슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2020을 통해 본 세계 슈퍼컴퓨팅의 미래

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2020. 12. 21.

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CHAPTER 01. 2020년 글로벌 슈퍼컴퓨팅 현황 분석

슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2020

슈퍼컴퓨터 현황 분석

CHAPTER 02. 슈퍼컴퓨팅 기술 발전의 글로벌 트렌드

SC20에서 관측되는 슈퍼컴퓨터 기술개발 동향

첨예한 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 기술 경쟁

미래 컴퓨팅 패러다임: 양자컴퓨터 기술개발 현황

CHAPTER 03. 슈퍼컴퓨팅 코로나19 위기 극복

코로나19 위기 대응을 위한 슈퍼컴퓨터 활용

세계 슈퍼컴퓨터의 코로나19 위기 극복에 대한 노력

CHAPTER 04. SC20에 비춰본 대한민국 슈퍼컴퓨팅의 과제

SC20의 주요 시사점

코로나19 위기 속 대한민국 슈퍼컴퓨팅의 역할과 과제

서상재 · 김찬기 · 류정희 · 조완우 https://doi.org/10.22810/2020KIB028

슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2020을 통해 본 세계 슈퍼컴퓨팅의 미래

『KISTI ISSUE BRIEF』는 국가 과학기술 정보분야 대표기관인 KISTI가 최근의 과학기술 정보 관련 현안 이슈를 발굴·분석하여 시사점 및 해결 방안을 제시하고자 발간합니다.

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서상재 · 김찬기 · 류정희 · 조완우

2020. 12. 21.

제 28 호

최근 슈퍼컴퓨팅(High-Performance Computing, HPC) 기술은 클라우드 컴퓨팅, 5G, AI 기술 등 4차 산업혁명의 주요 핵심 기술들과 함께 ICT 산업 경쟁력 제고와 사회적 문제 해결의 길을 제공하는 결정적 역할을 하고 있다. 한편, 코로나19 위기를 극복하기 위한 하나의 해결 방안으로서 과학적 HPC 활용은 최근 1년 동안 매우 높은 관심을 보이고 있다. 이러한 분위기 속에서 2020년 11월에 개최된 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스(Supercomputing Conference) 2020(SC20)은 ‘more than HPC’라는 슬로건 하에, 최근 코로나19 팬데믹 상황 속에서 중요성이 부각되고 있는 고성능 컴퓨팅 분야의 발전 모습과 사회적 역할 및 영향력을 다루고 있다.

이번 호에서는 SC20에서 다루어진 슈퍼컴퓨팅 분야의 기술 소개 및 동향뿐만 아니라 코로나19 극복을 위해 전 세계 슈퍼컴퓨팅 센터에서 수행한 연구 내용을 살펴본다. 또한 SC20에서 발표된 미국, 중국, 일본 등 주요 슈퍼컴퓨팅 선도국들이 슈퍼컴퓨터 기술에 대해 벌이는 첨예한 경쟁에 대하여 소개하고자 한다.

슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스1) 2020

≫ ‌‌1988년 처음 개최된 이래 코로나19 팬데믹 문제로 인해 올해에는 전면 온라인 플랫폼을 활용한 비대면 방식으로 진행되었음.

≫ ‌‌SC20의 주제는 ‘More than HPC’로 총회 발표에서 코로나19 극복을 위하여 진행된 연구결과에 대한 소개 및 다학제 협력의 중요성에 대하여 주장함(Abramson 2020).

≫ ‌‌이번 SC20의 기조강연에서는 엑사스케일 슈퍼 컴퓨터가 미래의 기후 변화 연구에 미치는 영향이 발표되었음(Stevens 2020).

슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2020을 통해 본 세계 슈퍼컴퓨팅의 미래

요약 요약

2020년 글로벌 슈퍼컴퓨팅 현황 분석

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≫ ‌‌(TOP10 순위) 2020년 11월 TOP500 순위에는 지난 6월 대비 성능이 개선된 2개의 시스템 (#1 Fugaku 및 #5 Selene)과 새로운 2개 시스템(#7 JUWELS Booster Module 및 #10 Dammam-7)이 신규로 등재됨(TOP500 2020).

• ‌‌(1위/Fugaku) RIKEN과 Fujitsu의 파트너십으로 공동 개발되었으며, Fujitsu의 맞춤형 ARM A64FX 프로세서 기반 시스템으로 Tofu–D 인터커넥트를 통해 노드 간 데이터를 전송하며 HPL 벤치마크에서 442PFlops 달성하여 2위 Summit 대비 3배의 성능을 구현함.

