슈퍼컴퓨터란 녀석, 인류를 구할 수 있을까?

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새롭게 주목받고 있는 슈퍼컴퓨터

네이버의 슈퍼컴퓨터 성능이 삼성을 제치고 국내 1위에 올랐다고 한다. 네이버 슈퍼컴퓨터의 이름은 ‘세종’인데, 연산 능력이 최대 32.97페타플롭스(PFlops)로 올해 11월 기준, 국내 슈퍼컴퓨터 중에서는 최고 성능을 기록했다. 이전까지는 2021년에 등장한 삼성전자 ‘SSC-21’(25.177페타플롭스)가 국내 1위였으나 이번에 1위가 바뀌었다는 것이다. 네이버는 국내 1위의 슈퍼컴퓨터 ‘세종’을 기반으로 기술 혁신을 선도하고 인공지능(AI) 비즈니스 확대를 가속화한다는 계획을 내비친 상태이다.

한편, 지난 8월 무더위에 전기요금이 폭등해 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 슈퍼컴퓨터 운영을 중단해 연구에 큰 차질을 빚은 일이 있었는데, 어떤 연구를 하기에 슈퍼컴퓨터의 연산능력이 필요한지 궁금해진다.

네이버는 2020년 하반기부터 슈퍼컴퓨터를 구축·운영 중인데, 이번에 새로 구축한 슈퍼컴퓨터 ‘세종’이 국내 1위가 된 것을 보면, 플랫폼 기업인 네이버에게 슈퍼컴퓨터의 성능이 아주 중요한 영향을 미칠 수 있겠다는 생각이 한편으로는 들면서, 과연 슈퍼컴퓨터의 순위는 어떻게 매겨지며, 높은 순위의 슈퍼컴퓨터를 보유하고 있다는 것이 글로벌 IT기업에게 어떤 의미가 있는지? 우리가 쉽게 알지는 못하지만, 슈퍼컴퓨터가 어떤 연구분야에 활용되고 있는지 알아보고자 한다.

슈퍼컴의 순위는 어떻게 매겨지는가?

우선 슈퍼컴퓨터의 순위는 누가, 어떤 기준으로 매기는 궁금하지 않을 수 없다. ‘국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스’라는 곳에서 매년 6월, 11월 두 번 세계 곳곳의 슈퍼컴퓨터를 조사해서, 성능 순위를 매긴 TOP 500 리스트를 발표하고 있다. 순위의 기준은 초당 연산 능력이다. 페타플롭스는 1초당 1000조 번의 수학 연산 처리 속도를 뜻하는데, 이번에 1위를 한 미국 오크리지 국립연구소에 있는 슈퍼컴퓨터 ‘프런티어’ 시스템은 1194페타플롭스의 연산 능력을 갖추고 있어, ‘세종’의 36배 정도의 성능을 자랑한다. ‘프런티어’는 4회 연속 1위를 차지했다.

현대의 슈퍼컴퓨터들은 대부분 페타플롭스 수준의 계산 능력을 가지고 있다. ’페타’는 10의 15제곱을 뜻하며, 1초에 10의 15제곱 번의 2진수 계산을 할 수 있는 성능을 말한다. (10의 9제곱이 ‘기가’, 10의 12제곱이 ‘테라’이다) 쉽게 말해 초당 1000조 번의 계산을 하는 것이다.

빠르기가 짐작이 안될 것 같아서 일반 PC의 연산 속도와 비교해보면, 인텔 CPU 중 하이엔드급인 i9 라인업의 최신 12세대도 800~900 ‘기가’플롭스 정도이다. 단순히 비교하기 좋게 말하면, 현재 최고 성능 PC가 20년 전 슈퍼컴퓨터 정도의 연산 능력을 가지고 있다고 보면 된다. 즉 지금부터 20년이 지나면 ‘프런티어’도 PC정도의 성능이 될 것이다.

왜 슈퍼컴퓨터가 필요한가?

그렇다면 슈퍼컴퓨터는 어떤 연산을 하며, 인류에게 어떤 혜택을 줄 수 있을까?

먼저, 슈퍼컴퓨터를 제작하는 고전적인 목적은 일반인이 상상할 수 없는 거대하고 복잡한 문제를 계산하기 위해서이다. 초기 조건을 세팅하고 복잡한 환경을 설정한 다음, 이후 일어날 결과를 시뮬레이션하는 것이다. 여기에 예측과 추론이 더해진다.

