는 기술입니다.

렌어딩 할 프레임 영역을 각 그래픽카드가 교차로 레더링하여 그래픽카드의 랜더링부하를 줄여줍니다.

 

 

 



 

케이스에는 8개의 2.5" SATA 방식 SSD를 사용 할 수 있게 되어있지만 보드에는 4 SATA3 (6 Gbps) ports를 지원합니다.

 

 



 

슈퍼마이크로의 TPM 모듈을 메인보드에 장착 하였습니다.

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TPM이란 ?

TPM(신뢰할 수 있는 플랫폼 모듈)은 PC의 보안을 향상하는 데 사용합니다. 암호화 키를 안전하게 만들고 저장하고, 장치에서 원래 사용되어야 할 운영 체제와 펌웨어가 사용되고 있으며 변조되지 않았다는 사실을 확인하는 데 사용됩니다.

 

 

 



 

요청사양에 따라 M.2 PCIe 4.0 NVMe 4TB 총 4개를 장착 시켜 주었습니다.

M.2 PCIe 4.0은 기존 PCIe 3.0보다 속도가 2배 빠르며, 읽기/쓰기 속도에 직접 영향 받는 작업을 하거나 파일을 복사해서 이동할 때 상당한 속도를 체감할 수 있습니다.

2개는 히트싱크를 추가하였고, 나머지 2개는 기본사양으로 장착 되어 있는 모습입니다.

 

 



 

OS는 고객사의 요청에 따라 Ubuntu 22.04 LTS 버전을 설치 하였습니다.

위 내용에서 장착 되어있는 프로세서, 메모리, 디스크용량, 그래픽카드를 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 



 

NVIDIA GPU 드라이버가 소프트웨어에 잘 설치되어 동작하는지 모니터링을 통해 확인 하였습니다.

 

 

 



 

Linux 우분투 명령어를 통해 GPU 3대를 컴퓨터에서 잘 인식하고 있는지 확인 하였습니다.

우분투에서 NVIDIA GPU 확인 명령어 ~$ nvidia-smi 을 입력하시면 현재 인식하고 있는 그래픽카드의 정보를 확인 할 수 있습니다.

 

 

 



 

최근 딥러닝 기술 발전으로 인해 다양한 딥러닝 알고리즘을 쉽게 사용 할 수 있도록 오픈소스들이 상용화 되고 있습니다.

이 기술은 대부분 NVIDIA의 CUDA 딥러닝 라이브러리를 사용하고 있습니다.

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이번은 고객사에서 CUDA 11.5.1 버전 설치를 요청하였습니다.

정상적으로 설치 한 다음 우분투에서 ~$nvcc --version 명령어를 통해 설치 확인을 하였습니다.

 

 

 



 

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Cuda 설치 드라이브는 NVIDIA 홈페이지에서 위와 같이 사양 지정하여 다운로드 하였습니다.

 

 

 



 

CUDA 설치 한 이후 cuDNN을 통해 GPU가속화 라이브러리의 기초 요소로 컨볼루션, 폴링, 표준화, 활성화 등의 일반적인 루틴을 빠르게 수행 할 수 있도록 합니다. 그 이외에 뉴럴 네트워크를 빠르게 최적화 및 검증 배포등의 딥러닝 프레임워크를 가속화 합니다.

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cuDNN 설치 한 이후 정상적인 설치를 확인 해 주기 위해 우분투에서 명령어 입력을 통해 설치 상황을 확인 해 줍니다. cuDNN 8.3.3버전을 정상적으로 설치 한 것을 확인 할 수 있습니다.

 

 

 



 

추가로 스토리지 레이드를 요청하여 레이드 구성을 하였습니다.

우분투에서 직접 확인 할 수 있지만 저희는 명령어 ~$ lsblk를 사용하였습니다.

위 사진을 확인 해 보면 NVMe 2번과 3번이 RAID 1으로 묶여져 있는 것을 확인 할 수 있습니다.

 

 

 



 

비맥스테크놀로지는 1U, 2U, 4U 등의 다양한 서버PC (Server PC)와 랙마운트(Rackmount),월마운트(Wallmount) 등의 산업용 시스템(System)을 취급하고 있습니다.

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혹시나 더 궁금하신 점이나 문의사항이 있으시면 비맥스테크놀로지로 문의해 주세요!

오늘도 비맥스테크놀로지의 공식 블로그에 방문 해 주셔서 감사합니다:)

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