슈퍼컴퓨터

슈퍼컴퓨터(supercomputer)란 일반 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도로 대용량 연산을 수행할 수 있는 컴퓨터를 말한다. 간략히 슈퍼컴(supercom)이라고도 한다. 슈퍼컴퓨터의 개념은 상대적이라서 시대에 따라 기준이 다르다. 현재의 슈퍼컴퓨터는 테라플롭스(TFlop/s) 또는 페타플롭스(PFlop/s) 단위로 연산 처리 속도를 표시하며 1 페타플롭스는 초당 1,000조 번, 1페타플롭스는 초당 1경 번의 부동소수점 연산 능력을 갖춘다.

2020년 6월 기준 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터는 일본의 후가쿠(富岳, Fugaku)로서 415.5 페타플롭스의 연산 속도를 가지고 있다. 이는 기존 세계 1위인 미국 테네시주 오크리지국립연구소의 아이비엠(IBM) 슈퍼컴 `서밋'(148.6 페타플롭스)보다 2.8배나 빠른 것이다. 한국의 경우 기상청, 대법원, 서울대학교, 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국과학기술연구원(KIST) 등에 슈퍼컴퓨터가 도입되어 있다.

개요

최초의 슈퍼컴퓨터라고 불릴만한 컴퓨터는 1964년, 미국의 씨디씨(CDC) 사가 내놓은 'CDC 6600'이다. 시모어 크레이가 설계한 컴퓨터로 1메가플롭스(MF)로, 1초에 연산 명령 100만 회 수행급 연산속도를 가졌다. 슈퍼컴퓨터는 “당대의 컴퓨터 중에서 월등한 연산 능력을 보유한 컴퓨터들”이라고 정의되며, 이는 매우 상대적인 개념으로, 한때는 슈퍼컴퓨터로 불리던 컴퓨터들이 컴퓨터 성능의 발전에 따라 미래에는 일반적인 고성능 컴퓨터 정도로 지칭될 수 있다는 것을 의미한다. 뛰어난 계산 성능을 자랑하는 슈퍼컴퓨터는 전통적으로 기상·기후 예측, 입자 물리, 천문우주, 생명공학 등 첨단 과학기술 분야의 연구에 주로 활용되었다. 또한, 실험이 매우 어렵거나 불가능한 핵실험 등 국방, 안보, 에너지 분야에서도 많이 사용된다. 최근에는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등의 4차 산업혁명의 기반으로 활용되고 있다. 세계 슈퍼컴퓨터 순위 사이트인 “탑 500 슈퍼컴퓨터(Top 500 supercomputer)"에서 린팩(linpack) 등의 성능 비교 테스트를 통해 매년 두 차례 가장 빠른 500대의 슈퍼컴퓨터 목록을 발표하는데, 통상 이 목록에 등재된 컴퓨터들을 슈퍼컴퓨터로 보며 여기서 빠지는 경우 슈퍼컴퓨터로서의 수명은 다하는 것으로 본다.

과거에는 슈퍼컴퓨터 전용의 벡터 중앙 처리 장치(CPU) 등 제작사별로 특수한 전문 기술을 사용하는 경우가 대부분이었으나, 최근의 슈퍼컴퓨터 기술 동향은 범용 중앙 처리 장치, 일반 서버에도 사용되는 표준 아키텍처, 리눅스 운영체제와 같은 오픈 소스 소프트웨어 등 표준적인 기술을 사용하는 것이 일반화되었다. 그리고 2017년 11월, 탑 500 슈퍼컴퓨터에서 슈퍼컴퓨터 리스트 최신판에 등재된 컴퓨터 500종 모두 리눅스로 구동한다는 소식과 함께 이제 리눅스가 슈퍼컴퓨터 분야를 지배한다고 보도했다.

