연구 기관의 컴퓨팅 자원 적용 시나리오와 수요 분석, 고성능 컴퓨팅이 AI 연구의 초석으로

캠퍼스 내 AI 대규모 모델 훈련, 기후 시뮬레이션, 백신 설계는 수천 대의 고성능 GPU가 밤낮으로 가동되면서 이론에서 현실로 바뀌고 있습니다.

대학 캠퍼스의 아침, 고성능 컴퓨팅 센터는 하루의 가동을 시작합니다. 수천 개의 GPU 표시등이 서버실에서 깜빡이며 다양한 인공지능 모델의 훈련 작업을 담당하고 있습니다. 이러한 모델 중에는 천체 망원경이 포착한 우주 이미지를 분석하는 모델, 단백질 접힘 구조를 시뮬레이션하는 모델, 그리고 인간 언어의 미묘한 패턴을 학습하는 모델도 있습니다.

AI의 세계적 흐름을 배경으로 연구 기관의 컴퓨팅 자원에 대한 수요는 폭발적으로 성장하고 있습니다. 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스는 최근 생성형 AI 센터의 컴퓨팅 능력을 두 배로 확장하여 1,000개 이상의先進적인 그래픽 처리 유닛을 보유하게 되었습니다.

이 대학의 목표는 분명합니다: 오픈소스 AI 혁신에서 주도권을 잡고 백신 설계에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 분야의 혁신을 주도하는 것입니다.

01 적용 시나리오

연구 기관에서의 컴퓨팅 자원 적용은 기존의 공학 계산과 데이터 분석 범위를 훨씬 넘어 확장되었으며, 인공지능의 부상은 컴퓨팅 적용의 경계를 크게 넓혔습니다.

AI 대규모 모델 연구는 대학에서 컴퓨팅 자원 적용의 주요 시나리오가 되었습니다. 텍사스 대학교 생성형 AI 센터의 확장으로 연구자들은 대규모 AI 모델을 "처음부터" 훈련할 수 있게 되었습니다.

이 접근 방식은 사전 구축된 모델을 사용하는 방법에 비해 큰 이점이 있습니다——연구자들은 모델의 "설명 가능성"을 통제할 수 있어 모델이 특정 결론에 도달한 이유를 이해할 수 있습니다. 이는 편향을 줄이고 정확성을 보장하는 데 매우 중요합니다.

학제적 과학 컴퓨팅 분야에서 컴퓨팅 자원은 첨단 연구를 지원하는 보편적인 도구가 되었습니다. 정밀한 일기 예보부터 신소재 개발, 의약품 분자 스크리닝부터 유전자 서열 분석까지, 컴퓨팅 자원은 과학 혁신의 핵심 동력 엔진이 되고 있습니다.

칭화대학의 지구 시스템 모델은 전형적인 사례입니다——이 모델은 과거 기후와 환경 변화 메커니즘을 이해하고 미래의 잠재적인 지구적 변화 시나리오를 예측하는 중요한 도구입니다.

지린대학의 고성능 컴퓨팅 센터는 국토 자원부의 심부 탐사 프로젝트를 지원하며 자체 개발한 OpenProbe 지구과학 데이터 3D 시각화 및 해석 플랫폼을 개발했습니다.

캠퍼스 지능화 구축 또한 컴퓨팅 자원 지원에 의존하고 있습니다. 지린대학에서 배포한 DeepSeek 플랫폼은 공공 서비스의 보완책으로서 전 교직원과 학생에게 안전하고 안정적인 캠퍼스 내 AI 솔루션을 제공하고 있습니다.

AI 기술과 학교 운영의 깊은 융합은 학교의 기본 데이터를 더 포괄적이고 정확하게 활용하며, 관리 프로세스를 최적화하고 과학적 의사 결정을 지원함으로써 학교 행정 관리 업무의 효율성을 향상시킵니다.

02 수요 특성

연구 기관의 컴퓨팅 자원 수요는 특징적인 성질을 보이며, 기존의 상업적 응용과는 본질적으로 다릅니다.