• ‌‌(5위/Selene) 2020년 6월 7위에 위치되었던 Selene은 NVIDIA DGX A100 SuperPOD로, NVIDIA A100과 Mellanox HDR 인피니밴드가 있는 AMD EPYC 프로세서를 기반으로 63.4PFlops로 성능이 개선되어 5위에 등재됨.

• ‌‌(7위/JUWELS Booster Module) 시스템 가속을 위해 Selene과 동일하게 NVIDIA A100 GPU와 AMD EPYC 프로세서를 사용하며 모듈 단독으로 44.1PFlops 구현이 가능하여 유럽에서 가장 우수한 시스템임.

• ‌‌(10위/Dammam-7) HPE Cray SC-Storm 시스템은 가속 및 인피니밴드 네트워크를 위해 NVIDIA Tesla V100을 사용하였고 HPL 벤치마크에서 22.4PFlops로 측정됨.

슈퍼컴퓨터 현황 분석

[그림 1]

(좌) SC20 가상 참가 플랫폼, ‌ (우) SC20 기조 연설 화면

출처) SC20 (2020)

[그림 2]

(좌) RIKEN 컴퓨터 과학센터 Fugaku,‌

(우) NVIDIA Cop.

Selene

출처) IEEE Spectrum (2020) 출처) NVIDIA (2020A)

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[그림 3]

SC20에서 발표한 슈퍼컴퓨터 TOP500 순위

출처) SC20 (2020)

≫ ‌‌(국내 슈퍼컴퓨터) 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 누리온(Nurion)은 2020년 6월 17위 대비 21위로 순위가 4단계 하락함.

≫ ‌‌(국가별 순위) 국가별 시스템 보유수 및 성능순위를 바탕으로 글로벌 슈퍼컴퓨팅 생태계 활성화 정도가 확인 가능함.

• ‌‌(시스템 보유수 [단위: 대]) 중국(214), 미국(113), 일본(34), 프랑스(18), 독일(17), 네덜란드(15), 아일랜드(14), 영국, 캐나다(12), 이탈리아(6), 사우디아라비아(5), 브라질, 싱가포르(4), 한국(3, 14위)

• ‌‌(성능 순위 [단위: PFlops]) 미국(669), 일본(594), 중국(567), 독일(131), 프랑스(90), 이탈리아(79), 사우디아라비아(36), 영국(34), 캐나다(27), 스위스(26), 네덜란드(25), 아일랜드(23), 한국(19, 13위)

≫ ‌‌(전체 성능 변화) TOP500의 성능총합은 6개월 전 2.21EFlops에서 2.43EFlops로 상승하였으며, TOP100 진입을 위한 최소 성능은 3.15PFlops임.

≫ ‌‌(Green 500) 에너지 효율성을 평가하는 Green 500 중 TOP10에는 미국 4대, 일본 3대의 슈퍼컴퓨터가 순위를 주도함.

• ‌‌(Green 500 1위) NVIDIA에 설치된 NVIDIA DGX SuperPOD로 2.356PFlops 린팩 성능 실행 중 26.195GFlops/W의 전력효율을 달성함.

• ‌‌(Green 500 2위) 6개월 전 1위였던 일본 Preferred Networks에 설치된 MN-Core 서버의 경우 1.652PFlops 린팩 성능 실행 중 26.04GFlops/W의 전력효율을 달성함.

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≫ ‌‌(제조업체 현황) 슈퍼컴퓨터 제조업체별 생산시스템 수 TOP10에서는 중국이 미국, 프랑스, 일본을 압도하고 있음.

• ‌‌중국(299대, 66%): 중국(299대, 66%): Lenovo(182), Inspur(66), Sugon(51)

• ‌‌미국(108대, 24%): HPE(43), Cray(32), Dell EMC(16), IBM(9), Penguin Computing, Inc.(8)

• ‌‌프랑스(31대, 7%): AtoS(31), 일본(15대, 3%): Fujitsu(15)

≫ ‌‌(CPU 현황) Intel CPU가 가장 비중이 높으나 감소 추세에 있으며 AMD가 지속적으로 증가하고 있음.

