3.2 KT Cloud GPU Server FAQ


3.2.1 KT Cloud GPU FAQ

Q. KT Cloud GPU Server와 일반 Server와 사용상 차이점이 있나요?

  • KT Cloud GPU Server도 일반 Server와 Disk 추가, Snapshot 생성 등 모든 사용법이 동일합니다. 부가서비스도 모두 동일하게 사용이 가능합니다. 

Q. KT Cloud GPU Server를 일반 연산용이 아닌 그래픽용으로 사용할 수 있나요?

  • KT Cloud GPU Server는 NVIDIA Tesla K80모델을 사용합니다. 해당 GPU 모델은 그래픽용이 아닌 CUDA, AI등 연산 개발용으로 나온 GPU이므로 그래픽용 보다는 연산개발용으로의 사용을 권장합니다.

Q. KT Cloud GPU Server는 서울 M2존에서만 사용이 가능한가요?

  • KT Cloud GPU Server는 현재 서울 M2존에서만 사용이 가능합니다. 

Q. KT Cloud GPU Server에서 GPU가 할당되었는지 어떻게 확인하나요?

  • nvidia-smi 명령어를 사용하여 확인하며, Windows의 경우는 제어판-하드웨어-장치 관리자-디스플레이 어댑터에서도 확인이 가능합니다.
    KT Cloud GPU Server 이용방법 가이드를 참고하시면 자세하게 확인 방법이 나와있습니다.

Q. KT Cloud GPU Server용 이미지에 설치된 NVIDIA CUDA Driver 버전은 몇인가요?

  • NVIDIA CUDA Driver 8.0 버전을 사용합니다.

Q. KT Cloud GPU Server가 일반 CPU Server 대비 성능이 얼마나 좋은가요?

  • KT Cloud GPU Server는 BlackScholes 시험 시 CPU 대비 234배 우수하며 채권수익률 측정 시 2.57배 우수합니다.

Q. KT Cloud GPU Server 소개 페이지에 GPU 제원이 CUDA Core 2* 2496, GDDR5 Memory 2 * 12GB라고 적혀있는데 해당 내용이 GPU 1개에 대한 제원인가요?

  • K80 GPU 2개에 대한 내용입니다. K80 GPU의 경우 GPU 카드 1개에 칩셋이 2개여서 GPU 2개가 사용이 가능합니다. 따라서 Passthrough 방식으로 VM에 K80 GPU 1개를 할당한다면 CUDA Core는 2496, GDDR5 Memory는 12GB입니다.이 외의 Half Precison, Single Precision 등 2*로 표시 안된 부분들은 모두 K80 GPU 1개에 대한 내용입니다.

 

3.2.2 KT Cloud GPU 용어집

ㅁ GPU: Graphics Processing Unit의 약자로, 컴퓨터의 영상정보를 처리하거나 화면 출력을 담당하는 그래픽카드로 CPU가 처리하기 버거워하는 3D 그래픽 작업을 처리하는 칩셋.
ㅁ CUDA Core: NVIDIA에서 표기하는 코어 방식으로 3D 계산과 관련된 일 처리 전문코어
ㅁ 3D Rendering: 3D 게임 세계의 객체들을 객체가 가지고있는 방향과 위치 정보를 이용하여 2D 화면에 출력
ㅁ Machine Learning: 기계학습, 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
ㅁ GDDR5: Graphics Double Data Rate version 5의 약자로 고대역폭에 최적화된 고속 DRAM의 일종