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제4차산업혁명 시대 (68): 고성능 컴퓨팅

2020년 03월 31일 [(주)문경사랑]

 

 

↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장

ⓒ (주)문경사랑

 

슈퍼컴퓨팅을 대신하는 고성능 컴퓨팅

슈퍼컴퓨터(Super Computer)란 대규모의 연산을 초고속으로 수행하기 위해 만들어진 컴퓨터로, 요즘의 컴퓨터는 인터넷 단말기+게임기+사무용 기계에 가까워지고 있다. 즉, 뛰어난 연산능력을 응용하여 여러 분야에서 사용하고 있는 컴퓨터이다.

고성능 컴퓨팅(High Performance Computing, HPC)은 데이터 중심 시대에 유전체학, 컴퓨터 화학, 재무 위험 모델링과 지질 탄성파 영상화 등 다양한 분야에서 심층적인 통찰력을 얻으려는 기업이 추구하는 플랫폼으로 부상하고 있다. HPC는 복잡한 수학적 계산이 필요한 과학자들에 의해 처음 수용되었으며, 다양한 분야에서 많은 기업들이 주목하고 있다.

일반적으로 HPC의 사례는 특정 유형의 시뮬레이션 작업에 집중돼 있다. 즉, 구글 클라우드의 HPC 및 양자 컴퓨팅 기술은 비행체의 날개에 가해지는 기류 시뮬레이션, 엔진 연소, 행성 기상 시스템, 핵 반응 및 투자 목록 평가와 같은 분야로 이용이 확산되고 있다.

ⓒ (주)문경사랑

슈퍼컴퓨터가 필요 없는 고성능 컴퓨팅

미국의 다국적 기업인 HPE사에서 개발한 HPC 시스템은 슈퍼컴퓨터 기반이 아니다. 즉, IBM 등이 생산한 슈퍼컴퓨터는 수많은 특수 HPE 시스템의 핵심기술로 구성되어 있으며, 더욱 널리 쓰이는 접근법은 여러 대의 소형 컴퓨터를 상호 연결된 클러스터(집합체)에 통합하여 HPE 기능을 제공하는 것이다. 이 방식에서 클러스터 내의 각 컴퓨터는 노드 역할을 하고, 각 노드 내의 프로세서, 그래픽 처리 장치(GPU), 저장공간은 서로 연결되어 HPC 시스템을 구성한다.

슈퍼컴퓨터와 맞춤형 S/W를 구입하고 운영할 때는 많은 비용이 들기 때문에 클러스터 유형의 HPC는 상용 S/W를 실행하는 비교적 저렴한 상호 연결된 컴퓨터를 사용함으로써 배치 및 운영 비용 부담을 줄일 수 있다. 따라서 IT 예산을 확대하지 않고도 HPC를 이용할 수 있는 방법을 찾는 기업들은 이제 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 아마존 웹 서비스(AWS), IBM 클라우드 같은 공공의 클라우드 서비스로 이동하고 있다.

HPC 클러스터에서 클라우드 HPC로의 이동

지금까지는 다양한 과학, 공학 및 의학 분야의 연구활동을 지원하기 위해 HPC 클러스터에 의존해왔다. 그러나 연구분야 등에서 HPC의 수요가 급증함에 따라 사용자의 요구도 현재 시스템의 컴퓨팅 리소스 및 용량을 넘어서기 시작했다.

그러므로 HPC 시스템은 투자를 확대하지 않고 클라우드로 전환하여 사용자에게 주문형(On-Demand)) HPC 환경을 제공하기 시작했다. 이 접근 방식은 비용이 저렴하고 유연성이 뛰어나다. 대부분의 클라우드 HPC는 다양한 분야의 연구원들이 수집, 배포, 구성 등의 문제에 시간을 낭비하지 않고 S/W 간에 쉽고 빠르게 이동할 수 있게 되었다.

슈퍼 컴퓨터를 갖춘 HPC

클라우드 HPC 서비스는 여러 장점이 있지만, 보안 및 개인정보 보호를 염려하는 기업에게는 항상 최선이거나 가장 합리적인 선택이 아닐 수도 있다. 특히 유럽과 같이 개인정보 보호법이 매우 엄격하게 관리되고 있는 국가나 기업의 경우, 데이터가 어디에 저장되어 있는지는 매우 민감한 사항으로 보호 관리되고 있다.

따라서 개인정보 보호 및 대규모 컴퓨팅 성능에 대한 요구를 해결하기 위해, 미국에서는 슈퍼컴퓨터 기반의 HPC 시스템에 과감한 투자를 하고 있으며, 가장 중요한 점은 대규모 다차원 데이터 세트를 연구하는 프로젝트가 HPC에서 훨씬 빠르게 수행되고 있다. 이미 이 시스템을 사용하여 기후예측, 유전체학, 생물정보학, 컴퓨터 비전, 빅데이터 분석 및 AI 작업 등과 같은 프로젝트가 광범위 하게 수행되고 있다.

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