• ‌‌Intel: 6월 470대(94.2%) → 11월 458대(91.8%)

• ‌‌AMD: 2019년 11월 3대(0.6%) → 2020년 6월 10대(2.0%) → 11월 21대(4.2%)

≫ ‌‌(가속기 현황) TOP 500 시스템에 적용된 가속기 146대 중 140대가 NVIDIA GPU임.

• ‌‌2019년 136대 → 2020년 140대로 NVIDIA의 독주는 지속될 것으로 전망됨

≫ ‌‌(인터커넥트 현황) Gigabit Ethernet이 258대(50.8%)로 점유율 1위를 차지하고 있으며 Infiniband가 155대(31%)로 그 뒤를 따르고 있음.

<표 1> 세계 슈퍼컴퓨터 TOP10

순위 시스템명칭 국가 소속기관 성능(PF)

1 Supercomputer

Fugaku 일본 RIKEN 컴퓨터과학센터

(R-CCS) 442.01

2 Summit 미국 오크리지국립연구소

(ORNL) 148.6

3 Sierra 미국 로렌스리버모어국립연구소

(LLNL) 94.64

4 Sunway TaihuLight 중국 우시슈퍼컴퓨팅센터

(NSCCWX) 93.01

5 Selene 미국 엔비디아

(NVIDIA Cop.) 63.46

6 Tianhe-2A 중국 국방과학기술대‌

(NUDT) 61.44

7 JUWELS Booster

Module 독일 율리히연구소

(Forschungszentrum Juelich) 44.12

8 HPC5 이탈리아 에니

(Eni S.p.A.) 35.45

9 Frontera 미국 텍사스슈퍼컴퓨팅센터

(TACC) 23.52

10 Dammam-7 사우디 아라비아 사우디 아람코

(Saudi Aramco) 22.4

···

21 Nurion 한국 한국과학기술정보연구원

(KISTI) 13.93

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SC20에서 관측되는 슈퍼컴퓨터 기술개발 동향

≫ ‌‌(이기종 컴퓨팅 아키텍처 기술) SC20에서 발표된 TOP500 등재 슈퍼컴퓨터와 차기 엑사스케일 슈퍼컴퓨팅 환경에서 활용되는 메모리 중심 컴퓨팅 및 가속기 프로그래밍에 대한 논의가 진행됨.

• ‌‌메모리 중심 컴퓨팅 부문에서는 메모리에 의한 컴퓨팅 성능 저하를 극복하기 위한 ‘Intel Persistent memory’를 포함한 이기종 메모리 아키텍처 및 시스템 및 응용 S/W 연구개발 현황을 소개함(Li 2020, Yang 2020).

• ‌‌가속기 프로그래밍에서는 다양한 가속기 환경에서 성능 최적화에 주요 이슈인 통합 프로그래밍 모델 개선, 선형 해석기의 성능 개선과 NVIDIA, Intel, AMD 3사의 프로세서 성능 최적화 방법을 소개함(Li 2020, Bhalachandra 2020).

• ‌‌대표적 GPU 생산 업체인 NVIDIA는 GPU 성능 최적화를 위한 프로그래밍 기법 외, GPU 관련 공개 S/W, 툴, 컨테이너를 제공하는 NVIDIA NGC Catalog 등 가속기 활용 생태계 전반에 대한 전시를 진행함.

슈퍼컴퓨팅 기술 발전의 글로벌 트렌드

[그림 4]

NVIDIA NGC Calatog

≫ ‌‌(기계학습 및 AI 기술) 기계학습, 딥러닝, 인공지능 등을 슈퍼컴퓨팅 환경에서 진행하기 위한 기술개발 및 응용연구에 대한 논의가 활발히 이루어짐(Kestor 2020).

• ‌‌슈퍼컴퓨팅뿐만 아니라 인공지능을 활용하였을 때의 성별, 피부색, 사진 데이터의 오용 등에 대한 윤리적인 문제에 대한 논의 또한 다뤄지고 있음.

출처) NVIDIA (2020A)

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≫ ‌‌(HPC 성능 최적화 및 프로파일링 기술) SC20에서는 NVIDIA GPU A100과 같은 새로운 아키텍처와 현재 세계 1위 슈퍼컴퓨터인 수만 노드의 Fugaku 슈퍼컴퓨터의 H/W 및 S/W의 성능을 평가하고 최적화하는 연구들이 소개됨(Leon 2020, Canal 2020).

