온라인 라이프를 강력하게 지원하고 보호하는 클라우드 기업 아카마이 테크놀로지스(아카마이코리아 대표 이경준, www.akamai.co.kr)는 성장하는 클라우드 포트폴리오에 NVIDIA GPU 기반의 새로운 미디어 최적화 제품을 추가했다. 이 새로운 클라우드 기반 서비스는 NVIDIA RTX 4000 Ada Generation GPU를 활용, 비디오 콘텐츠를 더 빠르고 효율적으로 처리해야 하는 미디어 및 엔터테인먼트 업계 기업의 생산성과 경제성을 높여준다.

아카마이가 실시한 내부 벤치마킹 결과, NVIDIA RTX 4000을 사용하는 GPU 기반 인코딩은 기존 CPU 기반 인코딩 및 트랜스코딩 방식보다 FPS(Frame Per Second)를 25배 빠르게 처리하며, 이는 스트리밍 서비스 사업자가 워크로드 문제를 해결하는 데 큰 도움을 준 것으로 나타났다.

미디어 및 엔터테인먼트 기업은 아카마이의 솔루션을 통해 탄력적이고 확장 가능한 아키텍처를 구축하고 전 세계에 분산된 클라우드 플랫폼과 통합 콘텐츠 전송 및 보안 서비스를 활용하는 동시에 더 빠르고 안정적이며 이식성이 뛰어난 워크로드를 배포할 수 있다.

아카마이의 클라우드 제품 담당 부사장인 숀 미셸(Shawn Michels)은 "미디어 기업은 워크로드의 이식성을 유지하면서 지연 시간이 짧고 안정적인 컴퓨팅 리소스가 필요하다"며 "NVIDIA GPU는 아카마이의 글로벌 엣지 플랫폼에 탑재 시 가성비가 높아진다. 아카마이는 인증 컴퓨팅 파트너 및 오픈 플랫폼과 함께, 고객이 클라우드에 구애받지 않고 차세대 워크로드를 설계하고 멀티클라우드 아키텍처를 지원하는 데 필요한 기능을 제공한다"고 말했다.

대규모 언어 모델링을 지원하기 위한 NVIDIA GPU의 활용에 큰 관심이 집중되는 시장에서, 아카마이의 미디어 맞춤형 GPU 서비스는 기존 제품이 제대로 지원하지 않아 많은 비용을 부담해야 하는 업계를 위한 서비스다. 아카마이는 업계에서 쌓아온 풍부한 헤리티지와 경험을 바탕으로 미디어 및 엔터테인먼트 업계의 니즈를 충족하기 위한 제품을 선보였다.

NVIDIA RTX 4000 GPU는 디지털 콘텐츠 제작, 3D 모델링, 렌더링, 추론, 비디오 콘텐츠 및 스트리밍을 위한 세부적인 크리에이티브, 디자인, 엔지니어링 워크플로우를 처리하는 데 필요한 속도와 전력 효율성을 제공한다. 미디어별 사용 사례는 다음과 같다.

• 비디오 트랜스코딩 및 라이브 비디오 스트리밍: GPU는 라이브 비디오 스트림의 실시간 트랜스코딩을 실시간보다 빠르게 실행, 버퍼링과 재생을 줄여 스트리밍 경험을 개선할 수 있다. GPU 기반 인코딩은 기존 CPU 기반 트랜스코딩에 비해 효율성을 개선하고 처리 시간을 단축할 수 있다. NVIDIA RTX 4000 GPU에는 최신 NVIDIA NVENC 및 NVDEC 하드웨어가 탑재되어 인코딩 및 디코딩 작업을 동시에 수행할 수 있는 추가 용량을 제공한다. 이는 라이브 스트리밍과 같이 처리량이 많은 비디오 프로세싱이 필요한 애플리케이션에 매우 중요하다. 8세대 NVENC 엔진은 낮은 비트레이트에서 더 높은 품질의 비디오를 구현하는 고효율 AV1 코덱을 비롯한 최신 비디오 코덱을 지원한다.

• VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 콘텐츠: VR 및 AR 애플리케이션은 3D 그래픽과 멀티미디어 콘텐츠를 실시간으로 렌더링해야 한다. GPU는 이러한 콘텐츠를 처리하는 데 이상적이다.

아카마이의 새로운 솔루션은 미디어 시장에 최적화되었을 뿐만 아니라 여러 업계와 관련된 앱을 제작하려는 개발자와 기업에도 적용 가능하다.

• 생성형 AI 및 ML(Machine Learning): GPU 클라우드 컴퓨팅의 주요 응용 분야 중 하나는 생성형 AI 및 ML이다. GPU는 많은 계산을 병렬로 수행함으로써 새로운 모델을 더 빠르고 효율적으로 훈련시킬 수 있어 정확도와 성능을 향상시킬 수 있으므로 신경망 훈련 및 추론과 같은 작업에 적합하다. NVIDIA RTX 4000 GPU는 NVIDIA 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 아키텍처를 활용해 추론 작업에서 탁월한 성능을 제공한다. 총 192개의 4세대 Tensor Core는 더 많은 종류의 데이터를 가속화하고 새로운 Fine-Grained Structured Sparsity 기능을 포함해 이전 세대 대비 텐서 매트릭스 연산 처리량을 최대 4배까지 향상시킨다. 20GB의 GDDR6 메모리가 포함되어 대용량 모델과 데이터 세트를 위한 광범위한 용량을 제공한다.

• 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅: GPU 클라우드 컴퓨팅은 대량의 데이터를 처리하는 작업의 특성상 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅에도 일반적으로 사용된다. 이러한 작업은 시간이 많이 걸리고 컴퓨팅 계산 집약적이다. GPU는 대량의 데이터를 병렬로 처리함으로써 이러한 작업을 가속해 더 빠르고 효율적인 분석 및 시뮬레이션을 가능하게 한다.

• 게임 및 그래픽 렌더링: GPU는 게임 업계에서 주로 그래픽 렌더링 및 비디오 게임 개발과 관련된 기타 작업에 널리 사용된다. 이는 GPU가 복잡한 그래픽 처리를 처리하도록 설계되어 3D 그래픽을 빠르고 고품질로 렌더링할 수 있기 때문이다.

• 고성능 컴퓨팅: GPU 지원 클라우드 컴퓨팅은 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해야 하는 모델링 및 시뮬레이션과 같은 고성능 컴퓨팅 애플리케이션에 일반적으로 사용된다. GPU는 또한 시뮬레이션, 계산, 기타 컴퓨팅 계산 집약적인 작업을 가속하기 때문에 더 빠른 결과와 더 나은 성능을 얻을 수 있다.

미셸은 "광범위한 워크로드를 지원하려면 다양한 컴퓨팅 인스턴스가 필요하다"며 "업계에 최적화된 GPU를 사용하는 것은 고객이 엣지 네이티브 애플리케이션을 구동하고 강화할 목적으로 컴퓨팅의 전체 연속체에서 인스턴스 다양성을 높이기 위해 취하고 있는 여러 단계 중 하나"라고 덧붙였다.