디젤모터, 내연기관, 가스 터빈을 가동시킬 때 발생하는 난류는 온갖 불안정성을 발생시키죠. 이런 역동적이고 예측할 수 없는 흐름을 모델링하고 추측하기 위해서는 복잡한 물리학적 계산들이 필요합니다.
미국 조지아 공과대학 항공우주공학부의 조 오펠라인(Joe Oefelein) 교수에 따르면 난류 반응 현상에서 나타나는 다중 물리학이 전세계의 시뮬레이션과 모델링 분야에서 가장 큰 난제가 되고 있다고 합니다. 오펠라인 교수는 “유체역학, 열역학, 열전달이 동시다발적으로 일어나죠”라고 말했습니다.
다중물리학은 고도의 수학적 복잡성을 의미하기 때문에 엄청난 계산력을 필요로 합니다. 다행히 오펠라인 교수와 연구진은 이러한 연구를 목적으로 만들어진 가장 강력한 도구를 사용할 수 있는데요. 그 도구는 바로 미국 테네시 주에 위치한 미국 에너지부 산하 오크릿지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)에 있는 서밋(Summit) 슈퍼 컴퓨터입니다.
오펠라인 교수는 “서밋으로 모델을 개발하고 시뮬레이션 실행을 할 수 있어 더욱 효율적이고 개선된 성능의 추진 시스템을 개발할 수 있게 됐습니다. 초기 실험 결과로 보았을 때, 서밋은 이전에 사용됐던 모델과 비교해서 무려 25배속의 속도로 연구진의 코드를 실행할 수 있을 것으로 예측하고 있습니다”라며, “주어진 문제 해결을 위해 2배속으로 실행하는 것도 대단한 일입니다. 하물며 25배속으로 돌릴 수 있다는 것은 우리에게 엄청난 도움이 되죠”라고 말했습니다.
복잡한 시뮬레이션 지원
연산 하드웨어의 지속적인 발전도 성능 개선의 중요한 요소로 작용했지만, 사실상 서밋의 설계구조를 이루는 27,000개 이상의 NVIDIA v100 텐서 코어 GPU(NVIDIA v100 Tensor Core GPUs)가 가장 핵심적인 역할을 했다고 할 수 있죠.
서밋의 방대한 능력 덕분에 오펠라인 교수와 연구진은 연료를 주입하고 산화제와 혼합해 연소를 발생시키는 과정을 보다 효과적으로 시뮬레이션 할 수 있게 됐습니다.
오펠라인 교수는 이 연구의 목적이 성능을 극대화하고 배기가스는 최소화해 특정 현상을 강화하거나 예방하고자 함이라고 말했습니다. 연구진은 서밋의 연산 능력으로 과정 중 나타나는 중요한 특징들의 해상도를 향상해 이전에는 불가능했던 연산을 할 수 있게 됐죠.
궁극적으로는 추진장치 제조업체들도 연구를 통해 생산되는 지식들을 설계 과정에 활용할 수 있게 됩니다.
오펠라인 교수는 “만약 우리가 시뮬레이션의 예측 능력을 향상시킬 수 있다면, 이 능력을 활용해 공정을 더 빠르고 확실하게 할 수 있는 공학 모델을 개발할 수도 있을 것입니다”라며 “예측 능력이 뛰어난 모델들을 개발해나감에 따라 매우 혁신적인 디자인이 탄생할 수 있습니다. 또한 연비는 올라가고 배기가스는 줄어드는 동시에 성능은 향상될 수 있죠”라고 말했습니다.
서밋을 이용한 연구진의 첫 시뮬레이션 목표는 난류가 혼합 과정과 연소 과정에 미치는 영향을 포착하는 데이터 세트를 구현하는데 있습니다. 오펠라인 교수와 연구진의 다음 목표는 이 정보를 다른 실험들과 연계해 보다 강력한 예측 능력을 통해 모델 검증을 이어 나가는 것입니다.
연구 전략 검토
서밋의 활용은 오펠라인 연구진이 워크플로우와 연구에 대한 전반적인 접근 방식을 완전히 재정립 할 수 있도록 했습니다. 많은 제약들이 없어지며 무궁무진한 발전 가능성이 열렸죠.
적절한 사례로 바로 트레이닝 속도를 높이고 딥 러닝 성능을 향상시키기 위해 개발된 엔비디아 텐서 코어가 있습니다. 오펠라인 교수 연구진은 알고리즘 개선을 위해 텐서 코어를 십분 활용할 계획이라고 설명했답니다.
오펠라인 교수는 “텐서 코어는 예전에 없었던 아주 뛰어난 기능의 한 예시입니다”라며 “텐서 코어는 단지 우리의 사고 방식을 변화시킬 뿐만 아니라, 조금 다른 방식으로 하드웨어를 활용할 수 있는 새로운 가능성도 만들어내죠”라고 말했습니다.
계획대로 잘 진행된다면, 오펠라인 교수 팀의 연구를 통해 추진장치 제조업체들이 기존 기술에 새로운 방향을 제시할 수 있을 것으로 보입니다. 이제 자동차, 비행기, 선박 심지어 로켓의 배기가스까지 줄일 수 있는 날이 머지 않았네요.