역사

해외

고성능 컴퓨터(HPC, High Performance Computing)는 대량의 데이터를 신속하게 처리하기 위해 연산 처리 속도에 중점을 둔 고성능 컴퓨터를 말한다. 이 고성능 컴퓨터를 슈퍼컴퓨터라고 가정하면, 최초의 고성능 컴퓨터는 미국 씨디씨(CDC)에서 발표한 'CDC 6600' 모델이다. 당시에 시모어 크레이 및 연구원들은 '기존 컴퓨터보다 10배쯤 빠른 컴퓨터를, 슈퍼컴퓨터라고 부를 만한 컴퓨터를 만들어보자'라는 목표로 개발됐다고 전해진다. 씨디씨 6600의 연산 속도는 1메가플롭스(MFlop/s)로 초당 1백만 회의 부동소수점 연산이 가능했으며 현재의 축소명령어 집합(RISC) 방식과 비슷한 명령어 처리구조와 프로세서 병렬화, 최적화 등의 기술을 적용해 그 당시 가장 빠른 컴퓨터였던 아이비엠(IBM)사의 '아이비엠 7030'보다 3배 이상 빠른 연산 처리 속도를 달성했다. 이는 메가플롭스 급의 연산 성능을 달성한 최초의 컴퓨터였다. 씨디씨 6600은 당시 100여 대 이상 판매되었고 그중 절반 이상이 핵실험 연구에 쓰였다. 슈퍼컴퓨터의 대다수가 우주, 무기 개발, 날씨 등의 고도의 연산력이 필요한 특수분야에 집중적으로 쓰인다는 사실을 보면 씨디씨 6600은 성능 및 목적 면에서도 근대 슈퍼컴퓨터의 기틀을 닦은 모델이다. 시모어 크레이는 1972년 씨디씨를 떠나 오늘날까지 세계적으로 가장 잘 알려진 슈퍼컴퓨터 제작사 중 하나인 '크레이 리서치(Cray Research, 크레이)'를 설립하여 슈퍼컴퓨터 시장을 선도했다. 메가플롭스에 이어 1998년 최초의 기가플롭스(Gflop/s) 성능을 달성한 슈퍼컴퓨터도 크레이의 모델이며, 2020년 국내에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 기상청의 ‘누리온(Nurion)’ 역시 크레이에서 도입한 제품이다. 이와 같은 성능은 오늘날 개인용 컴퓨터가 수십에서 일백 기가플롭스 이상의 성능을 제공하는 것에 비교하면 보잘것없지만, 당시 기준으로는 매우 뛰어난 계산 성늘을 제공했다.

한편 일본에서는 1977년 후지츠(Fujitsu)사가 일본 최초의 슈퍼컴퓨터인 'F230-75APU' 시스템을 제작했다. 1980년대부터는 미국과 일본의 많은 컴퓨터 제조사들이 슈퍼컴퓨터 시장에 뛰어들었고, 여러 선진국의 과학기술 분야를 중심으로 슈퍼컴퓨터 도입량이 증가하기 시작했으며 슈퍼컴퓨터를 개발하는 업체의 수도 함께 증가했다. 하지만 1990년대 중반에는 당시 세계 경제를 뒤흔든 불황이 장기화하면서 시장이 축소되고 막대한 슈퍼컴퓨터 개발 비용 등으로 '슈퍼컴퓨터 시장 붕괴'의 시기를 겪게 되었으며 감당하지 못한 여러 제조사가 차례차례 파산하거나 경쟁 업체에 인수되며 소수의 메이저 업체만이 살아남은 지금의 구조로 재편됐다. 그러나 최근에는 표준적인 범용 기술을 사용하는 경우가 많아지면서 다시 슈퍼컴퓨터의 제조사가 증가하는 추세이다. 1997년에는 인텔(Intel)사에서 제작한 미국 산디(Sandia) 국립연구소의 에이에스씨엘 레드(ASCL Red) 시스템의 이론 성능이 1테라플롭스(Tflop/s)를 넘어섰고, 2007년에는 아이비엠사가 제작한 미국 로스 알라모스(Los Alamos) 국립연구소의 시스템이 1페타플롭스(Pflop/s)의 벽을 돌파하면서 마침내 페타플롭스 컴퓨팅의 시대가 찾아왔다. 2019년, 전 세계 주요 슈퍼컴퓨터 개발 업체로는 IBM, 인텔, 엔비디아, 크레이, 델 EMC, 레노버, 후지쯔, HPE 등이 있으며 국내만 놓고 보면 슈퍼컴퓨터 개발 업체 코코 링크가 2018년 1월 1.26 페타플롭스 수준의 슈퍼컴퓨터 ‘클라이맥스-페타큐브’를 출시하고 해외 판매에 성공한 사례가 있다.

