과학 연구에서의 컴퓨팅 파워 적용 시나리오와 수요 분석: AI가 주도하는 새로운 패러다임 혁명

슈퍼컴퓨팅과 인공지능의 융합이 과학 연구의 경계를 재구성하고 있습니다.

짐 그레이는 과학 연구의 네 가지 패러다임——경험 과학, 이론 과학, 계산 과학, 데이터 과학——을 제안한 바 있습니다. 오늘날, 인공지능 기술은 과학 연구에서 '다섯 번째 패러다임'의 탄생을 촉진하고 있습니다.

이 새로운 패러다임 아래에서 과학 연구의 접근 방식은 근본적인 변화를 겪고 있습니다: 약물 개발 주기가 수년에서 수시간으로 단축되고, 재료 발견 효율이 40배 향상되며, 태풍 경로 예측 오차가 38킬로미터에——이 모든 것이 현실이 되었습니다.

01 초지능 융합: 연구 패러다임 변혁 가속화

과거 과학적 발견은 인간의 직관과 반복 실험에 의존했지만, 이제 인공지능과 슈퍼컴퓨팅의 결합이 이 과정을 몇 자릿수나 가속화하고 있습니다.

최근 몇 년간 과학 연구 분야 전문가들은 슈퍼컴퓨팅과 AI의 깊은 융합이 과학 연구의 새로운 패러다임을 촉진하고 있다고 보편적으로 인식하고 있습니다.

업계 전문가는 "신세대 슈퍼컴퓨터의 개발 성공에 따라, 컴퓨팅 기술과 지능 기술이 깊게 융합되어 과학 연구 패러다임의 변혁에 새로운 기회를 가져오고 있다"고 지적합니다.

이러한 변혁은 이론 수준에서만 일어나는 것이 아니라 실제 과학 연구의 생산성 향상으로 전환되고 있습니다.

전 세계적으로 가속 컴퓨팅은 주류가 되었습니다. 2019년에는 TOP100 고성능 컴퓨팅 시스템의 약 70%가 CPU 전용이었지만, 오늘날 이 수치는 15% 미만으로 급락했습니다.

TOP100 시스템의 대다수는 가속 컴퓨팅 아키텍처를 채택했으며, 그 중 대부분은 코어 컴퓨팅 파워 지원을 위해 GPU에 의존하고 있습니다.

02 과학 연구에서 컴퓨팅 파워의 전형적인 적용 시나리오

생명 과학 및 의료

생명 과학 분야에서 컴퓨팅 파워는 전례 없는 방식으로 돌파구를 열고 있습니다.

한 연구 팀의 태아 초음파 대규모 모델 탐구는 태아 초음파 진단 정확도를 91% 이상으로 높이고 필요한 시간을 60% 절감했습니다.

지능형 진단과 품질 관리 서비스 플랫폼을 구축함으로써, 기존에는 최소 30~40분이 걸리고 효율이 낮으며 누락 및 오진 비율이 높았던 기존 스크리닝 프로세스를 해결했습니다.

한 의료 기관이 개발한 "중증 치료 대규모 모델" 은 환자의 입원, 병동 내 케어, 치료 계획 수립부터 예후 관리까지의 전 과정을 커버합니다.

의사의 판단을 대체할 수는 없지만, 치료 계획, 영양 조언, 검사 데이터 해석 등을 제공하여 의료 직원의 부담을 효과적으로 경감하고 치료 효율을 향상시킵니다.

기초 과학 연구

고에너지 물리학 분야에서는 대형 입자 충돌기 시설이 매초 막대한 양의 데이터를 생성합니다.

이렇게 방대한 양의 데이터에서 희귀하고 가치 높은 물리 신호를 포착하는 어려움은 헤아리기 어렵습니다.

전문적인 툴 스케줄링 시스템을 활용하여 연구자들은 입자 물리학 연구 태스크를 자동 분해하고 효율적으로 계획하며, 입자 물리학 워크플로우의 모든 단계를 커버하는 분석 프로그램을 생성할 수 있습니다.

연구 기관이 공개한 과학 기초 대규모 모델은 수학, 물리학, 화학, 천문학, 지구 과학, 생물학의 6대 학문 분야의 핵심 정리, 법칙, 전문 지식을 체계적으로 습득했으며, 파동, 스펙트럼, 장 등 다양한 과학 모달 데이터에 대한 깊은 이해를 실현했습니다.

재료 과학 및 화학

재료 연구 개발 분야에서는 컴퓨팅 병목 현상이 특히 두드러집니다. 재료 과학과 계산 화학 분야의 조사에 따르면, 연구 팀의 94% 가 예상 실행 시간 또는 컴퓨팅 예산을 초과했기 때문에 지난 1년 동안 적어도 하나의 계획된 시뮬레이션 프로젝트를 포기했습니다.

이러한 수치는 컴퓨팅 능력이 연구 성과의 제한 요인임을 명확하게 보여줍니다.