≫ ‌‌(HPC 클라우드 기술) 코로나19의 영향으로 HPC 클라우드 전환이 가속화될 것으로 전망이며, 생명과학 및 공학해석 분야는 HPC 클라우드의 핵심 응용 분야가 될 것이며 여기에 AI 기술이 접목될 것으로 전망됨(Xu 2020).

• ‌‌HPC 클라우드는 계산 대기 시간 단축, 하드웨어 및 소프트웨어 다양성, 확장성, 클라우드에 저장된 데이터에 대한 접근 용이 등을 제공하기 때문에 활용이 점차 확대됨.

• ‌‌HPC 클라우드 확산을 위해서는 동기화된 HPC 작업의 성능 향상, 비용 효율적인 대규모 HPC 작업 실행, 코드 변환없는 사용 및 배포 편의성 향상 등의 기술적 극복이 필요함.

첨예한 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 기술 경쟁

≫ ‌‌2020년 기준 전 세계적으로 엑사스케일 시스템에 대한 구축 완료 일정이 근시일 내 예고된 상태로 이미 시범 엑사스케일 규모의 시스템 구축 사례가 등장하고 있음.

• ‌‌(미국) DOE(미 에너지부) 산하의 국립연구소는 엑사스케일 시스템 구축을 2020년대 초까지 지속적으로 추진하고 있으나, 개발 업체의 일정 지연에 따라 시스템 구축이 지연되는 사례가 발생함.

- ‌‌Aurora(아르곤 국립연구소, ANL): Intel CPU 및 Xe GPU 기반 슈퍼컴퓨터로 2020년에 1 EFlops 규모로 최초의 엑사스케일에 도달할 슈퍼컴퓨터로 예정되었으나, 인텔의 개발 일정 지연으로 2021년 구축 예정임.

- ‌‌Frontier(오크리지 국립연구소, ORNL): AMD CPU 및 GPU 기반 슈퍼컴퓨터로, 1.5 EFlops 규모로 2021년 구축 예정임.

- ‌‌El Capitan(로렌스리버모어 국립연구소, LLNL): AMD CPU 및 GPU 기반 슈퍼컴퓨터로, 2 EFlops 규모로 2023년 구축 예정임.

• ‌‌(유럽연합) 2022~2023년에 3개의 시범 엑사스케일 또는 엑사스케일 시스템 도입을 추진할 예정에 있으며 적어도 하나의 시스템은 EPI 프로젝트2)를 통해서 자체 개발된 프로세서를 사용하는 시스템이 될 것으로 전망함.

- ‌‌(Cambridge-I/영국) NIVDIA A100을 활용한 슈퍼컴퓨팅 센터로, 8PFlops 규모로 2021년 구축 예정임.

- ‌‌(Leonardo/이탈리아) NVIDIA GPU를 활용한 200PFlops 이사의 시범 엑사스케일 규모의 슈퍼컴퓨터로 2022년 혹은 2023년 경 구축 예정임.

- ‌‌(LUMI/핀란드 및 9개국3)): HAMD CPU 및 GPU를 활용한 시범 엑사스케일 규모의 슈퍼컴퓨터로 500PFlops의 규모로 2021년 혹은 2022년 설치 예정임.

2) 유럽프로세서 이니셔티브( European Processor Initiative, EPI)는 유럽위원회와 컨소시엄(FPA: 800928)이 체결한 기본동반자협정 제1단계에 따라 현재 시행 중인 프로젝트로, 다양한 응용 분야와 고성능 빅데이터 그리고 엑사 스케일 컴퓨터 등에 적용되는 저전력 유럽판 프로세서 개발을 목표로 추진됨.

3) LUMI 컨소시엄: EU에서 HPC 연구를 위한 컨소시엄으로 참가국으로는 핀란드, 벨기에, 체코, 덴마크 등 10개국이 속해있음.

(8)

• ‌‌(중국) 2020년으로 예정된 자체 개발 CPU을 기반으로 차세대 엑사스케일 컴퓨터를 구축 한다는 일정이 연기되었으며, TOP500 내의 기존 시스템 순위 또한 주춤하는 모습을 보임.

- ‌‌(Tienhe-3) 2020년 개발 예정으로 최초의 엑사스케일 규모의 슈퍼컴퓨터로 알려졌으나, 현재 2021년으로 연기됨.

• ‌‌(일본) 시범 엑사스케일 규모의 슈퍼컴퓨터 개발을 2020년 중순 성공적으로 구축하여, 2020년 11월 기준 TOP500에서 1위를 차지하였음.

