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[전문가 강좌] 4차 산업혁명과 지능정보기술의 미래방향 (9)고성능 병렬 컴퓨팅 환경의 중요성과 현황

[컴퓨터월드] 4차 산업혁명 시대가 본격 열리고 있다. 4차 산업혁명의 핵심 주체는 소프트웨어다. 즉 ▲인공지능(AI) ▲사물인터넷(IoT) ▲빅데이터(Bigdata) ▲클라우드(Cloud) ▲로봇(Robot) ▲3D프린팅 ▲자율주행자동차 등 소프트웨어를 기반으로 한 핵심 기술들과 응용 기술들이 산업과 사회의 경계를 허물게 된다. 다시 말해 소프트웨어를 바탕으로 한 융합의 산물들이 우리사회를 크게 변화시켜 나간다는 것이다.

이 혁명은 기존 1~3차 산업혁명들과는 다른 양상으로 전개될 것이다. 즉 보다 더 빠르고, 더 다양하고 많은 분야에서, 사회 전체 시스템의 변화를 수반하며 사회를 탈바꿈시킬 것이다. 거부할 수 없는 변화의 흐름이자 진화이다. 본지는 이에 따라 4차 산업혁명의 핵심 주체들에 대한 보다 상세한 내용을 살펴보고자 안성원 소프트웨어정책연구소 신기술확산연구팀장이자 공학박사로부터 기고를 받아 10회에 걸쳐 전문가 강좌를 연재한다. <편집자>
 

   
▲ 안성원 소프트웨어정책연구소 신기술확산연구팀장
- 고려대학교 컴퓨터공학과 졸업 (컴퓨터공학박사)
- 연구분야: SW신기술/AI, IoT, 빅데이터 등 지능정보기술
/자율주행자동차/지능정보기술인프라

 

1. (인공지능 배경 및 개론) 인간과 컴퓨터 그리고 다가온 인공지능 (’17. 1월호)
2. (자동차) 빅데이터와 인공지능을 활용한 자율주행 자동차 어디까지 왔는가? (’17. 2월호)
3. (IoT & Bigdata & AI) 사물인터넷과 빅데이터 그리고 인공지능으로 이어지는 기술체인 (’17. 3월호)
4. (IoT&AI) 사물인터넷의 기술수준과 사물지능의 실현 가능성 (’17. 4월호)
5. (자동차) 자율주행차를 가능하도록 하기 위한 기반 기술들 (’17. 5월호)
6. (자동차) 커넥티드 카의 실현과 지능형 교통시스템 (’17. 6월호)
7. (Cloud&AI) 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 만남 (’17. 7월호)
8. (BigData) 빅데이터를 제대로 활용하기 위한 조건 : 데이터의 확보 (’17. 8월호)
9. (AI&ComputingPower) 고성능 병렬 컴퓨팅 환경의 중요성과 현황 (이번호)
10. (OpenSource) 공유를 통한 발전 사례 비교와 우리의 현황


미국, 엑사스케일 개발 위해 10억 달러 투자

IoT, 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술은 서로 밀접하게 연관돼 있고, 상호 시너지 효과를 내고 있다고 이전 글에서 여러 차례 설명했다. 특히 빅데이터를 활용해 학습률이 향상된 인공지능의 높은 성능은 인공지능을 세기의 관심사로 끌어올릴 수 있었던 가장 큰 힘이었다. 그리고 그 바탕에는 고성능 병렬컴퓨팅 환경이 있었음을 시사한 바 있다.

과거의 인공지능은 학습할 데이터가 충분치 못했거나, 알고리즘을 학습시킬 만큼 컴퓨팅 성능이 미치지 못해 괄목할 만한 성과를 내지 못했다. 최근에는 기술의 발달로 계산을 위한 하드웨어의 성능이 향상되고 가격 또한 저렴해지면서 고성능 컴퓨팅 자원의 대중화가 가능해졌다. 이는 곧 ‘알파고(AlphaGo)’와 같은 세간의 이목을 끄는 인공지능 바둑 프로그램의 탄생을 도왔다.