컴퓨팅 성능에 대한 요구가 특히 두드러집니다. 대학 연구 작업은 일반적으로 복잡한 대규모 데이터 처리, 고정밀 시뮬레이션, 대규모 AI 모델 훈련을 포함합니다——이러한 작업들은 컴퓨팅 능력, 스토리지 대역폭, 네트워크 지연 시간에 대해 매우 높은 요구를 부과합니다.

칭화대학 통계·데이터과학과의 컴퓨팅 플랫폼은 NVIDIA 3090, 4090, V100, A100 시리즈를 포함한 다양한 GPU 자원을 갖추고 있으며, 단일 노드당 8장, 더불어 NVLink와 NVSwitch도 제공하여 다른 연구 작업의 성능 요구를 충족시킵니다.

자원 스케줄링의 유연성은 또 다른 중요한 수요입니다. 연구 프로젝트의 워크로드는 크게 변동하며, 일반时期에는 최소한의 컴퓨팅 자원만 필요로 하지만 중요한 단계에서는 집중적으로 대량의 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있습니다.

중국농업대학의 컴퓨팅 자원 원천은 다양화되어 있으며, 대학 수준의 플랫폼 컴퓨팅 자원, 주요 실험실 고유의 컴퓨팅 자원, 교직원과 학생이 구축한 소규모 컴퓨팅 자원을 포함하여 다층적인 컴퓨팅 자원 공급 시스템을 형성하고 있습니다.

연구 기관은 비용 관리에 특히 민감합니다. 장기간에 걸쳐 상당한 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 연구 프로젝트에게 이는 상당한 지출입니다. 난징대학 정보화 건설 관리 서비스 센터의 야오거副主任은 AI 컴퓨팅 클러스터는 초기 투자가 크고 이후의 지속적인 확장도 필요하기 때문에 대학에게는 상당한 압력이 된다고 지적합니다.

데이터 보안과 규정 준수 또한 연구 기관이 특히 중요하게 여기는 요소입니다. 많은 연구는 의료 기록, 특허 기술, 공개되지 않은 연구 결과 등의 민감한 데이터를 포함하고 있으며, 이러한 데이터는 퍼블릭 클라우드에 저장하기에 적합하지 않습니다.

지린대학이 캠퍼스 내에 DeepSeek 플랫폼을 도입한 것은 AI 기능을 제공하면서도 데이터가 캠퍼스 내에 머물도록 보장하기 위함입니다.

03 과제

성장하는 컴퓨팅 자원 수요에 직면하면서 연구 기관은 여러 과제에 직면하고 있습니다.

자금 부족이 가장 두드러진 장애물입니다. 컴퓨팅 플랫폼 구축과 유지에는 고성능 컴퓨팅 장비, 스토리지 장치, 컴퓨팅 네트워크, 관리 시스템 및 지원 시설을 포함한 막대한 자금이 필요합니다.

중국농업대학 네트워크 기술 센터의 라오펑단副主任은 자금 부족으로 인해 많은 대학들이 비교적 낮은 기준으로 구축하고 있으며, 이후의 운영과 유지보수는 수많은 제한에 직면하고 있다고 인정합니다.

인재 팀 구축은 또 다른 주요 과제입니다. HPC 커뮤니티 조사에 따르면, 대학 운영 팀의 약 70%가 5명 미만이며, 일부에서는 "한 사람이 여러 역할"을 맡는 상황도 있습니다.

중국농업대학 지능형 컴퓨팅 센터의 운영 핵심 팀은 주로 2명의 겸임 교원으로 구성되어 있습니다——이러한 인원 구성으로는 깊이 있는 기술 지원을 제공하기 어렵습니다.

인프라 구축의 지연도 컴퓨팅 자원 발전을 제약하고 있습니다. 많은 대학의 장비실은 지능형 컴퓨팅 플랫폼의 확장을 지원할 전력과 냉각 조건이 부족합니다.

베이징대학 컴퓨팅 센터 시스템 관리실의 판춘主任은 생생한 비유를 제공합니다: "컴퓨팅 자원 구축을 항공기 구매로 비유한다면 인도와 같습니다——선진적인 항공기를 보유하고 있지만 선진적인 전투 능력을 형성할 수는 없습니다."

