AI&HPC

슈퍼컴퓨터는 일반적인 컴퓨터의 능력을 훨씬 뛰어넘는 매우 고급화된 계산 장치로, 매우 빠르고 복잡한 계산을 수행하기 위해 설계되었습니다. 슈퍼컴퓨터는 과학적 시뮬레이션, 기후 모델링, 물리학 연구, 분자 모델링, 날씨 예측, 대규모 데이터 분석 등 엄청난 계산 능력을 필요로 하는 작업에 사용됩니다.

다음은 슈퍼컴퓨터의 주요 특징과 세부 사항입니다:

1. 극한의 처리 능력:

슈퍼컴퓨터는 수천에서 수백만 개의 프로세서가 병렬로 작업합니다. 이들은 초당 수십억에서 수조 개의 계산을 수행할 수 있으며, 이는 FLOPS(초당 부동소수점 연산)로 측정됩니다. 현대의 슈퍼컴퓨터는 페타플롭스(10^15 FLOPS) 또는 엑사플롭스(10^18 FLOPS) 범위에서 작동합니다.

테라플롭스(TFLOPS)는 컴퓨터 성능, 특히 부동 소수점 연산(실수 계산)을 다루는 계산 능력을 측정하는 단위입니다. “테라플롭스”는 1초당 1조 번의 부동 소수점 연산을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. 이를 좀 더 쉽게 풀어보면:

• 테라(Tera): 1조(10^12)를 뜻하는 접두사.
• FLOP: Floating Point Operations의 약자로, 실수(소수점 포함된 숫자)를 다루는 계산을 의미.

따라서 1 테라플롭스는 1초에 1조 번의 부동 소수점 연산을 수행할 수 있는 성능을 나타냅니다. FLOPS(초당 부동 소수점 연산 수)는 슈퍼컴퓨터, GPU(그래픽 처리 장치), CPU(중앙 처리 장치) 등의 성능을 평가하는 데 자주 사용됩니다.

테라플롭스가 중요한 이유

FLOPS는 일반 전산시스템의 성능수치를 의미하는 tpmc와 같은 개념으로 슈퍼컴퓨터의 경우 이 성능치를 기준으로 규모를 측정합니다.
이 수치가 높을수록 더 많은 계산을 처리할 수 있어 시스템의 연산 능력이 강력하다는 뜻이며, 2024년 8월 현재 AMD/Intel CPU 2-socket 서버의 경우 약 5TFlops, GPU 시스템의 경우 GPU 성능치(예: SXM H100/200 FP64 67Tflops)를 기준으로 계산합니다.
다만 이 성능은 ‘이론치’ 이므로 실제 성능과는 큰 차이가 발생하므로 칩셋 또는 제조사에서 제시하는 이론성능 수치를 그대로 믿어서는 안됩니다.

예를 들어:

• 게임 콘솔은 몇 테라플롭스 수준의 성능을 가지고 있으며, 이는 고급 그래픽 처리를 얼마나 잘 수행할 수 있는지를 나타냅니다.
• 슈퍼컴퓨터는 수 페타플롭스(1,000 테라플롭스) 또는 엑사플롭스(1백만 테라플롭스) 단위로 측정되며, 과학 연구, 시뮬레이션, AI 학습 등 대규모 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.

2. 병렬 처리:

슈퍼컴퓨터는 병렬 처리 구조를 사용하여 여러 프로세서가 문제의 서로 다른 부분을 동시에 처리함으로써 계산 속도를 크게 향상시킵니다. [참조]

3. 초고속 네트워크:

프로세서 간의 빠른 통신은 슈퍼컴퓨팅에 필수적입니다. 슈퍼컴퓨터는 효율적인 병렬 처리를 위해 데이터 전송을 신속하게 수행할 수 있는 특수한 연결 시스템을 갖추고 있습니다.
이런 특수한 초고속 네트워크는 통상 Ethernet 또는 Infiniband 장치로 구성되며, 속도가 10Gbps ~ 800Gbps까지 다양하게 구성됩니다.

당연히 대역폭이 클수록 정보교환에 따른 네트워크 병목의 문제는 사라지지만, 슈퍼컴퓨터의 사용목적 및 적용 어플리케이션 종류에 따라 네트워크 속도에 대한 성능의존도가 거의 없을수도 있으므로, 어떤 네트워크를 채택할 것인지는 관련 전문가의 가이드를 반드시 받아야 합니다. 이유는 이 네트워크 비용이 전체 인프라 도입비용의 20~33%까지 차지하기 때문입니다.

4. 대용량 저장소 및 메모리:

방대한 데이터 세트를 처리하기 위해 대량의 메모리(RAM)와 저장소가 필요합니다. 고속 저장 시스템은 성능에 중요한 역할을 합니다.