국내

우리나라 슈퍼컴퓨터의 역사는 1988년 한국과학기술연구원(KIST) 산하 시스템공학 연구소(SERI)가 슈퍼컴퓨터 1호기로 크레이사의 크레이 투에스(Cray-2S) 시스템을 도입하면서 시작되었다. 이 시스템은 당시 중앙기상대의 일기예보, 3차원 한반도 지도 제작, 국산 자동차 및 항공기 부품 설계, 원자력발전소 안전성 분석 등에 활용되었고, 1993년 슈퍼컴퓨터 2호기로 크레이사의 멀티 프로세서 슈퍼컴퓨터인 크레이 와이엠피 씨90(Cray Y-MP C90) 시스템이 도입되면서 퇴역하였다. 한국과학기술정보연구원이 출범한 2001년 이후로는 범국가적인 계산 인프라 구축과 다양한 서비스의 제공을 위해 슈퍼컴퓨터를 에스엠피(SMP) 아키텍처 기반 시스템과 클러스터 형태의 초병렬 시스템 2가지 종류로 구분하여 도입하고 있다. 2001년에는 슈퍼컴퓨터 3호기로 일본 엔이씨(NEC)사의 'SX-5/SX-6' 시스템(SMP)과 아이비엠(IBM)사의 'p690' 시스템(초병렬)이 설치되었으며, 2007년에는 슈퍼컴퓨터 4호기로 아이비엠사의 'p6H' 시스템(SMP)과 썬(SUN) 클러스터 초병렬 시스템이 도입되었다. 이와는 별도로 기상청은 기상업무 및 수치 모델의 발전에 따라 안정적 기상 예보와 예보 정확도의 향상을 위해 2000년 기상업무 전용의 슈퍼컴퓨터 1호기로 엔이씨사의 'SX-5' 시스템을 도입했다. 이후 2005년 기상용 슈퍼컴퓨터 2호기로 크레이사의 'X1E' 시스템을 도입하였고, 현재는 2015년 도입한 슈퍼컴퓨터 4호기로 같은 크레이사의 'XC40' 시스템을 도입하여 운영하고 있다. 우리나라는 지난 2001년 한때 세계 탑 500 슈퍼컴퓨터 목록에 16대가 동시에 등재되기도 하였으나, 최근에는 4~8대로 유지되는 경향이다. 주요 선진국보다 상대적으로 저조한 슈퍼컴퓨터 도입, 슈퍼컴퓨팅 기술의 활용도를 개선하여 우리나라의 과학기술 및 국가 경쟁력을 향상하기 위해 2011년 6월에는 미국에 이어 세계에서 2번째로 슈퍼컴퓨팅의 체계적인 육성을 위한 “국가 초고성능 컴퓨터의 활용과 육성에 관한 법률”을 제정하였다.