보안 위험 또한 무시할 수 없습니다. AI의 출력 콘텐츠는 보안 위험을 수반하며 때로는 기밀 자료와 관련될 수도 있습니다. AI가 로컬에 배포되면 지식베이스 시스템은 여러 다른 지식베이스를 마운트할 가능성이 있으며 많은 정보는 캠퍼스 밖으로 반출할 수 없습니다——해킹당하면 정보 유출로 이어질 수 있습니다.

04 해결책

복잡하고 다양한 컴퓨팅 자원 수요와 심각한 과제에 직면하여 연구 기관은 다양한 해결책을 모색하고 있습니다.

다층적인 컴퓨팅 자원 시스템은 많은 대학의 선택이 되었습니다. 중국농업대학은 컴퓨팅 자원을 3개의 수준으로 나누었습니다: 대학 수준의 고성능 컴퓨팅 플랫폼, 주요 실험실 고유의 컴퓨팅 자원, 학부, 교직원, 학생이 구축한 소규모 클러스터 컴퓨팅 자원입니다.

대학 수준의 플랫폼은 전 교직원과 학생에게 서비스를 제공하며, 여러 연구 그룹이 동시에 온라인으로 HPC와 AI 컴퓨팅 작업을 제출하는 요구를 충족시킵니다; 주요 실험실의 컴퓨팅 자원은 주로 실험실 내 교직원과 학생을 대상으로 합니다; 소규모 컴퓨팅 자원은 교원 팀의 작은 컴퓨팅 작업 실행에 사용됩니다.

자원 공유 메커니즘은 자원 이용률을 향상시키는 핵심입니다. 동북대학은 데이터 센터의 컴퓨팅 자원을 개방하여 교직원이 필요에 따라 클라우드 호스트 자원을 신청할 수 있도록 합니다.

상하이자오통대학 네트워크 정보 센터의 린신화副主任은 강조합니다: "컴퓨팅 자원 구축은 현재 핫스팟이지만, 컴퓨팅 자원 관리에는 충분한 관심이 집중되지 않고 있습니다. 아이 키우기처럼, 낳는 것은 삼분, 기르는 것은 칠분입니다. 컴퓨팅 자원 운영과 유지보수는 실제로 컴퓨팅 자원을 구축하는 것보다 더 중요합니다."

산학 협력 모델은 대학에 새로운 가능성을 가져옵니다. 지린대학의 DeepSeek 플랫폼은 빅데이터·네트워크 관리 센터, 고성능 컴퓨팅 센터, Huawei 회사가 공동으로 배포한 것입니다.

이러한 협력은 대학의 기술적 및 자원적瓶颈을 해결함과 동시에 기업에 적용 시나리오를 제공합니다.

유연한 과금 제도는 자원 배분과 비용 회수의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다. 난징대학의 야오거氏는 캠퍼스 네트워크 서비스의 진화를 참조할 것을 제안합니다——기본 무료 할당량을 설정하고 초과 사용분은 사용량에 따라 과금; 모델 규모 차이에 따라 차별化 가격을 설정하는 것도 가능합니다.

합리적인 과금 모델은 자원 배분의 공정성을 보장할 뿐만 아니라 수요와 공급 관계를 효과적으로 조절합니다.

지린대학의 고성능 컴퓨팅 센터에서는 성숙한 컴퓨팅 자원 서비스 시스템이 형성되었습니다. 그들은 지린성의 대학, 연구 기관, 중국 제1자동차集團 기술 센터 등에 고성능 컴퓨팅 서비스를 제공하며, 사용자가 903편의 SCI 논문을 발표하는 것을 누적 지원하고 90개 이상의 국가 및 성(省) 수준 프로젝트를 지원했습니다.

윈칭톈샤(Omniyq Cloud) 컴퓨팅 자원 임대 플랫폼 (www.omniyq.com)은 바로 이 시장 수요를 타겟으로 하여, 칭화대학과 지린대학 등의 연구 기관에서의 인공지능 분야 연구 컴퓨팅을 지원하기 위해 비용 대비 효율이 높은 컴퓨팅 자원 서비스를 제공하고 있습니다. 윈칭톈샤의 지원 프로그램은 연구의 혁신을 조용히 지키는 존재가 되고 있습니다.