- ‌‌(Fukaku) 400 PFlops수준의 ARM 기반 시범 엑사스케일 슈퍼컴퓨터로 2020년 6월 TOP500에서 1위를 차지함.

[그림 5]

Cambridge-I 슈퍼컴퓨팅센터

출처) NVIDIA (2020B)

<표 2> 2021-2026년 엑사스케일 시스템 도입 전망

(9)

[그림 6]

Google, IBM, IonQ사의 양자 컴퓨팅 칩

미래 컴퓨팅 패러다임:

양자컴퓨터 기술개발 현황

≫ ‌‌(개요) SC20에서는 최근 차세대 컴퓨팅 기술로 주목받는 양자컴퓨팅에 관련된 다수의 강연이 발표되었음.

• ‌‌대표적으로 2019년 구글이 초전도체 시스템의 양자 프로세서 Sycamore 칩에서 53 큐비트를 활용하여 양자 우위(quantum supremacy)4) 달성한 연구 결과를 자세히 소개함.

≫ ‌‌(주요 연구개발 현황) 현재 연구 동향은 NISQ5)양자컴퓨팅 개발에 초첨이 맞추어져 있고, 그에 필요한 여러 기술 개발(하드웨어 및 시스템 소프트웨어 등) 성과들이 소개됨.

• ‌‌NISQ 양자컴퓨팅은 칼텍의 존 프레스킬 교수가 제안한 개념으로 약 100 큐비트 수준에서 발생하는 오류를 포함하는 것을 의미함.

≫ ‌‌(하이브리드 시스템) 양자 컴퓨팅을 다가오는 엑사스케일 슈퍼컴퓨터의 가속기 형태로 활용하는 하이브리드 시스템 개발을 위한 컴파일러 및 디버깅과 같은 소프트웨어 기술 개발 성과에 대해 소개됨.

≫ ‌‌(QDK 소개) Microsoft 사는 양자컴퓨터를 활용한 프로그래밍에 사용할 수 있는, 자체 개발한 SDK인 QDK(quantum development kit)를 소개함.

출처) Gibney (2019)

4) 양자 우위: 양자컴퓨터가 슈퍼컴퓨터보다 빠른 것이 입증된 상태를 의미함.

5) NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum): NISQ 컴퓨터란 아직 완전히 오류를 정정하지 못하고(따라서 노이즈가 있으며) 큐비트가 수십에서 수천 개인 시스템을 의미함.

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슈퍼컴퓨팅

코로나19 위기 극복

코로나19 위기 극복을 위한 슈퍼컴퓨터 활용

≫ ‌‌(바이러스 상호작용 이해) AI 기술 기반의 슈퍼컴퓨터 전산 모사 기술은 코로나19 치료제 및 백신 후보 물질 탐색 시간 단축에 활용됨.

• ‌‌‘계산 현미경’이라고도 불리는 컴퓨터 시뮬레이션은 바이러스와 약물의 움직임을 원자 수준까지 추적할 수 있으며, 많은 계산 시간이 소요되기 때문에 고성능 컴퓨터 활용이 필요함.

≫ ‌‌(바이러스 확산 과정 이해) 환자 치료 및 관리, 코로나 바이러스의 진화 및 확산 과정을 이해하고 해결하기 위한 전략으로 슈퍼컴퓨터를 이용함.

• ‌‌약물 설계뿐만 아니라 코로나 바이러스의 확산, 유전체 분석, 빅데이터 분석 등 코로나19와 관련된 다양한 계산 연구에 슈퍼컴퓨터가 사용될 수 있음.

• ‌‌슈퍼컴퓨터를 사용하여 코로나19의 확산 패턴을 식별하고 사회적 확산과 같은 예방 조치의 영향력에 대하여 분석함으로써 바이러스 확산을 예측하고 발생 경로의 실시간 추적이 가능함.

≫ ‌‌SC20 의장인 Christine E. Cuicchi는 기고문을 통해 각국에서 슈퍼컴퓨터를 활용하여 진행된 코로나19 관련 연구를 소개함.

