고성능 컴퓨팅

고성능 컴퓨팅은 고급 연산 문제를 해결하기 위해 슈퍼컴퓨터 및 컴퓨터 클러스터를 사용하는 기술을 의미한다. 과거의 슈퍼컴퓨터는 단일한 초고속 머신을 지칭했으나, 현대의 HPC 시스템은 네트워크로 연결된 수많은 서버의 집합체인 클러스터 형태로 구축된다. 일반적으로 테라플롭스($TFLOPS$, 초당 1조 번의 부동소수점 연산) 이상의 성능을 갖춘 시스템을 HPC 범주로 분류하며, 최근에는 엑사플롭스($EFLOPS$, 초당 100경 번 연산)급 성능을 구현하는 단계에 이르렀다.

HPC 솔루션은 크게 세 가지 하드웨어 요소와 이를 관리하는 소프트웨어로 구성된다.

• 컴퓨팅(Computing): 클러스터를 구성하는 개별 컴퓨터인 '노드'를 의미한다. 중앙처리장치(CPU)와 대량의 데이터를 병렬로 처리하는 그래픽처리장치(GPU) 및 가속기가 포함된다.
• 네트워크(Network): 노드 간의 데이터 전송 지연을 최소화하기 위한 고속 통신 인프라이다. 여러 노드가 유기적으로 작동하도록 돕는다.
• 스토리지(Storage): 대규모 데이터를 빠르게 읽고 쓰기 위한 고성능 저장 장치이다.
• 스케줄러(Scheduler): 가용 리소스를 추적하고 작업 요청을 효율적으로 각 노드에 할당하는 핵심 소프트웨어이다.

HPC 시스템은 워크로드를 작은 작업으로 분할하여 동시에 처리하는 병렬 컴퓨팅을 기반으로 하며, 크게 두 가지 설계 방식을 사용한다.

이러한 구조를 통해 HPC는 일반적인 데스크톱보다 수백만 배 빠른 속도로 복잡한 다차원 데이터 세트를 처리할 수 있다.

HPC는 높은 연산력이 필요한 다양한 산업 및 학술 분야에서 필수적으로 활용된다.

• 과학 및 의학: 기후 모델링, 단백질 접힘 구조 분석, DNA 시퀀싱, 신약 후보 물질 탐색 등에 사용된다.
• 엔지니어링: 자동차 및 항공우주 분야의 충돌 시뮬레이션, 전산 유체 역학(CFD), 구조 해석을 수행한다.
• 인공지능: 대규모 언어 모델(LLM) 등 머신러닝 모델의 훈련과 추론에 필수적이다.
• 금융 및 비즈니스: 실시간 주식 거래 자동화, 리스크 분석, 대규모 소비자 데이터 트렌드 추적 등에 도입된다.

HPC 인프라는 운영 환경에 따라 다음과 같이 구분된다.

1. 온프레미스(On-premises): 기관이 자체 데이터 센터에 HPC 클러스터를 직접 구축하여 운영하는 방식이다.
2. 클라우드(Cloud): 클라우드 서비스 제공업체의 인프라를 빌려 사용하는 방식으로, 초기 투자 비용을 절감하고 자원을 유연하게 확장할 수 있다.
3. 엣지(Edge): 데이터가 발생하는 현장 근처에서 연산을 수행하여 지연 시간을 최소화한다. 자율 주행 자동차의 실시간 데이터 분석 등이 대표적이다.