HPC(High Performance Computing)란 무엇입니까?
고성능 컴퓨팅(HPC)은 복잡한 연산 작업의 병렬 처리를 기반으로 합니다. HPC 시스템은 워크로드를 더 작은 작업으로 분할하고 동시 처리를 위해 여러 리소스에 할당합니다. 이러한 병렬 컴퓨팅 기능을 통해 HPC 클러스터는 전통적인 컴퓨팅 모델보다 더 빠르고 효율적으로 대규모 워크로드를 실행할 수 있습니다.
HPC 시스템은 스케일업 또는 스케일아웃 방식으로 설계될 수 있습니다. 스케일업 설계는 단일 시스템 내에 작업을 유지하지만, 여러 개의 개별 프로세서 코어가 작업을 수행할 수 있도록 작업을 분할합니다. 스케일업 설계의 목표는 개별 서버의 사용을 극대화하는 것입니다. 스케일아웃 설계는 작업을 관리 가능한 부분들로 분할하여 여러 서버에 분산합니다.
고성능 컴퓨팅이 중요한 이유는 무엇입니까?
고성능 컴퓨팅은 새로운 것이 아닙니다. HPC 워크스테이션과 슈퍼컴퓨터는 오랫동안 학술 연구에서 복잡한 문제를 해결하고 발견과 혁신을 촉진하는 데 필수적인 역할을 해왔습니다.
과학자, 엔지니어, 연구자들은 기상 예보, 석유 및 가스 탐사, 물리학, 양자역학과 기타 학술 연구 분야를 포함하는 다양한 사용 사례와 상업적 응용 분야에 HPC를 활용하고 있습니다.
HPC의 병렬 컴퓨팅 기능은 전통적인 컴퓨팅에 비해 반복적인 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, HPC는 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 드는 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. AI 및 빅 데이터 응용 프로그램의 인기가 높아지고 고급 컴퓨팅 리소스의 접근성과 경제성이 향상됨에 따라 HPC는 점점 더 다양한 과제를 해결하는 데 활용되어 광범위한 혁신을 지원하고 있습니다.
HPC는 어떻게 작동합니까?
HPC는 단일 노드에서 실행될 수 있지만, HPC의 진정한 힘은 슈퍼컴퓨팅과 병렬 컴퓨팅을 위해 여러 HPC 노드를 클러스터로 연결하는 데서 나옵니다. HPC 클러스터는 단일 시스템에서는 실행할 수 없는 초대규모 시뮬레이션, AI 추론, 데이터 분석을 처리할 수 있습니다.
최신 슈퍼컴퓨터는 CPU, 가속기, 고성능 통신 패브릭, 정교한 메모리, 스토리지로 구성된 대규모 HPC 클러스터로, 이 모든 구성 요소는 노드 간에 함께 작동하여 병목 현상을 방지하고 최상의 성능을 제공합니다.
HPC 플랫폼 소프트웨어 라이브러리, 빅 데이터 및 딥 러닝에 최적화된 프레임워크, 기타 소프트웨어 도구는 HPC 클러스터의 설계와 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
HPC 클러스터란 무엇입니까?
HPC 클러스터는 노드라고 불리는 개별 서버들의 조합으로, 병렬 컴퓨팅을 위한 하나의 단위로 작동합니다. HPC 클러스터는 고속 네트워크를 통해 서로 연결되어 있으며, 분산 처리 프레임워크는 소프트웨어를 통해 조정됩니다. HPC 클러스터는 대량의 데이터와 고도로 복잡한 작업을 고속으로 처리하도록 확장될 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅의 이점
HPC는 공유 리소스에서 연산 집약적인 작업을 수행함으로써 전통적인 컴퓨팅 방법에 비해 더 적은 비용으로 더 빠르게 결과를 도출할 수 있습니다. 많은 경우, 전통적인 컴퓨터 시스템에서는 복잡한 계산 또는 시뮬레이션을 해결하거나, 특히 복잡한 AI 모델을 훈련하는 데 실현이 불가능하거나 현실성이 없는 수준의 시간이 걸릴 수 있습니다. HPC의 병렬 특성은 효율성을 높여 수 시간에서 수일에 이르는 처리 시간을 절약할 수 있습니다.
확장 가능한 고성능 프로세서와 고속 대용량 메모리, 스토리지, 네트워킹의 가용성이 증가함에 따라 HPC 기술에 대한 접근성이 향상되었습니다. 그 결과, HPC는 학계뿐만 아니라 정부 및 상업 환경에서 복잡한 문제를 해결하고, 대규모 데이터 세트를 분석하고, 혁신적인 솔루션을 고안하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
클라우드 기반 리소스 또한 HPC를 보다 경제적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 과학자와 엔지니어들은 온프레미스 인프라에서 HPC 워크로드를 실행할 수도 있고, 클라우드에서의 스케일업 및 스케일아웃을 통해 자본 투자의 필요성을 줄일 수도 있습니다.