<표 3> 슈퍼컴퓨터 활용 코로나19 관련 연구

연구기관 슈퍼컴퓨터 연구 내용

이화학 연구소‌일본 ‌

(RIKEN) Fugaku 세계에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터 Fugaku를 사용하여 공기 입자 이동을 시뮬레이션

오크리지 국립연구소

(ORNL) Summit 코로나 바이러스에 있는 단백질에 결합하여 숙주 세포를 감염시키지 못하게 할 수 있는 물질을 선별하기 위한 8000 개 이상의 소분자 약물 화합물에 대한 시뮬레이션 수행 캘리포니아 ‌

샌디에고 대학‌

(UCSD) Blue Waters 슈퍼 컴퓨터에 1 억 6 천만 개 이상의 원자로 구성된 H1N1 독감 바이러스의 외피 모델을 구축. 바이러스 모델 사용하여 독감 바이러스 단백질에 있는 두 개의 결합 부위를 조사

슈퍼컴퓨팅 센터‌텍사스‌

(TACC) Wrangler

봄 축제 시즌에 대한 코로나 바이러스의 확산을 과거 여행 데이터를 사용하여 371개의 중국 도시 간 이동을 차트로 표시하여 데스크톱 컴퓨터에서 생성할 수 있는 것보다 더 정확한 모델을 산출

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6) SARS-CoV-2: 코로나19의 원인 바이러스 명칭 [그림 7]

(좌) Fugaku에서 수행된 마스크 효능 시뮬레이션, (우) AutoDock- GPU를 통해 계산된 SARS-CoV-2의 메인 프로테아제와 결합한 분자

SC20에서 소개된 슈퍼컴퓨터를 활용한 코로나19 연구

≫ ‌‌SC20에서는 현재 전 세계적인 관심사인 코로나19 위기 대응을 위한 슈퍼컴퓨터 활용 사례들이 소개됨.

• ‌‌총회 연설에서 “Advanced Computing and COVID-19: It’s More Than HPC”라는 주제로 코로나19뿐만 아니라 다른 미래의 전염병에도 대처하기 위한 슈퍼컴퓨터의 역할을 논의함(Abramson 2020).

≫ ‌‌(계산 과학 기반 질병 대응) 코로나 바이러스 이해를 위한 시뮬레이션 연구 사례와 약물 탐색을 위한 소프트웨어가 소개됨.

• ‌‌스토니브룩 대학교의 Yuefan Deng 연구팀은 IBM Power9 기반의 AiMOS 슈퍼컴퓨터를 이용하여 3~300 ℃ 온도에서 SARS-CoV-26) 스파이크 단백질의 구조적 변화와 상전이 특성을 조사함.

• ‌‌ORNL는 Summit 슈퍼컴퓨터를 활용하여 수십억 개의 화합물을 선별할 수 있는 GPU 가속 프로그램인 AutoDock-GPU를 개발하고, SC20에서는 다양한 컴퓨터 아키텍처에서 GPU 가속 단백질-리간드 도킹 프로그램의 성능과 이식성을 평가하는 데 사용할 수 있는 새로운 소프트웨어인 miniAutoDock-GPU를 소개함.

• ‌‌ORNL의 Jens Glaser 연구팀은 Summit 슈퍼컴퓨터의 최대 27,612개의 GPU에서 SARS- CoV-2 단백질 구조에 대해 10억 개가 넘는 화합물 도킹계산을 수행함.

※ ‌‌GPU 가속 및 높은 처리량 최적화로 CPU 버전에 비해 평균 350배 속도 향상 달성하여 SC20에서 수여하는 Gordon Bell COVID-19 Prize의 최종 결선에 진출함.

출처) HPCwire (2020) 출처) Oak ridge Nat’l Lab.

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≫ ‌‌(데이터 기반 질병 대응) AI 및 데이터 분석을 통해 코로나19를 진단하고 확산을 예측하기 위한 기술이 소개됨.

• ‌‌리버풀 대학의 Yalin Zheng 연구팀은 HPC 클러스터인 Cloud Barkla를 이용하여 코로나19의 정확한 진단을 위한 AI 기반 의료 이미지 분석 연구 결과를 발표함.

• ‌‌LBNL7)의 Robbie Sadre 연구팀은 코로나19로 인한 조직 및 체액 변화로 인한 폐의 기하학적 구조와 밀도 변화를 조사하고, 분리된 트레이닝 및 테스트 세트를 사용하여 13,000개 이상의 큐레이팅된 흉부 X-선 이미지 세트를 사용하여 이미지를 분류함.

• ‌‌버지니아 대학의 Madhav Marathe 연구팀은 정책 입안자가 코로나19 신속한 대응을 위해 자원 할당, 전염병 예측 및 개입 분석 등과 관련된 정책적 결정을 내릴 때 활용 가능한 HPC 기반 워크플로우를 소개함.

