Nvidia Tesla P100, 출처: Nvidia

어제 Nvidia 는 GTC(GPU Technology Conference) 2016에서 새로운 GPU 칩인 Tesla P100을 발표하였습니다. 수년간 공을 들인 이 제품은 종전과는 달리 게임 시장보다 인공지능 시장을 위해서 기획한 제품이라고 합니다. 무려 150억개의 트랜지스터가 들어갑니다. 16GB 메모리에 들어간 것 까지 합치면 1,500억개의 트랜지스터가 집적되어 있습니다. @.@

P100은 11번째 Pascal 아키텍처로 만든 첫번째 GPU라고 합니다. Pascal 아키텍처를 지지하는 과학자로 페이스북의 Yann Le Cun, 바이두의 Andrew Ng 등이 있습니다. 사실 인공지능 분야에서 Nvidia 의 GPU를 지지하지 않고는 뾰족한 대안이 없기도 합니다.

GTC 2016에서 발표하는 Nvidia Jen-Hsun Huang CEO, 출처: Nvidia

Jen-Hsun Huang CEO 가 발표 중에 바이두(Baidu) 엔지니어와 구글(Google) 엔지니어를 감초 출연시켰는데요. 바이두(Baidu) 엔지니어로는 이 블로그에서도 소개해 드렸던 2015년 GTC 컨퍼런스에서 Andrew Ng 박사의 발표 후반부에 음성인식 라이브 데모를 시연한 Bryan Catanzaro 였습니다. 아마도 구글과 바이두 엔지니어들은 Tesla P100 시제품을 이미 쓰고 있겠죠?

머신러닝 분야에서는 AMD나 인텔이 뒤쳐진 것이 어떤 이유인지 사람들마다 의견이 분분합니다. OpenCL 때문이라던지 투자를 게을리했다던가 앞을 내다보지 못했다던가 등등. 어떤 사람들은 Nvidia의 CUDA가 개방적이지 않은 것에 대해 비판을 하기도 합니다. 과연 머신러닝을 위한 GPU는 몇몇 대기업이나 연구소, 클라우드 시스템에 장착되는 시장일까요? 게임 그래픽카드 처럼 많은 사람들에게 꼭 필요한 것이 될까요? 어쨋든 컨볼루션 인공신경망에 대해서라면 OpenCL 기반으로 Python, C++ API를 제공하는 DeepCL도 있습니다.

Tesla P100의 상품 상세는 여기에서 브로셔는 여기에서 보실 수 있습니다. 양산에 돌입했으며 먼저 클라우드 시장에 공급이 되고 내년 1/4분기에는 일반 서버 시장에 공급될 수 있다고 합니다.