5. 응용 분야:

슈퍼컴퓨터는 다양한 분야에서 사용됩니다:

• 과학 연구: 날씨 패턴, 양자 역학, 입자 물리학 등의 물리적 현상을 모델링.
• 의학 및 생물학: 유전체 분석, 신약 개발, 생물 시스템 시뮬레이션.
• 공학: 유체 역학 시뮬레이션, 구조 분석, 설계 최적화.
• 인공지능(AI): 대규모 기계 학습 모델 훈련.
• 국방: 암호 해독, 감시, 핵 실험 시뮬레이션.

6. 슈퍼컴퓨터의 예:

• 약 30년 전부터 고성능 처리역량을 보유한 대표적인 슈퍼컴퓨터는 Top500 슈퍼컴퓨터 리스트(top500.org)에서 정기적으로 리스트가 발표되고 있습니다.
  이 리스트는 전 세계에서 가장 강력한 500대 슈퍼컴퓨터를 순위로 매기는 목록으로, 매년 두 번(6월과 11월)에 업데이트되며, 컴퓨팅 파워를 전 세계적으로 측정하는 중요한 벤치마크 역할을 합니다.
• 이 순위는 주로 Linpack 벤치마크를 기준으로 하며, 이는 시스템의 부동 소수점 계산 능력을 테라플롭스(초당 수조 번의 계산) 단위로 측정합니다.
• 주요 내용:
  • 목적: Top500 리스트는 슈퍼컴퓨팅의 현황을 보여주며, 성능 향상, 최신 트렌드, 그리고 전 세계 주요 컴퓨팅 센터들을 식별하는 데 도움을 줍니다.
  • Linpack 벤치마크: 순위는 컴퓨터가 얼마나 빠르게 조밀한 선형 방정식 시스템을 해결할 수 있는지에 따라 결정됩니다. 이 벤치마크는 컴퓨팅 파워뿐만 아니라 슈퍼컴퓨터의 효율성도 반영합니다.
  • 주요 국가: 미국, 중국, 일본, 유럽의 슈퍼컴퓨터들이 상위권을 차지하는 경우가 많습니다. 이 시스템들은 과학 연구, 기후 모델링, 분자 동역학, 인공지능 등 다양한 용도로 사용됩니다.
  • 주요 슈퍼컴퓨터:
    • 후가쿠(일본): RIKEN과 후지쯔가 개발한 후가쿠는 2021년 기준으로 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터였습니다.
    • 서밋(미국): 이전에 최상위에 올랐던 슈퍼컴퓨터로, 오크리지 국립 연구소에 위치해 있습니다.
    • 프론티어(미국): 1 엑사플롭(초당 1경 번의 계산)을 넘어선 엑사스케일 슈퍼컴퓨터로, 매우 강력한 성능을 자랑합니다.
    • KISTI Nurion(한국): 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 운영하는 Nurion은 한국의 대표적인 슈퍼컴퓨터로, 과학 연구와 시뮬레이션을 지원합니다.
    • KMA 슈퍼컴퓨터(한국기상청): 한국기상청(KMA)이 기후 및 날씨 예측을 위해 운용하는 슈퍼컴퓨터로, 기상 데이터 분석에 중요한 역할을 합니다.
  • 기술 동향: 이 리스트는 CPU와 GPU를 결합한 하이브리드 시스템으로의 전환, 냉각 기술, 에너지 효율성, 인공지능용 특수 처리 장치의 발전과 같은 아키텍처 트렌드를 추적합니다.
  • 적용 분야: Top500에 순위에 오른 슈퍼컴퓨터들은 기후 모델링, 핵 연구, 재료 과학, 국가 안보 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
• Top500 리스트는 고성능 컴퓨팅(HPC) 커뮤니티에서 널리 인정받는 자료로, 최신 컴퓨팅 기술의 동향을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 특히 KISTI의 Nurion과 KMA의 슈퍼컴퓨터는 한국의 대표적인 슈퍼컴퓨터로, 각각 과학 연구와 기상 예측에 큰 기여를 하고 있습니다.

7. 에너지 소비와 냉각:

많은 수의 프로세서로 인해 슈퍼컴퓨터는 엄청난 양의 에너지를 소비하며, 상당한 열을 발생시킵니다. 따라서 직접적으로 냉각수를 공급하여 CPU/Memory/GPU 등을 냉각시키는 진보된 형태의 냉각 시스템(Direct Liquid Cooling) 방식이 주로 사용됩니다.

슈퍼컴퓨터는 계속해서 진화하며, 각 세대마다 더 강력해지고 있습니다.
이들은 업계에서 출시예정된 가장 최신의 기술이 집약된 결정체로 이루어져 컴퓨팅 성능의 정점을 대표하며, 과학, 공학, 기술 분야에서 획기적인 발전을 가능하게 합니다.

