엑사스케일 컴퓨팅은 연산력의 획기적인 발전을 보여주며, 과학자들과 연구자들이 불가능하다고 판단되면 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
초당 15억회(또는 1 exaflop)의 계산을 수행할 수 있는 이러한 시스템은 기존 슈퍼컴퓨터의 더 빠른 버전일 뿐만 아니라, 기후 과학, 의료 및 천체물리학과 같은 분야를 재구성하는 혁신적인 도구입니다. 엑사스케일 컴퓨터는 전례 없는 처리 속도와 고급 알고리즘을 결합하여 시뮬레이션, 예측 및 검색 분야에서 새로운 프런티어를 실현하고 있습니다.
이 기술이 혁신적인 이유와 중요한 이유를 알아보세요.
페타스케일에서 엑스아스케일로: 슈퍼컴퓨팅의 진화
엑사스케일로의 여정은 간단한 질문으로 시작되었습니다. 어떻게 더 큰 문제를 더 빠르게 해결할 수 있을까요? 수십 년 동안 슈퍼컴퓨터는 페타스케일 수준(초당 10^15회 운영)으로 운영되었지만, 기후 시스템 모델링부터 분자 상호작용 시뮬레이션까지 과학적인 어려움이 더욱 복잡해지면서 한계가 명백해졌습니다.
페타스케일 이전 모델보다 1,000배 더 강력한 Exascale 시스템이 이러한 컴퓨팅 병목현상의 솔루션으로 부상했습니다. 최초의 공식 엑사스케일 기계인 Frontier는 2022년 Oak Ridge National Laboratory에서 출시되어 전환점을 기록했습니다. 1.6엑사플롭스의 최고 성능으로 프론티어는 엑사스케일은 단지 이론적인 것이 아니라, 달성 가능함을 입증했습니다.
오늘날, 오로라(아르곤 국립 연구소) 및 엘 캐피탄(로렌스 리버모어 국립 연구소)과 같은 시스템은 2엑사플롭을 초과하는 속도로 경계를 넓히고 있습니다.
기술 혁신: Exascale 시스템의 작동 방식
CPU에만 의존하는 고전적인 컴퓨터와 달리, 엑사스케일 아키텍처는 GPU 가속화를 활용하여 대규모 병렬 작업을 처리합니다. 이는 500만 규모의 데이터 세트를 처리하는 데 필요합니다. 실제로, 엑사스케일 컴퓨터는 창고 규모만큼 시설에 수용된 수천 개의 CPU와 GPU를 나란히 사용해야 합니다. 예를 들어, Frontier는 9,400개 이상의 노드, 10,000개의 CPU 및 38,000개의 GPU를 사용하여 획기적인 성능을 달성합니다.
초기 엑사스케일 프로토타입은 전력 소비라는 중요한 장애물에 직면했습니다. 초기 설계는 50가구에 해당하는 에너지 수요를 예측했습니다. 이는 액체 냉각 및 최적화된 칩 설계와 같은 혁신을 통해 보다 지속 가능한 수준으로 감소한 수치입니다. Frontier와 같은 현대적인 시스템은 현재 15~20메가와트로 운영되며, 원시 전력과 환경적 고려 사항의 균형을 유지합니다.
그러나 하드웨어만으로는 충분하지 않습니다. 기존 프로그래밍 모델은 수천 개의 GPU를 효율적으로 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이를 위해 MIT의 Angstrom과 DOE의 Exascale Computing Project(ECP) 같은 프로젝트는 소프트웨어 아키텍처를 재고하고 있습니다. Kokkos 및 OpenMP와 같은 툴을 통해 개발자는 GPU 및 CPU 워크로드에 동적으로 적응하는 코드를 작성할 수 있으므로 애플리케이션이 수백만 개의 처리 코어에 걸쳐 확장될 수 있습니다.
실제 애플리케이션: Exascale이 변화를 가져오는 곳
이제 엑사스케일 컴퓨팅이 큰 혁신을 가져올 수 있는 몇 가지 영역을 살펴보겠습니다.
기후 모델링 및 재생 에너지
Exascale 시스템은 기후 변화에 대한 이해에 혁신을 일으키고 있습니다. 연구원들은 1km(이전 모델의 경우 100km 대비) 이하의 해상도에서 대기 프로세스를 시뮬레이션하여 지역 기상 극단을 예측하고 전례 없는 정확도로 재생 에너지 그리드를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, MIT의 CESMIX 센터는 탄소 포집을 위한 재료를 연구하기 위해 엑사스케일 준비 알고리즘을 사용합니다. 이는 순 제로 배출 달성을 위한 중요한 단계입니다.