약 52%의 팀이 1~5개의 프로젝트를 중단했으며, 41%가 6~10개의 프로젝트를 포기했습니다. 이러한 숫자는 빠른 전환 시간에 의존하는 업계의 가혹한 현실을 그려냅니다.

거의 모든 팀이 프로젝트 포기를 보고하고, 지적 재산 보호에 대한 우려를 표명하며, 컴퓨팅과 워크플로우의 복잡성으로 인해 제약을 받고 있다고 느끼고 있습니다.

기후 및 환경 과학

기후 연구에서는 슈퍼컴퓨팅과 AI의 결합이 예측 정확도를 크게 향상시키고 있습니다.

머신러닝 방법론으로 생성된 과학 모델은 태풍 경로 예측 오차를 38킬로미터에 불과하게 통제할 수 있었습니다.

환경 모니터링 기술의 응용은 온도, 압력, 진동, 소리, 가스 농도 등 다양한 변화를 정확하게 측정하여 도시 안전 감시와 각종 파이프라인 누출의 지능형 감지를 가능하게 합니다.

03 과학 연구에서 컴퓨팅 파워 수요 특성 분석

다양화되는 수요

과학 연구에서 컴퓨팅 파워 수요는 명확한 다층적이고 다양한 특징을 보여줍니다.

선도적인 연구 기관은 일반적으로 컴퓨팅 리소스를 단편적 컴퓨팅 파워, 머신 전체 컴퓨팅 파워, 공공 컴퓨팅 파워 풀의 세 가지 주요 유형으로 나누어 다양한 시나리오의 컴퓨팅 니즈에 정확하게 대응합니다.

• 단편적 컴퓨팅 파워: 단일 카드나 반 카드 등의 소규모 컴퓨팅 수요를 충족시키며, 일상적인 연구와 교육에서의 경량 태스크에 적합

• 머신 전체 컴퓨팅 파워: 단일 또는 여러 대의 머신 전체 컴퓨팅 파워를 제공하며, 대규모 모델 미세 조정과 강화 학습 등의 무거운 태스크 지원

• 공공 컴퓨팅 파워 풀: 오픈소스 대규모 모델을 배치하며, 다양한 학문 분야에 대규모 모델 인터페이스 서비스 제공

심각한 컴퓨팅 파워 병목 현상

현재, 컴퓨팅 파워 부족은 연구 혁신을 제약하는 핵심 요소가 되었습니다.

권위 있는 학술지 보도에 따르면, 전 세계 수십 개 기관의 학자들을 대상으로 한 조사에서 인공지능 연구에 사용 가능한 컴퓨팅 리소스의 한계에 많은 연구자들이 좌절감을 느끼고 있습니다.

응답자의 66%가 컴퓨팅 파워에 대한 만족도를 5점 만점에 3 이하로 평가했습니다.

학계에서는 최첨단 컴퓨팅 시스템을 사용할 기회가 부족하며, 이는 대규모 언어 모델 및 기타 AI 연구 개발을 저해할 수 있습니다.

특히, 학술 연구자들은 충분히 강력한 컴퓨팅 리소스를 확보하는 데 어려움을 겪고 있으며, AI 모델 훈련에 필요한 컴퓨터 칩은 일반적으로 수천 달러에 달합니다.

현저한 투자 수익률

컴퓨팅 파워 병목 현상에 직면했음에도 불구하고, 연구 기관은 컴퓨팅 파워 투자에 현저한 수익률을 달성하고 있습니다.

한 조사에 따르면, 시뮬레이션은 R&D 프로젝트당 평균 약 109,000달러를 절약하며, 이는 주로 실험 작업에 대한 의존도 감소 때문입니다.

응답자의 약 3분의 1이 각 프로젝트에서 10만 달러 이상을 절약할 수 있다고 진술했습니다.

대부분의 기관은 시뮬레이션에 상당한 연간 예산을 배정하며——응답자의 약 절반이 시뮬레이션에 연간 20만 달러에서 50만 달러를 지출하고, 4분의 1 미만이 연간 50만 달러에서 70만 달러를 지출합니다.

04 과학 연구에서 컴퓨팅 파워 공급 모델 혁신

컴퓨팅 파워 플랫폼 구축

연구 기관들은 선진적인 컴퓨팅 파워 인프라 구축을 적극적으로 추진하고 있습니다.

오랜 탐구와 실천을 통해, 선도적인 연구 기관들은 "클라우드 컴퓨팅, 지능형 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅" 을 담당하는 통합 컴퓨팅 파워 플랫폼을 만들어냈습니다.

일부 기관의 총 컴퓨팅 파워 규모는 수백 페타플롭스에 도달했습니다.

이러한 플랫폼은 연구 업무를 수행할 뿐만 아니라 인재 양성과 정보화 니즈에 깊이 응답하며, 기관의 디지털 전환의 중요한 지주가 되고 있습니다.

오픈 아키텍처와 생태계 공동 구축

오픈 컴퓨팅 아키텍처는 컴퓨팅 파워 과제에 대처하는 중요한 접근법이 되었습니다.

업계 전문가들은 오픈 컴퓨팅 아키텍처가 대규모 지능형 컴퓨팅 시나리오를 위한 협력 혁신 시스템이라고 제안합니다.