고성능 컴퓨팅(HPC: High Performance Computing)은 대표적으로 슈퍼컴퓨터를 다루는 것을 지칭하곤 했는데, 주로 직접적인 실험이 불가능한 자연현상을 시뮬레이션 하거나 예측하는데 쓰였다. 예를 들면, 슈퍼컴퓨터는 기상청에서 일기예보를 제작하기 위해, 또는 NASA와 같은 우주항공연구소에서 우주의 현상을 시뮬레이션하는 등의 목적을 위해 주로 국립 연구소나 기관에서 보유하고 있다.

슈퍼컴퓨터는 고가의 장비로 그 수량과 사용 목적이 한정돼 있었기 때문에, 종종 국가의 경쟁력을 대변하는 척도가 되곤 했다. 현재까지도 이 공식은 유효해 많은 선진국들은 경쟁국가보다 우월한 성능의 컴퓨팅 자원을 보유하기 위해 국가 차원의 전략을 세우고 막대한 투자를 진행하고 있다.

미국은 HPC분야에서 첫 번째 나라로 꼽히는 나라답게 2년 전부터 엑사스케일(Exa-Scale)1) 컴퓨팅 프로젝트를 추진하고 있다. 2020년까지 10억 달러를 투자할 계획이다. HPC 분야의 신흥강국으로 떠오르고 있는 중국은 세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터를 보유하고 있다. 중국은 2013년에 약 4,200억 원을 투자한 ‘텐허-2(Tianhe-2)’를 출시하며 전 세계 슈퍼컴퓨팅 성능 1위를 차지했고, 작년 6월에는 자체기술로 출시한 슈퍼컴퓨터 ‘선웨이 타이후라이트(Sunway Taihulight)’가 성능 1위에 오르는 등 HPC 분야에 연간 1조 원 이상의 막대한 투자와 개발을 진행한 결과 강력한 컴퓨팅 환경을 보유하게 됐다.

2017년 6월 기준으로 현재까지 중국의 ‘선웨이 타이후라이트’가 93.0 PetaFlop/s 의 성능으로 세계 1위를 지키고 있고, 그 뒤를 이어 33.8 PetaFlop/s 성능의 ‘텐허-2’가 2위를 차지하고 있다. <표 1>은 현재 세계 HPC 실측성능 순위 및 정보를 나타낸다. <표 1>에서와 같이 1위에서 10위권에 이르는 시스템들은 대부분 미국, 중국, 일본이 보유하고 있다.

   
▲ <표 1> 세계 HPC 성능 순위 및 정보

과거 세계 2위 수준의 슈퍼컴퓨터 제조국가였던 일본은 1980년대 후반부터 국가차원의 슈퍼컴퓨터 개발을 진행해 왔다. 2011년에는 ‘K컴퓨터’를 출시하며 세계 1위를 차지하기도 했었다. 현재는 중국과 미국에 밀려 7위를 차지하고 있다. 일본은 2018년에 195억 엔(한화 약 2,018억 원)을 투자한 인공지능 전용 슈퍼컴퓨터 ‘ABCI(AI Bridging Cloud Infrastructure)’를 출시할 예정이다.

미국은 중국과 스위스에 밀려 현재는 4위에 해당하는 시스템을 보유하고 있다. 각각의 단일 시스템의 순위를 매겨서 그렇지 세계의 HPC 시스템의 비중을 보면 여전히 세계 1위이다. <그림 1>은 글로벌 HPC 시스템 개수 및 계산 성능 비율을 나타내고 있다.

   
▲ <그림 1> 글로벌 HPC 시스템 및 성능 비율

시스템의 숫자와 각각의 시스템의 성능을 모두 합친 계산 성능은 미국이 1위 자리를 지키고 있다. 이어 중국이 2위, 일본이 3위를 차지하고 있다. 우리나라는 시스템의 경우 1.6%(8개)이며, 합산성능 수치는 전 세계 컴퓨팅의 1.1%(약 8.5 PetaFlop/s)를 차지하고 있다.