대표적인 것이 기상 예측이다. 편서풍이 부는 지역에서는 해당 지역의 서쪽에서 1m 간격으로 기상관측을 하고 그 데이터를 모아 기상 예측 모델을 돌리면 분단위로 기상 예측이 가능하다. 다만 이 경우에 기상관측 장비를 설치하고 데이터를 모아 학습시키는 비용이 천문학적으로 들어가기 때문에 아직은 실험적 연구로 그치고 있다.

예측과 추론 분야에서 사람들의 많은 관심을 가지는 분야는 주가의 예측이다. 미국의 경우 2008년 금융위기 이후 금융시장 회복기에 금융기관의 슈퍼컴퓨터에 대한 투자가 가파르게 늘어났다. 현재 슈퍼컴퓨터 10대 중 1대꼴로 금융분야에서 활용되고 있다. 슈퍼컴퓨터는 대표적으로 주식 거래에 활용되는데, 사람의 개입 없이 컴퓨터가 자동으로 거래를 수행하는 프로그램매매 및 알고리즘 매매가 그것이다. 실제로 미국에서는 컴퓨터에 의한 거래가 80%에 육박한다고 한다.

하지만 슈퍼컴퓨터가 정말로 필요한 곳은 과학 연구 분야이다. 일반 컴퓨터로는 연산이 불가능한 단일 거대 문제의 해답을 찾는데 많은 기여를 하고 있다. 대표적인 것이 시뮬레이션과 근사치 계산이다. 복잡한 미분방정식의 해답을 얻는 방법은 미분방정식을 푸는 것이 아니라(실제로 풀 수도 없다) 시뮬레이션을 통해 근사치를 계산하는 것이다.

슈퍼컴퓨터는 다양한 과학영역, 우주의 기원, 자연재해 예측, 난치병 치료, 나노 소자 등의 연구에 사용되고 있고, 빅데이터 분석과 인공지능(AI) 기계학습 등의 분야는 기본이 되었다. 방대한 데이터 분석을 통한 신약개발, 코로나19와 같은 바이러스 감염연구, 핵융합발전소의 플라즈마의 움직임을 이해하고 불안정성을 제어하는 규칙성을 찾는 일을 하고 있다.

실제로 미국 슈퍼컴퓨터 서밋(Summit)은 코로나19 바이러스 치료제 개발에 투입되었는데, 분자 역학 시뮬레이션을 통해 8000개가 넘는 화합물이 바이러스와 어떻게 상호 작용하는지 파악하고, 바이러스의 감염을 막을 수 있는 분자 구조를 찾는 작업을 했다고 한다.

슈퍼컴퓨터의 미래

2개월 전, 테슬라의 주가가 10% 이상 폭등한 적이 있다. 모건스탠리가 테슬라가 보유하고 있는 슈퍼컴퓨터 ‘도조’(Dojo)의 시장 가치를 최대 5000억 달러(약 665조 9000억원)로 매기면서 일어난 해프닝이다. 그런데 여기서 주목할 것은 글로벌 IT 공룡이라고 불리는 회사들이 모두 자신만의 슈퍼컴퓨터를 만들고 있다는 사실이다. 테슬라야 자율주행을 위해서 자체 슈퍼컴퓨터 ‘도조’(Dojo)를 운영하는 것이지만, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타는 특별히 관련이 없어 보이는 것이 사실이다.

사실 이들이 독자적인 슈퍼컴퓨터를 운영하는 목적은 AI관련 기술 개발을 위함인데, 테슬라와 크게 다르지 않다. 클라우드 서비스를 하고 있는 마이크로소프트, 구글, 아마존은 뛰어난 AI 기능을 킬러 콘텐츠로 설정해 자신들의 클라우드 서비스를 팔아야 한다. ChatGPT를 등에 업은 마이크로소프트의 클라우드 애저(Azure)의 점유율이 계속 상승하고 있어서 다른 회사들도 발등에 불이 떨어졌다.

그리고 구글, 메타 등 광고 플랫폼은 광고의 효율성과 수백 개의 언어간 장벽을 넘나들어야 할 필요성, 광고문구나 이미지의 자동생성의 필요로 인해 자체 슈퍼컴퓨터를 갖추고 있다. 그리고 메타는 현실감 있는 메타버스를 구축하기 위해 슈퍼컴퓨터가 필요한 것이다.

더 많은 데이터를 학습하고, 더 좋은 평가모델을 만들면, 예측과 추론은 더욱 정밀해진다. 미래에 대한 예측은 돈과 밀접하게 관련되어 있고, 세계의 수많은 기업들이 미래를 알기 위해 엄청난 노력과 비용을 투자하고 있고. 앞으로 더 뛰어난 슈퍼컴퓨터를 가진 기업이 미래를 정확히 예측하고 순이익을 극대화하는 세상이 펼쳐질 것이다.