이는 GPU를 코어로 한 효율적인 긴밀 결합 시스템 설계를 채택하며, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹부터 소프트웨어에 이르는 업계 전체의 혁신을 촉진합니다.

선도적인 과학 컴퓨팅 플랫폼은 다학제적 연구 시나리오에 정확한 지원을 제공하며, 연구 혁신의 진입 장벽을 크게 낮추고 AI 배경이 없는 전문가들도 빠르게 습득할 수 있도록 합니다.

이 플랫폼의 핵심 능력은 과학적 대규모 모델의 개발 주기를 몇 달에서 몇 시간으로 압축하는 데 있으며, 연구 효율을 크게 향상시킵니다.

컴퓨팅 파워 임대와 포용적 서비스

연구 기관의 변동적이고 긴급한 컴퓨팅 파워 수요에 직면하여, 컴퓨팅 파워 임대 서비스는 비용 효율적인 선택이 되었습니다.

전문적인 컴퓨팅 파워 클라우드 플랫폼은 GPU 컴퓨팅 파워를 통한 탄력적 컴퓨팅 서비스를 제공하며, 강력한 계산 능력과 비즈니스 성장에 따른 유연한 리소스 스케일링을 지원합니다.

연간 및 월별 패키지 혼합 과금 모델을 제공하며, 기본적인 고정 컴퓨팅 리소스 외에도 클라우드 상의 AI 컴퓨팅 파워 리소스를 비즈니스 중단 없이 탄력적으로 증가시킬 수 있습니다.

05 클라우드링크 월드: 과학 연구를 위한 높은 비용 효율성 컴퓨팅 파워 서비스 솔루션

연구 기관이 직면한 컴퓨팅 과제를 해결하기 위해, 클라우드링크 월드 컴퓨팅 파워 임대 플랫폼(www.omniyq.com)은 연구 기관을 위해 특별히 설계된 높은 비용 효율성의 컴퓨팅 파워 서비스와 지원 계획을 시작했습니다.

이 플랫폼은 사용자 데이터 보안을 보장하기 위한 여러 조치를 시행하며, 데이터 유출, 변조, 손실 등의 위험을 방지하기 위해 데이터 암호화, 접근 제어, 방화벽, 취약점 스캔, 보안 감사를 포함합니다.

이러한 보안 조치는 연구 기관에게 매우 중요하며, 조사에 따르면 클라우드 기반 또는 제3자 도구 사용 시 연구 팀의 100% 가 지적 재산 보안에 대해 우려하고 있는 것으로 나타났습니다.

플랫폼은 B200/H200/H100/H800/A800/A100/V100/4090/3090 등 다양한 GPU 카드 유형을 제공하며, 클라우드 호스트, 클러스터, 베어메탈 클라우드 서비스 등 여러 제공 형태를 지원하여 딥러닝, 과학 계산, 그래픽 시각화 등 다양한 응용 시나리오에 대응합니다.

유연한 과금 방식과 전속 서비스를 통해, 클라우드링크 월드는 연구 기관에 높은 비용 효율성의 컴퓨팅 파워 솔루션을 제공합니다.

1대1 전속 고객 서비스와 기술 이중 보증 버틀러식 서비스가 24시간 365일 이용 가능하며, 연구 업무의 지속적이고 안정적인 운영을 보장합니다.

특히 최고 수준의 연구 기관을 대상으로, 클라우드링크 월드는 컴퓨팅 파워 지원 계획을 시작하여, 최적화된 자원 할당과 지능형 스케줄링을 통해 인공지능 분야에서의 과학적 계산에 안정적이고 효율적인 컴퓨팅 파워 지원을 제공하며, 국가 수준의 연구 프로젝트의 원활한 실행을 지원합니다.

전 세계적으로 컴퓨팅 파워 병목 현상이 과학적 발견의 속도를 제한하고 있습니다. 한 조사에 따르면, 연구 팀의 94% 가 컴퓨팅 리소스 제약으로 인해 계획된 프로젝트를 포기할 수밖에 없었습니다. 컴퓨팅 파워 임대 서비스는 이 병목 현상을 깨는 핵심적인 힘이 되고 있습니다.

클라우드링크 월드와 같은 컴퓨팅 파워 플랫폼은 높은 비용 효율성, 유연하고 확장 가능한 컴퓨팅 파워 서비스를 제공함으로써, 연구 혁신을 지탱하는 필수 인프라가 되고 있습니다.

이를 통해 연구자들은 컴퓨팅 리소스에 대해 걱정하지 않고 과학적 문제 그 자체에 집중할 수 있습니다——이것이 "포용적 컴퓨팅 파워"의 진정한 의미입니다.

미래에는 "초지능 융합"이 깊어짐에 따라, 컴퓨팅 파워는 전기와 같은 기초 자원이 될 것이며, 과학 연구의 다섯 번째 패러다임의 성숙을 촉진하고 인류의 과학적 발견에 대한 무한한 가능성을 열어줄 것입니다.