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엔비디아 인공지능 시스템을 가능케 한 바이코 솔루션들

GTC 2018에서 기술의 우위성을 입증해

엔비디아가 GTC 2018에서 가장 강력한 인공지능 최신작인 DGX-2칩을 발표했다. 이 칩은 16개의 SXM3 GPU 카드를 사용해 petaFLOPS라는 컴퓨팅 성능을 발휘하는 것으로 겨우 10kW 전력만으로도 기존의 DGX에 비해 10배 이상의 딥 러닝 기능을 제공한다.

이 행사 기간 동안 DGX-2는 SXM3 카드와 함께 전시됐으며, 이를 가능케 한 것이 바이코의 PI3526 ZVS 벅 레귤레이터와 최신 ’파워 온 패키지'(PoP)였다. 이미 지난 3월에 발표한 바이코의 600A 연속 전류 출력 PoP 솔루션은 48V를 XPU 코어 전압으로 직접 변환시키는 것으로 주목을 끌었었다.

전송의 마지막 부분까지 커버해 주는 ’파워 온 패키지’ 솔루션
’파워 온 패키지’는 바이코의 Factorized Power Architecture (FPA)를 기본으로 한 솔루션으로서 고성능 컴퓨터 시스템에 설치되었으며 특히 지낸해 열린 ’Open Compute Project US 서밋 2017’에서 이미 진가를 인정받은 바 있다.

SXM3 카드: 업계 최간의 인공 지능 시스템을 가능케 해준 바이코의 '파워 온 패키지' 솔루션

FPA는 48V를 프로세서로 직접 전환시켜주면서도 최고 2배 이상의 파워 밀도로 기존의 12V 설계 아키텍쳐가 지니는 효율과 전류 전송 능력을 제공한다.

이 고밀도 전력 변환 솔루션은 모듈러 전류 다중 복합기 (Modular Current Multiplier: MCM) 모듈러 전류 다중 복합기 드라이버 (module Currnt Multiplier Driver)로 나뉜다. MCM의 컴팩트한 사이즈는 패키지상이나 혹은 프로세서 다이와 근접한 곳에서 고전류 전송을 가능케 한다. 이처럼 고전류를 주기판과 소켓에 통하게 함으로써 전류 손실의 여지가 제거된다.

MCM은 기존의 12V 설계에 난제로 여겨졌던 프로세서 전력 분배의 마지막 부분에 있을 수 있는 손실의 우려를 이렇게 없애줌으로써 전력 전송의 손실을 줄여줄 뿐 아니라 전체적인 전력 효율도 증가시켜준다.

’파워 온 패키지’는 또한 전류 손실의 위험성을 제거함으로써 효율적인 전력 분배를 제공하는 동시에 48V 입력을 지원함으로써 각 프로세서들의 모든 랙에 필요한 전력 분배도 가능하게 해준다. 서버 랙에 설치된 다중 고전류 프로세서들은 12V를 전력 손실과 추가 부품 없이도 분배함으로써 쉽게 지원된다.

48V 분배 시스템 구조의 서버 랙은 기존의 12V 분배 아키텍쳐와 비교할 때 구리 사용량이 적으며 커넥터 사이즈를 줄여줄 뿐 아니라 더 높은 전력 전송 효율의 혜택을 입는다. 48V 배전 시스템은 데이터센터 랙이 12V (통상 랙 당 15kW의 소비 전력)에 부과되는 전력 한계 값을 해결시켜줌으로써 랙 최적화를 더욱 개선시켜준다.

’파워 온 패키지’를 48V에 적용시키는 일은 이처럼 데이터센터에 뿐만 아니라 고성능 충돌 회피 기능을 가진 차량이나 자율 주행 자동차에 사용되는 프로세서에도 적용된다.

느린12V 시스템에도 적용 가능한 48V GPU 시스템
지난GTC 2018에서 바이코는 또한 여전히 느린 12V 전력 배전에 의지하는 데이터센터의 48V 고성능GPU를 지원하는 12V-48V 비절연 컨버터인 NBM 을 출시해 여러 전자 엔지니어들로부터 호평을 받았다.

NBM은 12V를 23 x 17 x 7.4mm 사이즈의 표면 실장형 SM-ChiP 로 실장된 48V로 변환시키면서도750W의 지속 전력과 1kW 피크 전력을 98% 피크 효율 이상으로 발생시켜준다.

MBM은 추가 입력 필터나 벌크 캐패시터를 필요로 하지 않는 완벽한 솔루션으로서 핫스왑과 인러시 전류 제한을 통합하고 있다. ZVS와 ZCS 토폴로지로 2MHz에서 스위칭하는 NBM은 낮은 출력 임피던스를 내면서도 동적 부하에 MHz급의 빠른 정전류를 제공한다.

이처럼 GTC 2018에서 바이코는 엔비디아의 DGX-2 칩셋 일부의 기능을 담당하며 그 기능을 가능케 했던 솔루션들을 선보임으로써 다시 한 번 기술력의 우위를 입증했다.

오윤경 기자 news@icnweb.co.kr

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