대규모 병렬 처리

일반 컴퓨터는 한 번에 하나의 작업을 수행하므로 일련의 별개 작업을 수행한다. 이를 직렬 처리라고 한다. 이는 쇼핑 후 물건을 계산할 때 점원이 컨베이어 벨트에서 물건을 집어 바코드를 찍은 뒤 통과한 다음 가방에 넣을 수 있게 하는 것과 비슷하다. 일반적인 슈퍼컴퓨터는 문제를 여러 조각으로 나누고 한 번에 여러 조각을 처리하는 방식으로 훨씬 더 빠르게 작동한다. 이를 병렬처리 라고 하며 이는 여러 물건이 담겨있는 가방을 가지고 계산대에 도착한 다음 여러 친구에게 물건을 배분한 뒤 각자 다른 계산대에 가서 별도로 결제하는 방식이다. 이렇기 때문에 병렬 처리로 작업을 더 빨리 수행 할 수 있기에 슈퍼컴퓨터는 병렬 처리 방식을 사용한다. 컴퓨터 과학자들은 병렬 처리의 기본 원리를 파악한 후에 더 많은 프로세서를 추가하는 것이 합리적이라 생각했다. 하지만 병렬 처리에는 큰 단점 하나가 존재한다. 병렬 처리를 최대한 효율적으로 사용하기 위해서는 문제를 분해하고 재조립하는 과정이 필요하다. 즉, 문제를 분할하고, 서로 다른 프로세서 간에 작업 부하를 할당 및 제어하고 결과를 재조립하기 위해 일종의 중앙 집중식 관리 시스템 또는 조정자가 필요한 셈이다. 이렇게 프로세서의 수를 추가하더라도 그 프로그램의 실행을 더 빠르게 할 수 없도록 속도향상을 제한하는 요소를 갖고 있다는 것을 두고 암달의 법칙(Amdahl's law)이라고 한다. 대표적인 대규모 병렬 처리 컴퓨팅 방식에는 클러스터와 그리드 컴퓨팅이 있다. 거대한 상자에 프로세서를 채우고 대규모 병렬 처리를 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 협력하도록 하여 슈퍼컴퓨터를 만들 수 있게 하거나 기성품 컴퓨터를 많이 구매하여 같은 방에 배치하고 매우 빠른 랜(LAN, Local Area Network)을 이용해 서로 연결하여 유사한 방식으로 작동 할 수 있다. 이러한 종류의 슈퍼컴퓨터를 클러스터라고 하며 구글(Google)의 경우 사용자의 웹 검색을 위해 전 세계 데이터 센터에 흩어져있는 기성 컴퓨터 클러스터를 사용한다. 그리드 컴퓨팅은 클러스터와 비슷하지만, 원거리 통신망(WAN, Wide Area Network)으로 연결된 수많은 컴퓨터를 가상의 단일 컴퓨터로 만드는 개념으로 분산 컴퓨팅의 한 예이다. 그리드는 모든 컴퓨터가 서로 연결되어 중앙 처리 장치, 저장공간, 데이터 등의 모든 가용 자원들을 공유하는 개념으로, 이렇게 하면 적은 비용으로 거대한 슈퍼컴퓨터를 만들 수 있게 된다.

하드웨어

슈퍼컴퓨터의 부품은 일반 데스크톱 컴퓨터의 부품과 비슷하다. 둘 다 하드디스크 드라이브, 메모리 및 프로세서와 같은 컴퓨터 프로그램 내에서 명령을 처리하는 회로를 포함한다. 데스크톱 컴퓨터와 슈퍼컴퓨터 모두 유사한 프로세서가 장착되어 있지만, 속도와 메모리 크기는 상당히 다르다. 예를 들어 2000년에 구축된 데스크톱 컴퓨터는 일반적으로 2 ~ 20기가바이트(GB)의 하드 디스크 데이터 용량과 수십 메가바이트의 램(RAM, Random Access Memory)이 있는 프로세서 1개를 가지고 있으며 이는 탐색 및 비디오 게임, 워드 프로세싱, 웹과 같은 작업을 수행하기에 충분하다. 한편, 같은 기간의 슈퍼컴퓨터에는 수천 개의 프로세서, 수백 기가바이트의 램과 수백, 때로는 수천 기가바이트의 저장 공간을 허용하는 하드디스크 드라이브가 구성되어 있다. 슈퍼컴퓨터의 많은 수의 프로세서와 방대한 디스크 저장 공간 및 대용량 메모리는 기계의 성능과 속도를 크게 향상한다. 이 점이 일반 데스크톱 컴퓨터와 슈퍼컴퓨터의 가장 큰 차이점이며 데스크톱 컴퓨터는 초당 수백만 개의 부동 소수점 작업인 메가플로스 단위의 작업을 수행하고, 슈퍼컴퓨터는 초당 조, 경 단위의 작업인 테라, 페타플롭스의 속도로 수행 할 수 있다.