다만 한가지 아쉬운 점이 있다면, 슈퍼컴퓨터의 본래 목적은 인류가 처한 난제를 푸는 것인데, 현재는 빅데이터, AI 연구라는 단순 반복적인 일에 너무 매몰되어 있다는 점이다. 인류의 더 나은 미래와 번영에 더 도움이 될 수 있는 기후변화 문제, 환경, 질병 문제, 나아가 인류의 에너지 문제를 영원히 해결해 줄 핵융합발전 문제를 해결하는데 슈퍼컴퓨터의 컴퓨팅 파워가 더 많이 쓰였으면 하는 바람이 있다.

슈퍼컴퓨터의 구조

슈퍼컴퓨터의 미래, 그리고 슈퍼컴퓨터가 가져올 변화된 미래를 먼저 만나보고 싶다면, 슈퍼컴퓨터의 구조에 대해서 조금 더 심도 있는 지식을 쌓는 것을 추천한다. 다만, 이후의 내용은 컴퓨터의 구조에 대해 관심이 있는 독자들을 위한 첨언이라 할 수 있겠다.

슈퍼컴퓨터도 우리가 늘 사용하는 PC와 마찬가지로 하드웨어와 소프트웨어로 이루어져 있다.

1) 하드웨어 중 가장 중요한 것은 프로세서

프로세서는 크게 2가지가 있다. 모두가 알고 있는 컴퓨터의 중앙처리장치 CPU가 있고, 비트코인 덕분에 많이 알려진 그래픽카드 GPU가 있다. CPU는 ‘범용’의 ‘표준형’ 프로세서이고, GPU는 그래픽 연산 만을 할 목적으로 만든 ‘주문형(비범용)’ 반도체이다. CPU가 전과목을 고루 잘하는 모범생이라고 한다면, GPU는 미술 과목에만 특출난 학생이다.

프로세서의 연산이 필요한 분야도 크게 둘로 나눌 수 있다. 사칙연산이 복잡하게 얽혀있는 경우가 있고, 단순 반복 연산이 필요한 경우가 있다. 큰 도화지에 그림을 그린다고 가정했을때, 전자는 밑그림을 그리는 작업에 해당한다. 어디에 무엇을 배치하고, 어떤 모양을 그릴지, 한 사람이 전체 틀을 이해하고 그려야 한다. 후자는 밑그림이 완성된 상태에서 색칠하는 작업에 해당한다. 이때는 여러 사람이 한꺼번에 색칠해도 무방하다. 어디에 어떤 색을 칠하라고 명령만 하면 다수가 반복적으로 색칠하면 된다. 후자를 컴퓨터공학에서는 ‘병렬처리’라고 부른다.

과거에는 복잡, 다양한 연산 과정이 필요한 경우가 많았으나, 빅데이터 분석과 AI학습 과정은 단순 반복 연산이 대부분이다. 그래서 GPU가 부상하게 되었다. CPU가 혼자서 어려운 수학 문제를 풀어가는 작업을 하는 것이라면, GPU는 반복되는 덧셈, 뺄셈에 최적화되어 있다고 볼 수 있다. 그리고 문제가 어려울수록 문제를 파트별로 나누어서 처리하는 병렬처리가 어려운데, 단순 반복 계산은 병렬처리가 매우 쉽다. 그래서 GPU는 이론적으로는 거의 무한대로 병렬처리를 할 수 있다.

CPU를 가장 잘 만드는 회사는 우리가 잘 알고 있는 인텔(Intel)이다. 반면, GPU를 가장 잘 만드는 회사는 요즘 주가가 하늘로 치솟고 있는 엔비디아(Nvidia)이다. 슈퍼컴퓨터 시장에서도 이 두 회사가 자웅을 겨루고 있는데, 2023년 들어 두 회사는 상대의 전문영역에 침투해 본격적인 경쟁을 선언했다. 인텔은 자체 개발한 GPU로, 엔비디아는 자체 개발한 CPU를 탑재한 슈퍼컴퓨터를 구축하고 있다.

2) 점점 커져 가는 메모리의 중요성

얼마 전 삼성전자는 메모리 중심의 슈퍼컴퓨터를 만들겠다는 선언을 했고, 목표를 2028년으로 정했다. 슈퍼컴퓨터에서 메모리가 중요해진 것은 GPU가 각광을 받으면서다. 앞서 설명한 것 처럼 GPU는 데이터 분석이나 AI 학습 과정에서 필요한 단순 반복연산을 잘한다. 그리고 많은 수의 GPU를 이어 붙여서 병렬처리를 할 수 있다.

