In this paper, we develop and evaluate a high-density multi-GPU hardware sub-system for high performance computing and deep learning. The high-density multi-GPU hardware is implemented as an out-of-box hardware by extending PCI Express system bus via multi-Gbps class cable assemblies from a server. The high-density multi-GPU hardware extends the PCI Express in a multiple-ways and provides multiple GPUs for a server. The high-density multi-GPU hardware is developed to fit into 21 inches OCP Open Rack Vl and V2 rack and chassis having density of 12 GPUs in 4OU (Open rack Unit) height. The HPL and deep learning applications are tested to evaluate the performance of the developed high-density multi-GPU hardware. The initial test result of HPL is shown that the maximum performance of 36.22 TFLOPS (efficiency of 63.4%) with 12 NVIDIA P100 on triple sever nodes. For deep learning application, the resnet50 result of 3, 187.2 images/sec is obtained with 12 NVIDIA P100 on single sever node with synthetic data. The experimental results show that the developed multi-GPU hardware sub-system exhibits relatively good scalability in a single node especially deep learning applications than the HPL.
KSP 제안 키워드
Deep learning application, Development and Evaluation, GPU hardware, High Performance Computing, High-density, Multi-GPU, Multiple GPUs, PCI-Express(PCIe), Sub-system, Synthetic data, System bus
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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