≫ ‌‌슈퍼 컴퓨팅, 빅 데이터 및 인공지능은 코로나19 전염병 극복에 대한 중요한 도구임.

• ‌‌전 세계적으로 연구자, 기업 및 정부는 글로벌 위기에 컴퓨팅 리소스를 긴급히 투입 중임.

• ‌‌SC20에서 슈퍼컴퓨터를 활용하여 코로나19 위기를 극복하는 세계의 슈퍼컴퓨터의 도전이 소개됨.

≫ ‌‌(미국) 코로나19 HPC 컨소시엄이 2 단계에 진입 선언함.

• ‌‌코로나19 HPC 컨소시엄은 향후 6개월 동안 환자에게 혜택을 줄 수 있는 프로젝트에 초점을 맞춘 운영에 초점을 둔다고 발표함.

※ ‌‌현재 90개가 넘는 프로젝트와 누적 600PFlops의 컴퓨팅 성능을 확보한 컨소시엄은 현재의 코로나19 급증과 가능한 백신 배포 사이의 격차 해소를 목표로 함.

≫ ‌‌(유럽연합) 유럽연합의 코로나19 극복을 위하 조성한 HPC 컨소시엄인 ‘Exscalate4CoV’은 700억 분자 코로나19 바이러스 시뮬레이션을 실행에 성공함.

• ‌‌현재 7개 유럽 국가의 50개 파트너를 포함하는 공공-민간 Exscalate4CoV 컨소시엄은 단 60시간 만에 코로나19의 원인 바이러스(SARS-CoV-2)의 15개 상호작용 사이트에 대해 700억 개의 분자를 분석하는 시뮬레이션을 실행함.

• ‌‌이는 초당 평균 거의 5백만 회의 시뮬레이션 상호작용으로 Exscalate4CoV는 이것을

“지금까지 실현된 가장 복잡한 슈퍼컴퓨팅 시뮬레이션”이라고 부름.

세계 슈퍼컴퓨터의 코로나19 위기 극복에 대한 노력

[그림 8]

(좌) SC20에서의 코로나19 위기와 슈퍼컴퓨터의 역할에 대한 패널토의, (우) SC20의 Gordon Bell Award 수상8) 발표. SC20에서는 HPC를 통한 코로나19 극복의 주제가 전체를 뒤덮음.

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SC20의 ‌ 주요 시사점

≫ ‌‌(HPC의 응용 범위 및 역할 확대) SC20의 슬로건인 ‘more than HPC’와 같이, HPC 기술은 기존의 과학적 컴퓨팅 및 AI, CAE 기술 및 코로나19 극복을 위한 신약 개발에 대하여 핵심 역할로 인식하고 있으며 다양한 분야에서 성공적인 사례로 활용 중임.

≫ ‌‌(엑사스케일 컴퓨팅 경쟁) 2020년 코로나19 팬데믹 위기 상황 속에서도 주요 기술 선도국들은 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 기술개발 계획을 차질없이 추진하고 있음.

• ‌‌(엑사스케일 시대의 도래) 비록 엑사스케일에는 도달하지는 않았지만 일본이 발표한, 400PFlops 규모의 ARM 기반 슈퍼컴퓨터 Fukaku의 등장은 엑사스케일 슈퍼컴퓨터의 시대가 현실화됨을 알림.

• ‌‌(엑사스케일 컴퓨터 경쟁) 2020년으로 예정된 미국, 중국, 일본, 유럽에서의 엑사스케일 컴퓨터의 출시 계획이 연기되고 있으나, 미래 ‘게임 체인저(Game Changer)9)’가 될 엑사스케일 컴퓨팅 기술 확보를 위해 기술 선도국들의 경쟁은 향후 더욱 치열하게 전개될 것으로 예상됨.

≫ ‌‌(HPC 환경의 연산 가속기 도입 가속화) 세계 슈퍼컴퓨터들은 NVIDIA GPU를 비롯한 다양한 구조의 가속기 및 이기종 아키텍처의 사용이 확대되고 있으며, 가속기 중심의 컴퓨팅 생태계를 구축하려는 움직임을 확인할 수 있었음.

