[IT비즈뉴스 최태우 기자] 매스웍스가 GPU 코더(GPU Coder)를 기반으로 자사의 엔지니어링 소프트웨어 '매트랩(MATLAB)'과 엔비디아(NVIDIA) 텐서RT(TensorRT)의 통합을 발표했다. 양사 간 기술통합 소식은 미국 산호세에서 3월26일(현지시간)부터 29일까지 개최된 GPU 기술 컨퍼런스 'GTC 2018'에서 공개됐다.

매스웍스와 엔비디아는 데이터센터와 임베디드, 자동차 응용 프로그램의 증가하는 수요 충족을 목적으로 이번 통합을 시작으로 향후 지속적인 협력에 나설 계획이다.

텐서RT와의 통합으로 엔지니어는 매트랩에서 추가 프로그래밍 없이 GPU 리소스를 활용할 수 있게 된다. 텐서RT와 GPU 코더 통합은 매트랩에서 개발된 딥러닝 모델이 높은 처리량 및 저지연으로 엔비디아 GPU에서 실행 가능하다.

매스웍스가 진행한 벤치마크 결과, 텐서플로우(TensorFlow) 대비 매트랩에서 생성된 쿠다(CUDA) 코드는 텐서RT와 결합, 딥러닝 예측에 있어 5배 향상된 성능으로 알렉스넷(Alexnet) 배포, 1.25배 향상된 성능으로 VGG-16을 배포할 수 있다.

벤치마크는 매트랩 R2018a 상에서 GPU 코더, 텐서RT 3.0.1, 텐서플로우 1.6.0, 쿠다 9.0 및 cuDNN 7, 엔비디아 타이탄 Xp GPU, 리눅스(Linux) 12 코어(Core) 인텔 제온(Xeon) E5-1650 v3 PC, 64GB RAM 기반으로 진행됐다.

데이비드 리치(David Rich) 매스웍스 이사는 “딥러닝 모델의 복잡성이 점차 증가하면서, 이;는 엔지니어에게 엄청난 압박으로 작용한다”며 “양사 간 기술통합으로 개발팀은 매트랩과 엔비디아 GPU를 활용한 딥러닝 모델 학습을 가속화할 수 있으며, 특히 클라우드에서 데이터센터와 임베디드 디바이스에 이르는 모든 환경에 걸쳐 실시간 예측을 구현할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.