헬스케어 및 정밀 의학
신약 개발에서 엑사스케일 시뮬레이션은 분자 상호작용을 분석하는 데 필요한 시간을 수년에서 수일로 줄여줍니다. 아르곤 국립 연구소의 연구원들은 Aurora 슈퍼컴퓨터를 활용하여 단백질 접힘을 모델링하고 잠재적인 암 치료법을 파악하여 실험실 벤치에서 병상까지 경로를 가속화하고 있습니다.
우주의 비밀을 깨우다
우주 질량의 85%를 차지하는 보이지 않는 물질인 어둠은 물리학에서 가장 큰 미스터리 중 하나입니다. MIT 물리학자들은 오로라를 사용하여 머신러닝으로 향상된 시뮬레이션을 실행하여 어두운 물질이 가시적인 물질과 어떻게 상호 작용하는지 예측함으로써 우주에 대한 이해를 변화시키고 있습니다.
Exascale 시장: 성장 및 경제적 영향
2023년 40억 5천만 달러 규모의 글로벌 엑사스케일 컴퓨팅 시장은 학계, 헬스케어 및 국가 안보 분야의 수요에 힘입어 2031년까지 259억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
전 세계 정부들은 막대한 투자를 하고 있습니다.
- 미국 에너지부는 2008년부터 엑사스케일 이니셔티브에 자금을 지원해 왔으며, Frontier와 El Capitan과 같은 시스템에서 궁극적인 성과를 거두었습니다.
- 2024년 출시된 유럽의 Jupiter 슈퍼컴퓨터는 양자 재료 연구를 발전시키는 것을 목표로 합니다.
- 중국은 항공우주 및 AI 애플리케이션을 위해 여러 개의 엑사스케일 시스템을 운영한다고 합니다.
NVIDIA와 같은 기업들은 미국 국립 연구소와 협력하여 엑사스케일 하드웨어를 공동 설계하고 있습니다. 이러한 시너지는 상용 기술(예: AI 가속기)이 최첨단 연구로부터 혜택을 얻을 수 있도록 하며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
앞서가는 길: 도전과제 및 미래 방향
엑사스케일은 혁신적이지만, 과학자들은 이미 제타스케일(초당 10^21회 운영)이라는 다음 이정표를 보고 있습니다.
제타스케일을 달성하려면 다음이 필요합니다.
- 새로운 자료: 실리콘 기반 칩은 물리적 한계에 가까워지고 있습니다. MIT의 앙스트롬 프로젝트는 에너지 사용을 줄이기 위해 2D 반도체와 포토닉 컴퓨팅을 탐구합니다.
- Quantum 통합: 고전적인 엑사스케일과 양자 프로세서를 결합한 하이브리드 시스템은 단독으로는 어려운 최적화 문제를 해결할 수 있습니다.
- 윤리적 AI: 머신러닝이 엑사스케일 워크플로우에 스며들면서, 편향되지 않은 알고리즘을 보장하는 것이 중요해졌습니다. 이는 MIT의 Schwarzman College of Computing의 중점 분야입니다.
현재의 엑사스케일 시스템은 메가와트의 전력을 소비하여 장기적인 생존 가능성에 대한 의문을 제기합니다. 뉴로모픽 칩(뇌의 효율성을 모방한) 및 에너지 효율적인 데이터센터와 같은 혁신은 지속 가능한 성장의 핵심입니다.
결론: 엑사스케일, 발견을 위한 촉매제
엑사스케일 컴퓨팅은 속도뿐만 아니라 가능성에 관한 것입니다. 은하계 형성 시뮬레이션부터 생명을 구하는 약물 설계 지원에 이르기까지, 이러한 시스템은 인간 지식의 한계를 확장하고 있습니다. 이를 통해 방정식을 더 빠르게 해결할 수 있을 뿐만 아니라 이전에는 계획할 수 없었던 질문을 할 수 있게 되어 상상할 수 없는 혁신으로 이어집니다. 업계와 연구자 모두에게 엑사스케일 시대는 가장 복잡한 도전과제가 해결될 수 있는 미래를 약속합니다. 한 번에 15억 건의 계산이 가능합니다.
