엔비디아가 오픈소스 분산 SQL 엔진 프레스토(Presto)를 자사 GPU로 가속해 대규모 데이터셋 분석 쿼리를 크게 앞당기는 벤치마크 결과를 공개했다. GPU 가속 프레스토는 방대한 데이터셋에 대해 빠르고 대화형인 쿼리를 실행하도록 설계됐으며, 사용자와 AI 에이전트가 지연 없이 반복 작업을 이어갈 수 있도록 낮은 지연 시간을 제공한다는 것이 핵심이다. 이번 발표에서 엔비디아는 단일 노드 DGX B200과 다중 노드 GB200 NVL72 시스템을 활용한 실행 사례를 함께 소개했다.
GPU 가속 프레스토는 최고 성능을 위해 엔비디아 cuDF 알고리즘을 쓰고, GPU 간 통신에는 가장 빠른 NVLink를 활용한다. 8개 GPU를 갖춘 단일 DGX B200 노드는 8개의 프레스토 GPU 워커를 지원하며, 이들은 양방향 대역폭 1,800GB/s의 NVLink 5.0으로 연결된다. 이 구성은 인텔 제온 6642Y 서버 8~10개 노드로 돌리는 CPU 방식 프레스토보다 뚜렷한 성능 우위를 보였다. 벤치마크는 22개 분석 쿼리로 구성된 TPC-H에서 파생됐으며, 파케이(parquet) 파일을 데이터 소스로 사용했다.
성능 격차는 데이터 규모가 커질수록 두드러졌다. 약 1테라바이트 데이터셋에 해당하는 스케일 팩터 1K에서 GPU 프레스토는 활성 GPU 수에 따라 2.5~8배 낮은 지연 시간을 냈다. B200 GPU 1개는 8노드 CPU 클러스터 대비 2.5배 빠른 실행 시간을, 8개는 8.2배 빠른 실행 시간을 기록했다. 약 3테라바이트에 해당하는 스케일 팩터 3K에서도 3~8배 낮은 지연 시간이 관측됐으며, B200 GPU 8개는 10노드 CPU 클러스터보다 7.8배 빨랐다.
다중 노드 확장에서도 성과가 이어졌다. GB200 NVL72 시스템은 각 노드에 그레이스(Grace) CPU 2개와 B200 GPU 4개, 400Gbps 커넥트X-7 네트워크 카드 4개를 갖춘 총 18노드 구성으로, IBM 스토리지 스케일과 결합해 테스트됐다. 엔비디아 GPUDirect 스토리지(GDS)와 이 스토리지를 함께 쓰면 파일 데이터가 저장 장치에서 GPU 메모리로 직접 이동해, 호스트 CPU와 시스템 메모리 버퍼를 우회한다. 실제로 8개 GPU를 쓴 스케일 팩터 10K 테스트에서 GDS 콜드 읽기는 POSIX 콜드 읽기보다 약 2배 빠른 실행 시간을 보였다.
엔비디아는 I/O와 통신 최적화를 단계적으로 적용해 GB200 NVL72 클러스터에서 전체 쿼리 실행 시간을 64%까지 줄였다고 밝혔다. GDS 활성화와 I/O 작업 크기 확대로 약 30%, I/O 스레드를 16개로 늘려 약 17%, 리배칭과 쿼리 재작성으로 다시 35%를 각각 단축했다. 특히 특정 쿼리를 SELECT 문에서 INSERT INTO 문으로 바꾸자 실행 시간이 50초에서 2초로 줄었다. GPU 가속 프레스토는 IBM 왓슨x.data 플랫폼과 통합돼 기술 프리뷰 형태로 제공되며, 대화형 대시보드부터 야간 배치 작업까지 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 목표로 한다.
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