구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine)에서 고성능 작업을 돌리는 기업에 희소식이 발표되었습니다. 바로 96개의 vCPU 선택 옵션이 생긴 것인데요, 최대 624GB 메모리까지 늘려 쓸 수 있는 초강력 선택지가 생겼습니다.
이 옵션은 인텔 제온 스카이레이크(Skylake) 덕에 생긴 것인데요, 수직적으로 성능 확장이 필요한 애플리케이션을 운영할 경우 아주 좋은 대안이 생겼습니다. 성능과 비용을 볼 때 가성비가 좋네요.
선택지도 다양합니다. 원하는 용량의 메모리를 갖춘 사전 정의형 맞춤을 할 수 있습니다. 이를 잘 활용하면 비용 절감에 도움이 됩니다. 메모리 확장 옵션을 이용할 경우 애플리케이션이 요구하는 양에 맞춰 최대치로 조정할 수 있습니다. 현재 96개 vCPU VM을 이용할 수 있는 지역은 다음과 같습니다. 아시아 지역은 asia-south1, asia-southeast1 지역이 서비스 대상이며, 한국은 현재 베타입니다.
“인메모리 데이터베이스, 멀티 미디어 렌더링, 실시간 이미지 분석 등 고성능을 요구하는 작업에 최적”
96개의 vCPU는 SAP HANA 등의 인메모리 데이터베이스 운영 기업이나, 미디어 렌더링 작업을 많이 하는 곳, 위성 이미지 데이터를 가지고 머신 러닝 분석을 하는 조직 등 성능에 목말라 하던 고객에게 환영을 받고 있습니다.
그렇다면 실제 성능 개선이 어느 정도인지 살펴볼까요? AVX-512 명령어 세트로 벡터 연산 강화를 지원하는 인텔 스카이레이크 적용 후 성능 개선을 본 사례를 소개합니다. 구글의 파트너 중 하나인 Altair가 HPC 환경에 적용해 본 결과 기존 대비 1.8배 정도 성능이 높아졌다고 합니다. 다른 예도 많습니다. 다음 표를 보시죠. 구글 컴퓨트 엔진에서 96개의 vCPU를 적용한 결과인데요, 머신 러닝을 위한 파이썬 패키지인 Scikit-learn의 속도 개선이 20배 이상을 찍을 정도네요.
96개의 vCPU 성능은 다양한 워크로드에서 끌어낼 수 있는데요, 인텔에서 제공하는 파이썬 패키지 외에 구글 컴퓨트 환경에서 무료로 제공하는 인텔 퍼포먼스 라이브러리도 이용해 보기를 추천합니다. 이외에도 인텔 MKL, 인텔 DALL, 인텔 TBB, 인텔 IPP, 인텔 MPI로 워크로드 유형에 맞는 성능 최적화가 가능합니다.
구글 컴퓨트 환경에서 인텔 스카이레이크 관련 성능 최적화 관련해 더 자세한 내용은 인텔 & 구글 클라우드 플랫폼 블로그를 참조 바랍니다. 실시간 분석, 머신 러닝 등 높은 성능을 요구하는 애플리케이션을 GCP에서 운영하는 것에 대한 기술 문의는 메가존으로 연락 바랍니다.