4차 산업혁명, 고성능 병렬 컴퓨팅 필요

단일 시스템 성능 순위로 우리나라는 <표 1>에서 보는 바와 같이 ‘누리(Nuri)’와 ‘미리(Miri)’가 2.3 PetaFlop/s의 동일한 성능으로 53~54위를 차지하고 있다. 이들은 기상청에서 일기 예보를 측정하는데 쓰이고 있다. 고성능 컴퓨팅 시스템은 그 규모와 비용 면에서 상당한 투자가 필요하기 때문에 국가가 운영하거나 국가의 지원을 받는 연구소 및 기관에서 보유하고 있다.

<그림 2>는 세계 HPC 성능 변화 추이를 나타내고 있는데, 세계 1위와 500위의 성능 변화가 어느 정도 일정한 간격을 유지하면서 발전해 왔음을 알 수 있다. 2017년 6월 기준으로 세계 500위는 1위와 약 216배의 성능 격차를 보이고 있고, 약 10년 전 1위의 성능과 비슷한 것으로 나타났다. 글로벌 고성능 HPC 시스템은 그 성능이 매우 빠르게 향상되고 있다.2)

   
▲ <그림 2> 세계 HPC 성능 변화

<표 1>에서도 나타나 있지만 현 시대의 슈퍼컴퓨터들은 모두 최소 수만 개 이상의 코어를 가지고 있다. 현재 세계 1위인 ‘선웨이 타이후라이트’는 코어 수가 무려 1천만 개를 넘는다. 2위인 ‘텐허-2’ 또한 3백만 개 이상의 코어를 가지고 있다. 고성능을 필요로 하는 고용량의 연산을 위해서는 계산을 할 수 있는 단위가 많을수록 유리하다. ‘집단의 힘’이라는 개념은 컴퓨터분야에서도 예외는 아니다.

여기서 병렬 컴퓨팅의 개념이 등장한다. 병렬 컴퓨팅은 많은 계산량이 필요한 어떤 문제를 해결하기 위해 여러 개의 계산 자원을 동시에 활용하는 것을 말한다. 다수의 프로세서(Multi-Core)를 갖는 컴퓨터나 네트워크로 연결돼 있는 컴퓨터 군집(Cluster), 또는 이 둘의 복합적인 형태로 구성된 시스템으로 병렬 컴퓨팅을 구현할 수 있다.

병렬 컴퓨팅을 통해 문제를 병렬처리(Parallel Processing)하게 되면, 단일 머신(Single-Core) 상에서 수행하는 것보다 빠른 시간 내에 문제를 해결할 수 있다. 이는 바꿔 말하면 해결할 수 있는 문제의 규모를 더 키울 수 있다는 뜻이 된다. 즉, 고성능의 병렬 컴퓨팅 환경을 보유했다는 것은 보다 복잡하고 다양한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추었다는 의미이다. 이것은 딥러닝처럼 수많은 학습을 거쳐 우수한 성능을 낼 수 있는 기술들에게는 더욱 중요하다.

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 쏟아져 나올 데이터를 분석하는 데에 인공지능이 필요하고, 이를 제대로 활용하기 위해서는 잘 갖추어진 컴퓨팅 환경이 반드시 필요하다. 지난 1월 호에서 비유했지만 훌륭한 요리를 위해서, 풍부한 재료(빅 데이터), 요리사의 실력(인공지능 알고리즘), 잘 갖춰진 주방(컴퓨팅 환경)의 삼박자가 갖추어져야 함을 강조한 바 있다.

아무리 재료가 많고 실력이 뛰어난 요리사가 갖춰져도 요리할 공간과 도구가 없다면 훌륭한 요리를 만들 수 없다. 번뜩이는 레시피를 시험해볼 공간조차 없다면 발전은 불가능하다. 그만큼 컴퓨팅 환경을 확보하는 것은 중요하다.

고성능 병렬 컴퓨팅 환경을 구축하는 데에 성능이 아주 좋은 단일 프로세서(Single-Core)를 다수 사용해 구축할 수도 있지만, 이는 곧 천문학적인 비용 부담으로 이어진다. 또한 단일 프로세서로 고성능을 뽑아내는 것은 기술적으로도 사실상 한계에 이르렀다.