소프트웨어

대부분의 슈퍼컴퓨터는 일반 컴퓨터에서 실행되는 것과 매우 유사한, 평범한 운영체제를 사용한다. 슈퍼컴퓨터 운영체제로서 가장 보편적으로 쓰였던 유닉스(Unix) 운영체제는 이제 전부 리눅스(Linux) 운영 체제로 대체되었다. 리눅스 이외의 운영 체제를 사용하면서 슈퍼컴퓨터 성능 1위를 차지한 마지막 슈퍼컴퓨터는 아이비엠(IBM)에서 개발한 유닉스 계열 운영 체제 에이엘엑스(AIX)를 사용하는 에이에스씨엘 화이트(ASCI White)였다. 그 후 점차 유닉스 계열의 운영체제를 사용하는 슈퍼컴퓨터는 사라져갔고 세계 슈퍼컴퓨터 순위 사이트인 '탑 500 슈퍼컴퓨터'에 따르면 2017년 6월경 슈퍼컴퓨터 500대 중 유닉스 계열의 운영체제를 사용하는 컴퓨터는 0.4%, 리눅스를 사용하는 컴퓨터는 99.6%였고 그해 11월, 슈퍼컴퓨터 500대 전부 리눅스 계열의 운영체제를 사용하게 되었다. 결국 리눅스 이전의 유닉스는 슈퍼컴퓨팅 분야의 최고의 운영체제로 군림하였으나, 2003년부터는 그 판세가 뒤집혔으며 현재까지 그 추세를 이어오고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 세계 정상급의 슈퍼컴퓨터들 대부분이 특수한 목적을 띈 업무용의 슈퍼 스칼라급 연구기기이기에 각각의 슈퍼컴퓨터는 그 고유의 특징과 최적화된 능력을 갖춘 독립형 프로젝트라 볼 수 있다고 한다. 이에 각 시스템에 대한 사용자 정의용 운영체제를 개발하는 것이 절대 저렴하지 않았다. 하지만 리눅스를 활용하게 되면 기술팀이 일회성의 간편한 설계로 쉽게 수정 및 최적화를 할 수 있는 범용성을 가질 수 있게 된다. 또한 공개 소스 기반의 리눅스 커뮤니티를 활용해 프로젝트 개발 및 추진 비용을 적정수준으로 유지할 수 있는 환경이 가능해질 수 있는 장점도 있는 것으로 나타났기 때문이다. 결국, 슈퍼컴퓨터는 윈도즈 기반의 데스크톱을 제외한 모든 컴퓨터와 마찬가지로 리눅스의 영향력이 크게 작용하게 될 것으로 예상해볼 수 있다고 한다.

슈퍼컴퓨터 운영체제로 사용되는 리눅스의 주요 특징의 첫번째로, 리눅스의 모듈형 특성 평신도는 일반적인 리눅스를 작은 빌딩 블록 또는 모듈로 구성하기 때문이다. 각 모듈은 고유한 전용 유틸리티를 수행하며, 이러한 빌딩 블록은 운영체제를 실행시키기 위해 함께 작동한다. 리눅스의 이러한 모듈형 특성은 일반 리눅스 사용자와 슈퍼컴퓨터 관리자가 자신의 요구 사항에 맞게 운영체제를 수정할 수 있게 도와준다. 윈도우(Windows)와 같은 다른 운영체제는 이 정도까지 사용자 지정의 자유를 제공하지 않으며 결과적으로 리눅스는 슈퍼컴퓨터에서 사용되도록 성능이나 에너지 효율 등의 향상과 전용 목표를 보관할 수 있도록 수정할 수 있다. 또한, 리눅스 커널은 가능한 한 일반적이다. 이것은 하나의 소스 코드가 대형 슈퍼컴퓨터에서 시스템에서 실행되도록 작성될 수 있음은 물론 소형 시스템에서도 실행되도록 쓰일 수 있다는 것을 암시한다. 이러한 시스템을 사용하는 방법에는 전적으로 사용자에게 달려 있으며 더 크거나 더 작은 시스템에서 실행하기 위해 커널에 근본적이고 큰 변경 사항을 추가할 필요가 없다. 결국 리눅스 커널은 시간과 노력의 압박 없이 2메가바이트(MB) 만큼 작거나 1기가(G) 또는 1테라(T)만큼 크게 구성될 수 있다.