고성능 컴퓨팅의 과제
HPC 시스템은 탁월한 이점을 제공하지만, 고유한 문제도 야기할 수 있습니다. HPC는 복잡한 문제를 처리하도록 설계되기 때문에 시스템이 크고 복잡하며 비용이 만만치 않은 경우가 많습니다. HPC 시스템이 수백 또는 수천 개의 프로세서 코어를 포함하도록 확장되면 엄청난 에너지를 소비하고 강력한 냉각을 필요로 하므로 운영비가 증가합니다. 또한 시스템을 구축하고 실행할 수 있는 숙련된 HPC 전문가를 직원으로 유지하는 것은 어렵고 비용이 많이 드는 과제일 수 있습니다. 경우에 따라, 주요 HPC 프로세스를 클라우드로 마이그레이션하면 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
HPC 시스템의 복잡성과 병렬 작업의 상호 연결성으로 인해 보안 문제 또한 심화됩니다. HPC 응용 프로그램은 민감한 데이터를 포함한 대규모 데이터 세트에 종종 의존하기 때문에 사이버 범죄와 사이버 스파이 활동의 매력적인 표적이 될 수 있습니다. 또한 HPC 시스템은 대규모 사용자 그룹 간에 공유되어 시스템의 취약성이 증가할 수 있습니다. 엄격한 사이버 보안 및 데이터 거버넌스 프로세스에는 무단 사용자나 악성 코드가 시스템에 유입되지 않도록 액세스 제어가 포함되어야 합니다.
고성능 컴퓨팅의 예
연구소, 정부, 기업들은 교통안전, 자율 주행, 제품 설계 및 제조, 기상 예보, 지진 데이터 분석, 에너지 생산 등 다양한 응용 분야에서 시뮬레이션과 모델링을 수행하기 위해 점점 더 HPC에 의존하고 있습니다. HPC 시스템은 정밀 의학, 재무 위험 평가, 사기 탐지, 전산 유체 역학 등의 발전에도 기여하고 있습니다.
HPC와 AI
HPC AI는 고급 AI 알고리즘을 구동하는 데 필요한 병렬 컴퓨팅 인프라를 제공하여 연구자와 엔지니어들이 AI와 딥 러닝 응용 프로그램의 경계를 확장할 수 있도록 지원합니다.
금융 서비스 분야의 HPC
HPC는 금융 서비스 분야에서 AI의 배포를 간소화하는 데 도움이 될 수 있을 뿐만 아니라, 점점 더 크고 복잡해지는 데이터 세트를 처리하여 실시간에 가까운 시장 분석과 옵션 가격 책정, 거래 모니터링, 사기 탐지 등을 지원할 수도 있습니다.
자동차 산업의 HPC
HPC 시스템은 컴퓨터 지원 설계 및 엔지니어링은 물론이고, 새로운 차량 모델을 위한 시뮬레이션과 테스트를 지원할 수도 있습니다. 자율주행차의 지속적인 개발 작업에도 AI 모델을 반복적으로 훈련하기 위해 HPC 시스템이 활용되고 있습니다.
의료 및 생명과학 분야의 HPC
HPC와 AI 기술은 유전체 분석을 가속화하고 단순화하여 정밀 의학을 지원하기 위해서뿐만 아니라, 새로운 바이오의약 치료법을 발견하고 테스트하기 위한 분자 역학 시뮬레이션에도 사용됩니다.
정부에서의 HPC
공공기관, 대학, 연구소들은 HPC를 사용하여 발견, 자동화, 데이터 기반 의사결정을 가속화하고 있습니다.
사이버 보안 분야의 HPC
HPC는 사이버 보안 솔루션의 AI 기반 개선을 지원하므로, 갈수록 정교해지는 사이버 공격으로부터 조직과 조직의 시스템, 사용자, 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.
고성능 컴퓨팅의 미래
HPC 하드웨어와 소프트웨어의 접근성이 지속적으로 증가하고 데이터 센터와 클라우드에서 널리 사용됨에 따라 HPC 기술은 모든 규모의 기업과 정부 기관에서 혁신과 생산성을 촉진할 것으로 기대됩니다. HPC 슈퍼컴퓨터는 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 능력이 확장되고 있으며, 엑사스케일의 한계를 넘어서기 직전에 있습니다. 미래에는 HPC 시스템이 양자 컴퓨팅을 활용하여 전례 없는 처리 성능을 달성할 수도 있지만, 이 기술은 아직 상당히 실험적인 단계에 머물러 있습니다. HPC 처리 능력이 지속적으로 확장됨에 따라, 가장 복잡한 엔지니어링, 과학, AI 관련 문제를 해결하는 시스템의 능력도 함께 확장될 것입니다.