EU, 유럽 차원의 HPC 생태계 구성

고성능 단일 프로세스의 개발은 크기의 한계 때문에 집적도를 향상시키기에 제한이 따른다. 또한 집적도를 향상시키더라도 발열 문제뿐만 아니라 각종 비용 상승의 문제를 불러온다. 계산하고자 하는 데이터의 처리 및 전송속도 또한 제약이 걸릴 수밖에 없다. 같은 맥락으로, 이 때문에 근래에 CPU 제조사에서 출시하는 제품들은 클럭 스피드(Clock speed: Hz)를 올리는 것보다는, 코어 수를 늘리는 쪽으로 바뀌었다.

적당한 성능의 여러 코어를 병렬로 연결한 시스템은 고성능의 단일 코어를 갖춘 시스템보다 가격이 저렴하거나 같은 가격대비 더 좋은 성능을 낼 수 있는 대안이다. 이는 시스템을 구축하는 데에 소요되는 단위 코어 당 비용을 줄이게 된다. ‘알파고’처럼 병렬연산에 특화된 알고리즘의 성능 향상을 상대적으로 저렴한 비용으로 이룰 수 있는 것이다. 적당한 성능의 병렬 코어 시스템은 대표적으로 GPU(그래픽 처리장치)가 있다. 구글의 ‘알파고’는 GPU를 활용한 병렬 컴퓨팅 환경에서 학습된 결과물이다.

GPU는 단일 고속연산 보다는 다수의 코어에 의한 병렬 연산이 더 필요한 이미지 랜더링에 특화돼 있는 장치이다. 따라서 GPU에는 수백 ~ 수천 개의 코어가 탑재돼 있는데, CPU의 프로세서(Core)보다는 낮은 성능이지만 계산용으로는 매우 준수하고, 값이 저렴해서 같은 비용 대비 훨씬 더 많은 수의 코어를 탑재하고 있다.

GPU의 병렬 시스템을 그래픽처리를 위한 목적이 아닌 다른 목적으로 활용하는 것을 GPGPU(General Purpose computation on GPU)라고 하는데, 일차로 비용절감의 효과와 더불어 가격대비 고성능을 뽑아 낼 수 있다는 점에 많은 연구진들이 적용하고 있는 기술이다. 최근에는 이 GPU를 활용해 고성능의 컴퓨팅 환경을 구축하는 사례가 상당히 많이 늘고 있다.

세계의 많은 선진 국가들은 적극적으로 고성능 컴퓨팅 환경을 구축하고, 자국의 과학자들의 연구개발을 지원하고 있다. 대표적인 사례가 ‘컴퓨트 캐나다(Compute Canada)’이다.

캐나다 정부에서 관리하고 지원하는 컴퓨팅 플랫폼으로 자국의 학계, 연구계를 비롯해 산업계의 R&D를 위한 계산환경을 제공해준다. 성능은 20 PetaByte/s 수준이다. 캐나다 혁신재단(CFI)으로부터 재정 지원을 받으며 현재 3,500개가 넘는 리서치 그룹과 1만 명의 연구진을 보유하고 있다. 37개의 파트너 대학과 200개의 전문가 그룹을 형성하고 있으며, 5천 개가 넘는 저널 논문 외에도 수십 개의 특허와 스핀오프(Spinoff) 실적 등을 보이고 있다.

EU와 같은 그룹도 고성능 컴퓨팅 환경 구축에 활발하다. 유럽은 범 유럽 차원의 HPC 생태계를 구성하고 서비스를 제공하는 목적으로 ‘PRACE’라는 프로젝트를 진행하고 있다. 고성능 컴퓨팅 환경의 공동 활용체제로 시스템 운영을 위해 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인 등의 4개 주요국과 EU에서 4억 6천만 유로 이상의 금액을 지원받고 있다.

컴퓨팅 수준과 규모에 따라 티어(Tier) 등급을 나눠서 서비스를 제공하며 GPU 활용 및 오픈소스 프로젝트를 지원하고 있다. 특히, 중소기업의 경쟁력 향상을 위해 중소기업이 수행하려는 프로젝트에 적합한 HPC 환경 및 전문가 네트워킹을 제공하고 있다.


