Supercomputing은 무엇인가요? 입문자를 위한 가이드

 

시대의 변화와 함께 인류는 기후 변화, 자연 재해, 새로운 질병 등 전례 없는 도전에 직면하고 있습니다. 이러한 문제들의 규모와 복잡성은 계속해서 증가하고 있으며, 기존의 문제 해결 방식으로는 대응하기 어려워지고 있습니다. 이에 우리는 Supercomputing(초고성능 컴퓨팅) 기술에 의존해야 합니다. 현재 Supercomputing은 과학 연구, 공학 설계, 대규모 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이제 Supercomputing에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다!

 

Supercomputing은 무엇이며, 어떻게 작동하나요?

Supercomputing은 대규모 데이터 처리, 고성능 컴퓨팅 능력을 제공하기 위해 대량의 중앙 처리 장치(CPU)와 고속 네트워크를 사용하는 데이터 처리 프로세스입니다. Supercomputing은 서버 하나일 수도 있고, 여러 대의 서버로 구성된 데이터 센터 수준의 컴퓨팅 플랫폼일 수도 있습니다. CPU의 특성을 활용하여 수백, 수천 개의 병렬 작업 노드를 구축하여 복잡한 문제를 함께 처리하며, 병렬 컴퓨팅에 능한 그래픽 처리 장치(GPU)를 함께 사용하여 보통 컴퓨터로는 어려운 속도와 데이터 통합 능력을 제공합니다.

 

Supercomputing(초고성능 컴퓨팅)에는 어떤 장비가 필요한가요?

Supercomputing(초고성능 컴퓨팅)의 구성은 대체로 소프트웨어와 하드웨어로 나눌 수 있습니다. 소프트웨어 부분은 네트워크 인터페이스, 원격 디스플레이 통신 프로토콜, 통합 인터페이스, 냉각 및 전원 관리 등의 핵심 구성 요소로 구성되어 있으며, 하드웨어는 CPU, GPU, 냉각팬, 메모리, 전원 공급 장치 등으로 구성됩니다. 아래에서는 Supercomputing(초고성능 컴퓨팅)의 하드웨어 장비 구성을 간단히 소개하겠습니다.

CPU

CPU는 중앙 처리 장치로, 컴퓨터나 운영 체제에서의 명령어와 프로그램을 처리합니다. CPU는 각각의 작업에 대한 처리 코어를 사용하며, 일반 계산, 데이터베이스 실행 등 다양한 작업 유형을 처리하는 데 적합합니다. Supercomputing(초고성능 컴퓨팅)은 대량의 CPU를 사용하여 계산 속도를 높입니다.

GPU

GPU는 그래픽 처리 장치로, 컴퓨터 내부에서 그래픽 연산을 수행하는 마이크로프로세서입니다. GPU는 단순한 병렬 처리 아키텍처를 채택하고 있으며, 많은 코어를 가지고 있어 특정 작업을 처리하는 데 적합합니다. Supercomputing(초고성능 컴퓨팅)은 CPU가 처리하기 어려운 더 정교한 작업을 GPU에게 맡겨 계산 속도를 높입니다.

냉각 팬

Supercomputing(초고성능 컴퓨팅)의 고속 계산은 많은 열을 발생시키며, 냉각 시스템은 열을 배출하여 CPU의 작동 효율과 수명을 유지합니다.

메모리

대량의 데이터베이스는 메모리를 저장하는 데 사용됩니다. 고대역폭 메모리(HBM)는 다이내믹 랜덤 액세스 메모리(DRAM)을 쌓아서 3D 고급 패키지를 통해 대역폭과 저장 공간을 늘릴 수 있습니다. 고속 계산에서 많이 사용됩니다.