인공지능 및 전통적인 HPC 시스템 기반의 슈퍼컴퓨터

AI와 HPC 시스템을 슈퍼컴퓨팅 개념에 통합하는 것은 이 첨단 시스템들이 결합하여 계산 능력의 한계를 어떻게 확장하는지 잘 보여줍니다.

1. 고성능 컴퓨팅 (HPC):

• 정의: HPC는 슈퍼컴퓨터와 병렬 처리 기법을 사용하여 복잡한 계산 문제를 해결하는 것을 의미합니다. HPC 시스템은 주로 강력한 프로세서들이 클러스터로 구성되어 시뮬레이션, 데이터 분석, 모델링과 같은 작업을 처리합니다.
• 슈퍼컴퓨팅과의 관계: 슈퍼컴퓨터는 HPC를 위한 하드웨어 플랫폼입니다. HPC는 이 하드웨어를 최대한 활용하기 위한 소프트웨어와 알고리즘 최적화를 포함하는 개념입니다. 즉, HPC는 하드웨어(슈퍼컴퓨터)와 그 성능을 최적화하는 기술 및 소프트웨어를 모두 아우릅니다.

2. 슈퍼컴퓨팅에서의 인공지능 (AI):

• 슈퍼컴퓨터에서의 AI 워크로드: AI, 특히 머신러닝과 딥러닝은 복잡한 모델 훈련을 위해 방대한 계산 능력을 필요로 합니다. 슈퍼컴퓨터는 대규모 데이터 세트를 처리하여 복잡한 AI 모델을 학습 및 최적화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
• AI 기반 시뮬레이션 및 분석: 과학 연구와 산업에서 AI 모델은 기존 시뮬레이션을 더 효율적으로 수행하도록 도와주거나, 과거 데이터를 바탕으로 시뮬레이션을 안내하거나, 계산 과정을 최적화할 수 있습니다.
• 가속화된 AI 개발: AI 전용 하드웨어(GPU나 TPU 등)를 갖춘 슈퍼컴퓨터는 AI 학습과 추론을 더 빠르고 확장 가능하게 만듭니다. 이러한 하이브리드 접근법은 AI 전용 프로세서를 슈퍼컴퓨팅 인프라에 통합합니다.

3. AI와 HPC의 융합:

• HPC와 AI의 시너지: AI 알고리즘과 HPC의 결합은 기후 모델링, 정밀 의료, 소재 과학 등 다양한 분야에서 돌파구를 제공합니다. 예를 들어, AI는 대규모 데이터 세트에서 핵심 패턴을 식별하는 데 도움을 주고, HPC 시스템은 이러한 데이터를 실시간으로 처리하는 데 필요한 계산 능력을 제공합니다.
• AI로 강화된 HPC 시스템: 딥러닝 같은 AI 기법이 HPC 작업을 최적화하여 성능, 자원 관리, 에너지 효율성을 개선하고 있습니다. 예를 들어, AI는 시스템 병목 현상을 예측하거나 자원을 동적으로 할당하여 처리량을 향상시킬 수 있습니다.
• 슈퍼컴퓨터 기반의 AI 서비스(AIaaS): 클라우드 기반 HPC 플랫폼에서는 AI 서비스를 제공하여, 조직이 자체 인프라를 구축하지 않고도 AI 모델 개발을 위한 슈퍼컴퓨팅 자원을 사용할 수 있습니다.

4. AI와 HPC가 결합된 슈퍼컴퓨팅 응용 분야:

• 의료 및 신약 개발: 슈퍼컴퓨터는 방대한 생물의학 데이터를 분석하여 약물 설계와 맞춤형 의료를 가속화하는 데 AI를 사용합니다.
• 기후 과학: AI 모델은 기후 시뮬레이션을 개선하고, 과거 패턴과 대규모 데이터 세트를 학습하여 더 정확한 예측을 가능하게 합니다.
• 자율 시스템: AI 기반 HPC 시스템은 실시간으로 복잡한 환경을 시뮬레이션하여 자율 주행 차량, 로봇, 스마트 인프라의 개발을 지원합니다.

요약

슈퍼컴퓨팅은 전통적인 HPC 시스템에서 AI가 중요한 역할을 하는 새로운 시대로 진화하고 있습니다. AI와 HPC의 융합은 계산 능력을 더욱 향상시켜, 과학, 산업, 사회적 문제 해결에 있어 가장 까다로운 도전 과제를 처리할 수 있도록 합니다. 이 시너지는 딥러닝의 혁신부터 실세계 현상 시뮬레이션에 이르기까지 다양한 분야에서 발전을 이끌고 있습니다.