리눅스의 유연한 확장성은 서버가 더 큰 부하에 적응할 수 있는 능력이 있다는 것을 의미하기에 슈퍼컴퓨터의 성능과 효율성의 척도를 결정지을 수 있다. 그리고 리눅스는 완전한 오픈 소스 무료 소프트웨어이기에 리눅스 운영체제를 이용하는 데 있어 비용이 들지 않아 슈퍼컴퓨터에 리눅스를 배포하는 것은 비용면에서 매우 효율적이며 슈퍼컴퓨터의 관리자는 운영체제의 모든 수준을 사용자 정의 할 수 있어서 슈퍼컴퓨터에서 발견되는 결함, 보안 등의 허점이 생겼을 때 관리자는 최대 성능의 보안을 달성하기 위해 언제든지 코드를 변경할 수 있다. 게다가 다른 운영체제보다 방대한 커뮤니티 지원을 제공한다. 윈도우 운영체제와 비교해 보면 우선 윈도우에는 불필요한 프로세스가 많으며 독점적인 코드를 가지고 있어서 코드를 변경하여 불필요한 프로세스를 차단할 수 없다. 추가적으로 리눅스를 운영체제로 사용하는 다른 이유는 리눅스는 좋은 네트워크 지원을 하기에 실험적인 네트워크 장치를 추가하거나 제거하기가 비교적 쉬우며 재부팅이 필요 없다. 또한, 네트워크 모니터 소프트웨어는 네트워킹 테스트하기에 적합한 환경이다.

냉각장치

슈퍼컴퓨터를 초고속으로 동작하도록 하려면 시스템에 발열이 생기는데 이 발열을 해소해주지 않으면 막강한 성능의 슈퍼컴퓨터는 제대로 작동하지 못한다. 열을 발생하는 주요 부품 중 특히 중앙 처리 장치 및 그래픽카드 등의 집적회로는 그 집적도가 높아지면서 열 발생의 주원인이 되고 있다. 슈퍼컴퓨터는 웬만한 소도시 하나만큼의 전력을 소비할 수 있다. 사용되는 에너지의 대부분은 컴퓨터 하드웨어를 식히기 위한 냉각장치와 팬을 구동하기 위한 것이므로 오늘날 기하급수적으로 성능이 향상되는 슈퍼컴퓨터에 있어서 냉각장치 기술은 매우 중요하다. 냉각 방식 중 하나인 공랭식은 일반 컴퓨터와 냉각 방식과 유사한 방식이다. 컴퓨터 하단부에 일반 컴퓨터의 쿨러를 확대한 모습의 블로워(blower)가 장착되어 있어서 아래에서 빨아들인 찬 공기를 위로 보내 내부를 식히고 더운 공기를 위로 내뿜는다. 이렇게 발생한 더운 공기를 냉각하기 위해 전산실을 공기조화기를 사용해 '시원한 전산실'을 유지해야 한다. 이 공랭식보다 더 효율적인 냉각 방법으로는 수랭식이 있다. 수랭식 중 간접수랭식은 컴퓨터 내부의 열을 밖으로 배출하는 데에는 공랭식과 동일한 방식을 사용하지만 배출된 열을 식히기 위해서는 수랭식의 열교환기를 사용한다. 예를 들어 한국과학기술정보연구원 국가 슈퍼컴퓨팅연구소에 구축된 '타키온-2' 슈퍼컴퓨터의 뒷면에는 'Chiller Door'라는 장비가 장착되어 있다. 저온의 액체를 사용하여 냉각되는 이 장비는 컴퓨터에서 배출되는 더운 공기를 시원한 공기로 변환시키는 역할을 한다. 한마디로 문 모양의 에어컨이라고 할 수 있다. 간접수랭식의 장점은 컴퓨터에서 발생하는 열을 처리하기 위해 전산실 전체를 낮은 온도로 유지할 필요가 없어 전력 효율이 높다는 것이다. 실제로 타키온-2가 위치한 전산실은 시원하기보다는 따뜻한 전산실에 가깝다.