전원 공급 장치

전원 공급 장치는 표준 교류 전력(AC)을 안정적인 저전압 직류 전력(DC)으로 변환하여 장치나 장비에 공급합니다. Supercomputing(초고성능 컴퓨팅)의 전압과 전력 공급 요구 사항이 높기 때문에 전원 공급 장치에는 더 높은 표준이 요구됩니다. 예를 들어, FSP가 제공하는 두 가지 산업용 컴퓨터 전원 공급 장치인 FSP3000-20FE 및 FSP2400-20FM은 CRPS 리던던트 전원 모듈로, 최대 3,000W 및 2,400W의 총 전력 용량과 PMbus 기능을 제공하여 마더보드와 통신할 수 있습니다. 데이터 센터, 워크스테이션, 통신, AI, 산업 자동화 등에 적합합니다.

 

Supercomputing의 장점은 무엇인가요?

Supercomputing은 주로 고속 계산, 대규모 데이터 분석, 정확도 향상 등의 장점을 갖고 있습니다.

고속 계산

Supercomputing은 많은 CPU를 사용하여 짧은 시간 내에 대량의 계산 작업을 처리할 수 있습니다. 계산 속도는 초당 부동 소수점 연산(FLOPS)으로 측정되며, Supercomputing은 Petaflops(1015)의 속도에 이를 수 있으며, 초당 1조 이상의 부동 소수점 연산을 수행할 수 있습니다. 이는 개인용 컴퓨터의 수백만 배 이상입니다. 시간과 비용을 절약하고 혁신을 가속화하는 데 효과적입니다.

대규모 데이터 분석

대규모 데이터 분석은 거대한 데이터 처리 능력에 의존합니다. 기업의 데이터 양은 TB, PB에서 EB 수준까지 다양할 수 있습니다. Supercomputing(초고성능 컴퓨팅)은 몇 초 내에 수천만 개의 데이터 포인트를 처리하고 필요한 분석을 정확하게 수행할 수 있으며, 시간과 비용을 절약하고 제품 개발을 가속화하고 더 정확한 기업 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

정확도 향상

고성능의 계산 리소스는 더 높은 신뢰성을 제공합니다. 데이터 분석이나 장애 진단 시 더 높은 정확성을 제공하며, 고속의 계산은 여러 번의 분석을 통해 더 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 기상 예측, 우주 탐사 등에 사용됩니다.

 

Supercomputing은 어디에 쓰이나요?

Supercomputing은 다양한 분야에서 사용되며, 주요 응용 분야로는 과학 연구, 기후 시뮬레이션, 생명 과학, 공학 및 제조가 있습니다.

과학 연구

Supercomputing은 물리학, 화학, 천문학 등 여러 과학 분야에서 활용됩니다. 복잡한 수학 모델과 대규모의 실험 데이터를 처리합니다. 예를 들어, 양자 과학 분야에서는 대량의 데이터를 처리하는 데 Supercomputing을 사용하여 과학자들이 데이터 분석 과정을 가속화하여 인류의 과학 발전을 촉진합니다.

기후 시뮬레이션

Supercomputing은 지구의 기후 변화, 급격한 기후 변화, 해수면 상승, 자연 재해 등을 예측하기 위해 사용됩니다. 이는 연구원들이 지구의 기후 변화 방향을 더 잘 이해하고 예방 조치를 미리 취할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 대만 중앙 기상국은 Supercomputing을 사용하여 기상 예측, 태풍 예측, 해수면 모니터링 등을 수행합니다.

생명 과학

Supercomputing은 대량의 유전자 데이터를 분석하여 과학자들이 유전자 연구를 수행하고 질병의 유전자 원인을 이해하며 새로운 약물을 개발하는 데 도움이 됩니다. 또한 약물의 효과와 부작용을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 싱가포르 국립 대학 의료 시스템은 Supercomputing을 사용하여 의사의 작업 효율을 높이는 데 도움을 줍니다. 이는 사례 처리, 전송 주문 데이터, 진료 기록 분석, 일반 질병 발전 예측 등을 포함합니다.

공학 및 제조

공학 분야에서는 Supercomputing을 자동차, 비행기, 건물의 설계 및 시뮬레이션, 구조 분석, 유체 역학 계산 등에 사용하여 설계 효율을 높입니다. 예를 들어, F1 레이싱에서는 계산 유체 역학을 사용하여 차량의 특성을 테스트하고, 자세한 시뮬레이션 세부 사항을 고려하여 차량을 설계함으로써 비용을 30% 이상 절감하고 레이스의 스릴을 높일 수 있습니다.