국가 차원 고성능 컴퓨팅 환경 갖춰야

우리나라는 지난 2014년부터 「국가 초고성능 컴퓨터 활용 및 육성에 관한 법률」이 시행되면서, 차세대 슈퍼컴퓨터 도입과 HPC 기술력 확보를 위한 연구개발을 진행하고 있다. 올해 들어 제 2차 국가 초고성능 컴퓨팅 육성계획을 수립하기 위한 조사 분석을 추진 중이며, 2020년까지 전체 990억 원의 재정을 투입해 HPC 시스템을 구축하려는 계획을 검토 중에 있다.

또한, 내년 상반기에는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 25.7 PetaFlop/s 수준(이론 성능)을 목표로 하는 HPC 시스템을 도입 및 운영을 목표로 하고 있다. 2017년 6월에 집계된 각국의 HPC 시스템의 이론 성능 기준으로 볼 때, 세계 5~6위권 안에 드는 계산 자원을 확보하는 셈이다.

그러나 단지 빠른 성능의 슈퍼컴퓨터 시스템 하나를 보유했다고 해서 HPC 분야를 선도하는 것은 아니다. 분명 좋은 장비는 많은 일을 해줄 수 있게 하지만, 더 중요한 것은 원천기술의 확보이다. 중국의 현존 1위의 HPC 시스템은 자체기술 개발을 통해 구축됐는데, 이것은 상당한 진보이며 향후 글로벌 HPC 시장의 판도를 바꿀 수도 있는 일말의 가능성을 마련한 것과 같다.

우리나라는 아직까지는 HPC 분야에서 추격국의 위치에 있지만, 선도국의 위치에 오르기 위해서는 장비의 확보 측면뿐만 아니라 시스템 개발을 통한 원천기술의 확보가 정말 중요한 과제가 돼야 한다. HPC 시스템을 구축하기 위해 외국기업의 제품을 거액을 들여 사다 쓰는 것도 당장은 필요한 일이지만, 이는 결국 추격국의 위치를 벗어나기 힘든 상황을 유지할 뿐이다.

수많은 컴퓨팅 코어들을 병렬로 연결하고, 이들 간의 연동과 동기화를 다루는 시스템 소프트웨어를 만들어 HPC 시스템을 구축하는 일은 결코 만만한 작업이 아니다. 이러한 시스템을 개발하는 노하우를 갖추기 위해서는 많은 시행착오가 있을 수밖에 없다. 당장은 정부의 역할과 도움이 절실하게 필요한 영역이다. 핵심적인 기술들에 집중적인 투자를 수행하고 R&D를 두려움 없이 수행할 수 있는 기반을 만들어 주어야 한다.

앞으로 더 방대한 양의 데이터가 쏟아져 나오고, 산업과 사회 전반에 걸쳐 이 데이터를 기반으로 하는 수많은 연산들이 필요로 할 것임이 분명하다. 국가 차원의 고성능 컴퓨팅 환경을 갖추는 것은 좋은 열매를 맺기 위한 양질의 토양을 확보하는 것과도 같다. 아무리 종자가 좋아도 척박한 땅에서는 자라기 힘들듯이 4차 산업혁명 시대를 맞이함을 넘어 선도하기 위한 박차를 꾸준히 가해야 한다. 우리나라의 많은 연구기관과 훌륭한 인재들이 잘 갖추어진 토양 위에서 좋은 결실을 많이 거두는 미래를 상상해 본다.

1) 슈퍼컴퓨터의 성능을 나타내는 척도로 초당 100경(1018)회의 부동소수점연산(Flops)을 수행할 수 있는 용량, 테라(Tera)의 10만 배, 페타(Peta)의 1천배에 해당.
 

2) [그림 2]의 세로축은 1눈금 당 이전 수치의 10배씩 차이난다. 따라서 [그림 2]의 그래프는 세로축을 압축한 형태이며, 압축을 하지 않았다면 지수증가 형태를 보일 것이다.
 

3) 많은 경우에 있어서 HPC 시스템의 실측성능은 이론 성능의 60~75% 수준이며, 이 격차를 줄이는 것이 기술력임. (※ 상세 내용 참조: 소프트웨어정책연구소, [이슈리포트 2016-013], 2017.01.)

 

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