≫ ‌‌(HPC를 통한 코로나19 극복 노력) SC20 총회 기조연설 및 기술 프로그램에서 발표된 사례에서 세계 각국은 코로나19 극복을 위한 약물 설계 및 사회적 확산 패턴 분석 등을 위하여 슈퍼컴퓨터와 AI의 융합적 활용 기반의 진단 기법이 적용됨을 알 수 있음.

≫ ‌‌(미래 양자 컴퓨팅 전망) 양자 컴퓨팅 연구개발이 전년대비 많은 수의 기술 세션 및 온라인 전시의 주제로서 다루어지고 있어 조만간 양자 컴퓨터의 범용적 활용의 시대가 곧 다가올 수 있을 것임.

• ‌‌IBM, Microsoft, Google 등 유수의 ICT 기업은 양자 컴퓨터의 시스템 S/W와 클라우드 시범이용 환경을 공개하는 등, 양자 컴퓨팅 생태계 활성화를 위한 많은 노력을 기울이고 있음을 확인함.

SC20에 비춰본

대한민국 슈퍼컴퓨팅의 과제

9) 게임 체인저: 어떤 일에서 결과나 흐름의 판도를 뒤바꿔 놓을 만한 중요한 역할을 한 인물이나 사건, 제품 등을 이르는 말임.

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참고문헌

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김원준 (2020). “코로나19가 가져올 사회경제적 변화”, 코로나19 과학 리포트, 기초과학연구원.

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Bhalachandra, S. (2020), “Seventh workshop on accelerator programming using directive,”

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코로나19 위기 속 대한민국 ‌

슈퍼컴퓨팅의 역할과 과제

≫ ‌‌(코로나19 위기 극복을 위한 R&D 지원) 코로나19 위기 극복에 필요한 슈퍼컴퓨팅 활용 연구를 최우선 지원해야 함(김원준 2020).

• ‌‌(연산 자원 지원) 코로나19 신약 개발을 위한 시뮬레이션 기술 및 의료 데이터를 연구자가 활용할 수 있도록 지원함.

• ‌‌(협력 네트워크 강화) 국내외 주요 의료기관(의료데이터 획득/보관/관리), 슈퍼컴퓨터 운영기관 및 의료·의학연구기관과의 협력으로 데이터 공유 및 코로나19 극복을 위한 R&D 추진 체계를 조성함.

≫ ‌‌(R&D 환경 지원) 코로나19 확산으로 인한 비대면 방식의 개방형 연구 협업이 확대되는 추세를 지원하기 위한 플랫폼 및 인프라에 대한 연구개발을 추진함.

• ‌‌(개방형 협력 지원) 개방형 협력을 기초로 연구가 진행되기 때문에 화상회의 솔루션(Zoom, Slack 등)을 이용한 비대면 연구 환경을 제공함.

• ‌‌(원격 제품개발 지원) 제품의 연구개발·제조 환경이 열악한 중소기업을 대상으로 슈퍼컴퓨팅 기반의 원격 가상 제품개발 설계 환경을 제공하여 기업의 경쟁력을 제고함.

≫ ‌‌(AI와 슈퍼컴퓨터의 융합 강화) 신속·정확한 AI 활용을 위하여 AI 기술과 슈퍼컴퓨터의 융합이 최우선 고려되어야 하며, 이를 위한 제반 자원·인력·시스템 등이 갖추어져야 함.

• ‌‌(AI 응용을 위한 연산 가속기 자원 확충) AI 알고리듬이 효과적으로 구동되는 GPU 등의 연산 가속기 인프라를 확충하여 대규모 계산 수요에 대비함.

• ‌‌(데이터 분석 기술 제고) AI와 슈퍼컴퓨터의 융합 활용 기반의 대규모 데이터 분석과 시뮬레이션에 대한 기술 연구 강화를 추진함.

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발 행 일 2020. 12. 21.

발 행 인 최희윤

편집위원 조금원, 김강회, 정용일, 서동민, 최윤근, 이수진, 이상민

발 행 처 한국과학기술정보연구원

 정책연구실

 34141 대전광역시 유성구 대학로 245

 https://www.kisti.re.kr ISSN 2635-5728

제 28 호 필 자 서 상 재

KISTI 국가슈퍼컴퓨팅본부 슈퍼컴퓨팅응용센터 선임기술원 T. 042-869-1052

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KISTI 국가슈퍼컴퓨팅본부 슈퍼컴퓨팅인프라센터 기술원 T. 042-869-0782

E. wwcho@kisti.re.kr

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