 

Supercomputing과 AI의 관련성

Supercomputing과 AI는 같은 의미인가요?

IBM는 Supercomputing과 AI가 원래는 서로 다른 영역에 속한다고 설명했습니다. 과거의 초고속 컴퓨터는 AI를 위해 설계된 것이 아니었습니다. 간단히 말해, AI는 Supercomputing가 필요한 한 종류의 최종 응용 분야입니다.

 

슈퍼컴퓨팅과 AI의 차이
	Supercomputing（"슈퍼컴퓨팅"）	AI
소개	고속 연산의 데이터 처리 과정	인간 지성을 프로그램으로 구현하는 기술
기능	데이터 처리, 모델 구축, 시뮬레이션 작업	인간 사고 방식 시뮬레이션, 고급 기능 실행
응용 분야	과학 연구, 기후 시뮬레이션, 생명 의학, 공학 및 제조	의료 산업, 비즈니스 분야, 교육, 금융, 공학 제조, 교통
자료 출처: IBM, 작성자 정리

 

슈퍼컴퓨팅이 AI에 어떤 도움을 줄 수 있을까요?

글로벌적으로 생성형 AI의 파도가 일고 있습니다. AI 모델은 이미 텍스트, 이미지, 영상 등과 같은 강력한 기능을 생성할 수 있게 되었습니다. 이 중에서도 슈퍼컴퓨팅은 AI 분야에 큰 도움을 주고 있습니다. 예를 들어, AI 모델 훈련을 가속화하고 대량 데이터베이스 데이터를 처리하며, AI를 실생활에 적용하는 등의 기능을 가능하게 합니다. AI 사용의 대형 언어 모델(LLM) 데이터 양이 빠르게 증가하고 있으며, 파라미터 양은 조차도 조 단위를 초과하며, 슈퍼컴퓨팅의 도움으로 AI 모델 훈련에 필요한 시간이 크게 단축되었습니다. 이를 통해 AI는 실제로 의료, 금융, 교육 등의 분야에서 구현될 수 있게 되었습니다.

슈퍼컴퓨팅과 AI의 발전

2023년 AI 관련 응용이 ChatGPT의 영향을 받아 부상했습니다. 신흥 응용 주제가 강력한 성장 동력을 제공했습니다. 이러한 분야에는 5G, 사물인터넷, AIoT, 자율주행, 엣지 컴퓨팅 등이 포함되며, 모두 AI 산업에 새로운 에너지를 공급했습니다. 생성식 AI 뒤의 필수적인 추진력은 바로 슈퍼컴퓨팅입니다. 이는 AI의 계산 기술을 최적화하고, AI 모델 훈련에 필요한 시간을 크게 줄였을 뿐만 아니라, AI를 실제 생활에 적용할 수 있게 했습니다. 대규모 AI 시대의 파도 아래에서, 각국 정부와 전 세계의 대기업들은 슈퍼컴퓨팅과 AI 분야에 적극적으로 진출하고 있습니다. 예를 들어, 유럽 연합은 2023년에 MareNostrum5를 만들기 위해 1.5억 유로를 투자한다고 발표했습니다. 이는 의약품 연구, 백신 개발, 바이러스 확산 시뮬레이션 및 AI와 대규모 데이터 처리 등에 활용될 것입니다.

 

결론

슈퍼컴퓨팅은 많은 중요한 문제를 해결할 수 있는 희망이 되었습니다. 고속 계산과 정확한 대규모 데이터 분석을 통해, 슈퍼컴퓨팅은 이미 과학 연구, 기후 시뮬레이션, 생명 의학, 공학 제조 등의 분야에서 구현되었습니다. 5G, 사물인터넷, AIoT, 자율주행, 엣지 컴퓨팅의 부상으로, 슈퍼컴퓨팅은 더욱 중요한 역할을 하게 되었습니다. 미래의 성장 가능성은 무시할 수 없을 만큼 큽니다.