엔비디아 GPU를 탑재한 미국 버클리 국립연구소 슈퍼컴퓨터가 보여 줄 과학적 발견

릭 페리(Rick Perry) 미국 에너지 장관과 슈퍼컴퓨터 제조업체 크레이(Cray)는 오늘 로렌스 버클리 국립 연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory)에서 사용하는 차세대 슈퍼컴퓨터에 엔비디아 GPU가 탑재될 것이라고 밝혔습니다.

미국 에너지부 국립 에너지 연구소 과학 컴퓨팅 센터(NERSC)에 오는 2020년 설치될 프리–엑사스케일(pre-exascale) 시스템인 펄머터(Perlmutter)에는 엔비디아 테슬라(Tesla) GPU가 탑재된다고 합니다. 이 시스템은 현재 NERSC가 사용 중인 슈퍼컴퓨터 코리(Cori)보다 3배 빠른 연산 능력을 제공할 것으로 보입니다.

테슬라 GPU는 과학 컴퓨팅과 AI, 머신 러닝 애플리케이션에 보편적인 가속을 제공해 획기적 발견을 이뤄내는데 걸리는 시간을 단축합니다. 규모를 막론한 연구기관들은 차세대 슈퍼컴퓨터에 GPU를 사용하며 이러한 잠재력을 인식하고 있습니다.

과학용으로 최적화된 이 슈퍼컴퓨터는 7천여명의 연구자로 구성된 NERSC의 커뮤니티를 지원하게 됩니다. 이 과학자들은 고성능 컴퓨팅을 사용해 AI 모델을 구축하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하며, 데이터 분석을 수행합니다. GPU는 이 세가지 작업 모두를 가속화 할 수 있습니다.

NERSE 워크로드 절반, GPU에서 실행 가능

최근 NERSE 조사에 따르면, NERSE에서 실행되는 워크로드의 절반 가량은 GPU 가속이 제공하는 이점을 활용할 준비가 돼 있다고 합니다. 지금과 2020년 사이, GPU 가속 커널과 알고리즘적으로 유사한 다른 애플리케이션도 GPU로 실행하는 코드로 이전할 수 있어 과학자들은 펄머터가 온라인으로 제공되는 즉시 실행할 수 있습니다.

닉 라이트(Nick Wright) 펄머터 시스템 수석 아키텍트는 “펄머터는 NERSE가 최초로 도입하는 대규모 GPU 시스템으로, 다양한 애플리케이션 조합의 생산성을 극대화 하기 위해CPU와 GPU 가속 노드의 이기종 결합을 갖췄다”며 “GPU 채택은 많은 코드에 즉각적인 이점을 제공하지만, 다른 것들은 더 많은 준비가 필요할 것이다. NESAP 는 엔비디아와 크레이 파트너들과 협력해 최대한 많은 코드를 가속화 하려는 노력을 진행 중이며, 우리의 모든 사용자를 위해 펄머터를 성공시키고자 한다”고 말했습니다.

과학자들, 획기적 연구 속도 앞당길 수 있어

지난 10년간 과학 애플리케이션에 GPU 컴퓨팅을 사용하려는 수요가 급증했습니다. 엔비디아의 GPU 가속 데이터 분석을 위한 새로운 오픈소스 라이브러리인 래피즈(RAPIDS)를 통해 더 많은 종류의 워크로드가 이러한 속도 향상을 활용할 수 있게 됐습니다.

NERSE와 에너지부 연구소, 대학교 등은 HPC 수요의 상당 부분을 차지합니다. 이들 과학자는 무선 망원경과 입자 가속기, 전자 현미경 등의 센서에서 엑사바이트를 처리해 자체 연구 분야에서 가장 큰 비중을 차지하는 질문에 대한 답을 찾습니다.

핵 융합: 별 에너지의 근원이 되며 엄청난 양의 에너지를 생성하는 과정이 바로 핵 융합 반응입니다. 과학자들은 수년간 통제된 환경에서 핵 융합 반응을 실시해왔지만, 청정 에너지원을 활용할 수 있을 만큼 충분한 융합 반응을 지속하지는 못했습니다. 슈퍼컴퓨터를 사용해 융합 과정의 플라스마 행동을 시뮬레이션하는 작업은 연구진이 복잡한 역학 관계를 이해하는데 도움이 됩니다.
기후와 환경: 전세계 규모로 기후를 정확하게 예측하는 작업은 이산화탄소 배출이 지구에 미치는 장기적 여파를 파악하는데 중요한 역할을 합니다. GPU는 연구자들이 수 십 년 치의 글로벌 기후 데이터를 보다 빠르고 정교하게 분석할 수 있도록 해줍니다.
재료 과학: 천연 또는 합성 등 모든 재료는 다른 것 대비 일부 작업에 수용하게 쓰일 수 있는 분자 구조를 가지고 있습니다. 높은 수준의 컴퓨팅 능력은 연구자들이 더욱 빨리 분자 구조를 분석해 유연성이나 내열성, 강도 등 원하는 품질을 가진 신소재를 개발할 수 있도록 해줍니다. 이렇게 탄생한 신소재는 더 좋은 자동차 배터리나 더욱 편안한 콘택트 렌즈 등 일상 품목에 사용됩니다.
생물 과학: 분자 구조를 면밀히 살펴보는 것 역시 의약품 발명과 백신 개발의 필수 요소입니다. 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 가진 연구자들은 실제 샘플을 테스트 하기 전에 의약품 분자가 질병 퇴치 효과를 보이는지 그 잠재력을 가늠해 볼 수 있습니다. 이는 임상 시험용 후보군을 추리는데 도움이 되며, 가망 있는 치료법을 발견하는 시간을 단축시켜 줍니다.