이제 슈퍼컴퓨터에게 중요한 것은 GPU에 엄청난 양의 데이터를 공급하는 것이다. GPU는 메모리에서 데이터를 읽고, 연산된 결과를 메모리에 쓰는 작업을 반복하는데, 결국 메모리에서 데이터를 읽는 속도가 GPU의 연산 속도에 비해서 현저히 떨어져, GPU가 놀고 있는 시간이 많아진다. 삼성전자는 이런 문제점을 잘 알기에, 데이터를 공급하는 메모리의 성능을 대폭 개선한 슈퍼컴퓨터가 경쟁력이 있다고 생각한 것이다.

3) 프로세서만큼 중요한 냉각장치

슈퍼컴퓨터가 초고속으로 동작하려면 시스템에 발열이 생기는데, 이 발열로 인해 막강한 슈퍼컴퓨터의 성능도 느려진다. 열을 발생시키는 주요 부품은 CPU, GPU, 메모리(RAM) 등의 집적회로인데, 작은 반도체판 안에 더 많은 연산 모듈을 넣는 것을 집적한다고 한다. ‘10나노, 7나노, 4나노’ 라는 것이 집적도를 나타내는데, 4나노라는 좁은 통로에 전자들이 초고속으로 왔다 갔다 하려니 자연스럽게 많은 열이 발생하게 된다.

실제로 슈퍼컴퓨터 1대는 웬만한 소도시 만큼의 전력을 소비한다고 하는데, 대부분이 냉각장치와 팬을 구동하기 위해 쓰인다. 얼마 전 셧다운 문제가 불거졌던 KISTI 슈퍼컴퓨터는 연간 7억원 이상의 전기료를 내고 있고, 기상청 슈퍼컴퓨터 5호기(최신)는 월 전기료만 5억원으로 알려졌다.

4) 소프트웨어의 중요성

소프트웨어는 슈퍼컴퓨터를 돌리는 두뇌라고 할 수 있다. 그중 운영체제(OS: Operating System)가 가장 중요하다. 결론부터 말하면 요즘 슈퍼컴퓨터는 리눅스(Lynux) 운영체제를 사용한다. 과거에는 슈퍼컴퓨터 제조자가 자체적으로 만든 유닉스(UNIX) 계열의 운영체제를 사용하였는데, 2003년 이후 리눅스로 대체되어 왔다.

실제로 유닉스 운영체제와 리눅스 운영체제는 비슷한 모습인데, 그 이유는 리눅스가 값비싼 유닉스 운영체제를 베껴서 만든 오픈소스 운영체제이기 때문이다. 세계 최고의 슈퍼컴퓨터가 리눅스 운영체제를 사용하는 이유는 이들이 대부분 특수한 목적의 업무를 하기 위해 제작되기 때문이다.

즉 슈퍼컴퓨터는 자신만의 고유의 특징과 최적화된 능력을 갖춘 독립형 프로젝트를 수행하는데, 이 특수한 목적에 맞춘 운영체제를 개발하기는 어렵고, 그 개발을 슈퍼컴퓨터 제조사에 맡기면 그 비용도 감당이 안된다. 그래서 오프소스인 리눅스 운영체제를 변형해서 활용하면 프로젝트 개발팀이 간편하게 설계하고 수정하여 최적화까지 할 수 있다. 또한 오픈소스 리눅스 커뮤니티를 활용할 수 있어서 해당 프로젝트 개발 및 추진 비용을 획기적으로 줄일 수 있다.

5) 저전력 슈퍼컴퓨터

앞서 살펴본 것처럼 인류에 많은 도움을 줄 수 있는 슈퍼컴퓨터는 전기를 매우 많이 먹는 것이 큰 문제이다. 슈퍼컴퓨터가 많이 보급되면 될수록 사용 전력량이 폭증하게 된다. 슈퍼컴퓨터의 순위를 매기는 ‘국제 슈퍼컴퓨팅 콘퍼런스’에서는 인텔, AMD, 엔비디아가 매번 성능 경쟁을 해왔는데, 이제는 자연스럽게 초저전력 반도체 개발 경쟁이 시작되고 있다. 엔비디아가 선두에 서서 ‘암페어 아키텍처’라는 기술로 고성능 저전력 슈퍼컴 시장을 공략하고 있다. 과거 엔비디아의 GPU는 성능은 좋은 반면, 소비전력이 높은 것으로 알려졌었지만, 이런 오명을 벗기 위해서 많은 노력을 하고 있다.

이렇게 슈퍼컴퓨터의 구조와 현재 진행형인 이슈들을 알아 보았는데, 슈퍼컴퓨터가 앞으로 어떤 방향으로 어떻게 진화할지 그 대강의 그림을 그릴 수 있을 것이다.