영국에 엔비디아가 지원하는 기술센터가 생겼습니다. 인공지능과 데이터 공학 분야의 연구지원, 영국 고등교육과 연구학계 간의 관계를 활성화하는 것이 목표죠.
하트리 센터(Hatree Centre), 에딘버러 대학교(University of Edinburgh)의 고성능컴퓨팅(HPC) 센터 EPCC, 그리고 레딩 대학교(University of Reading)가 가장 먼저 NVIDIA AI 센터에 합류합니다. 이 기관들은 영국 전역에 걸쳐AI 채택과 우수성을 선도하는 글로벌 인재들을 위한 커뮤니티를 제공할 예정이죠.
센터 소속 회원들은 엔비디아의 전문성과 기술 자원들을 제공받아 각각의 프로젝트를 수행하게 됩니다. 최초 NVIDIA AI기술센터는 2015년에 싱가포르에 설립돼 아시아 태평양 지역에 협력 프로젝트들을 지원해왔답니다.
영국 기술센터의 첫번째 연구 프로젝트는 물체의 가상 트윈 기술, 가스 터빈 모델링 시뮬레이션, 머신 러닝으로 강화된 기후 시뮬레이션에 중점을 둡니다.
하트리 센터: 물체의 가상 트윈 기술
하트리 센터는 의료, 생명과학, 화학, 공학, 제조 등 다양한 산업분야의 많은 기업들이 당면하고 있는 과제에 인공지능과 연산 가속화 기술을 적용하고 있습니다.
하트리 센터와 엔비디아는 디지털 가상 트윈 기술에 초점을 두고 물리적인 자산의 디지털 대체재를 면밀히 살펴볼 예정인데요. 이러한 연구를 통해 영국 산업계는 새로운 제품 개발과 공정 최적화를 이뤄 생산성 향상과 시장 진입까지 걸리는 시간을 단축할 수 있게 됩니다.
하트리 센터의 과학기술설비위원회 위원장 앨리슨 케네디(Alison Kennedy)는 “하트리 센터는 NVIDIA AI 기술센터와의 협력을 통해AI솔루션을 생성하고 채택하는 많은 프로젝트에서 산업계, 학계와 협업할 수 있게 됐습니다”라며, “세계적으로 인정받고 있는 데이터 분석 전문성, 고성능 연산 플랫폼 그리고 혁신적 아이디어와 업계 영향력에 집중하고 있는 하트리 센터는 기업들이 AI를 통해 생산성을 제고할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 이상적인 위치에 있죠”라고 말했습니다.
EPCC: 역학 시뮬레이션, 가스 터빈 역학
에딘버러 대학교의 고성능컴퓨팅 센터인 EPCC는 복잡한 다차원 구조 모델링과 시뮬레이션에 인공지능과 초정밀 연산 기술을 적용하는 방법을 연구할 예정입니다.
이 프로젝트의 목적은 가스 터빈 모델링에 적용 가능한 대규모의 기계적, 구조적, 유동적 역학 시뮬레이션 가속화에 있는데요. 연구진은 EPCC의 최근 연구를 바탕으로 머신 러닝과 정밀 컴퓨팅 접근 방식을 사용해 선형 방정식 시스템에 대한 반복 용제의 수렴과 성능을 개선하려고 합니다.
EPCC 학장 겸 e-리서치 부소장인 마크 파슨스(Mark Parsons)는 “우리 연구진은 대규모 머신 러닝의 빠른 발전을 활용해 기존의 슈퍼컴퓨팅 응용 프로그램을 지원하고자 합니다”라며, “그 가능성을 확실하게 보여주고 있는 영역이 반복계산기법의 선행조건을 수립하는 분야입니다. 연구진은 해당 분야에 집중해 GPU가 가진 능력을 최대치로 활용할 예정입니다”라고 말했습니다.
레딩 대학교: 기상 시뮬레이션을 통해 데이터 홍수를 방지
레딩 대학교는 날씨와 기후 분야에서 시뮬레이션 작업의 워크플로우를 발전시키기 위한 머신 러닝 기법을 연구합니다. 그 첫번째 프로젝트는 데이터 집약적 시뮬레이션에 딥 러닝 기술을 적용해 후속 저장을 위한 중요한 데이터 구조를 식별하는 것이죠.
이러한 기술은 좀 더 진보하고 복잡한 모델에서 발생하는 데이터 홍수를 방지하는 데 필요합니다. 이 프로젝트의 접근법은 저장하고 처리해야 할 데이터의 양을 최소화함으로써, 시간, 에너지, 하드웨어 비용을 절감하는 것이죠.
레딩 대학교의 컴퓨터공학과 교수 줄리안 쿤켈(Julian Kunkel)은 “인공지능 기법은 연산 과학에 혁명을 가져올 기로에 서 있습니다”라며, “데이터 집약적 과학의 이점은 AI가 과학자들에게 대규모 시뮬레이션으로 생성된 데이터를 효과적으로 분석할 수 있도록 함으로써 과학적 돌파구를 찾는 시간을 줄일 수 있다는 것입니다. NVAITC는 산업계와 학계 간의 협력을 이끌어내는 결정적 역할을 할 수 있죠. 이를 통해 연구의 영향력을 가속화하고 증가시킬 수 있습니다”라고 말했습니다.