다른 냉각 방식으로는 직접 수랭식이 있다. 직접 수랭식은 열을 발생하는 부품에 수랭식 냉각장치를 부착하여 발생하는 열을 직접 제거하는 방식이다. 예를 들어 일본 슈퍼컴퓨터인 'K 컴퓨터'의 내부를 살펴보면 열 발생의 주원인인 중앙 처리 장치 등에 냉각장치를 부착하고 저온의 액체를 순환 시켜 그 온도를 30도 이내로 유지하고 있다. 이를 위해서는 복잡한 시설이 필요하지만, 그 효율성은 매우 뛰어나다. K 컴퓨터의 경우 이를 통하여 약 12%의 전력을 절약할 수 있었다. 그리고 직접 수랭식의 효율을 개선하기 위해 냉각수의 온도를 상온 정도로 높이는 '웜 워터 냉각 방법(Warm Water Cooling)'이 있다. 이를 적용하면 상온의 냉각수를 사용할 수 있어 효율성을 제고할 수 있으며 실제로 독일의 라이브니츠 슈퍼컴센터는 섭씨 34도의 온도를 냉각수로 사용하여 에너지 비용을 40% 이상 절약한 사례가 있다.

최근의 혁신적인 냉각 방식으로는 글로벌 과학기업인 쓰리엠(3M)에서 액침 냉각(Liquid Immersion Cooling)이라는 독특한 방법으로 서버 장비를 냉각하는 솔루션을 개발했다. 액침 냉각에서 액체는 공랭식 대비 몇 분의 일 에너지만을 사용하여 수동적인 냉각을 한다. 따라서 환경에 미치는 영향을 크게 줄일 수 있으며 결과적으로 가장 효율적인 액침 냉각 방식은 냉각기와 공조 장치가 필요 없기 때문에 데이터센터의 에너지 효율을 최대 95%까지 향상할 수 있었다. 액침 냉각의 작동 원리는 전자 제품을 비전도성 액체에 직접 담가 열기를 액체로 바로 전달하는 것이다. 쓰리엠 과학자들은 단상(單相) 및 이상(二相) 액침 냉각 기술을 모두 활용했다. 단상 액침 냉각 방식에서 액체는 높은 비등점을 가지기 때문에 냉각 과정 동안 액체 상태를 유지한다. 전자 부품은 비전도성 액체를 채운 욕조에 담그게 되면 부품의 열기가 액체로 전달되고 온도가 높아진 액체는 열교환기로 이송되고 냉각된 다음 다시 욕조로 순환된다. 또한, 수동적 이상 액침 냉각(P2PIC) 방식의 경우 부품 랙을 쓰리엠 노벡 엔지니어드 플루이드(Novec Engineered Fluid)로 가득한 용기에 직접 담가 냉각하는 방식이다. 노벡 엔지니어드 플루이드는 열전력사용효율지수(PUE)을 1.02 미만으로 유지하면서 냉각을 한다. 이 수치는 아이티(IT) 장비가 사용하는 전력의 2% 미만으로도 냉각할 수 있다는 의미로 미국 정부 표준인 1.5 미만보다 훨씬 낮다. 또한, 오존 파괴 위험이 전혀 없으며 비전도성, 불연성이고 액체의 화학적 구성 또한 독성이 적고 지구 온난화 위험이 낮다. 액침 냉각용 액체는 효율성이 좋아 부품을 더욱 촘촘히 배치할 수 있어 필요한 바닥 공간을 줄이며, 제곱미터 당 100킬로와트(KW) 이상의 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있다. 즉, 10%의 바닥 공간으로 동일한 컴퓨팅 성능을 기대할 수 있다.

이렇게 최첨단 냉각기술이 적용되고 있지만 지금도 보다 효율적인 방법을 개발하는 노력이 활발하게 진행되고 있다. 현재 추세로 보면, 데이터의 양과 인터넷에 접속하는 사람들의 수는 줄어들지 않고 계속 증가하고 있으며, 데이터 센터의 에너지 사용량을 유지하고 줄이기 위해 특별한 솔루션이 필요한 것이 현재 상황이다. 그래서 슈퍼컴퓨터 냉각에 더욱 효율적인 솔루션을 찾기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다.

분류

대부분의 슈퍼컴퓨터는 다수의 프로세서(CPU)를 사용하는 대규모 병렬형 컴퓨터이다. 프로세서 하나가 독자적으로 메모리를 사용하는 전통적인 폰 노이만 방식의 컴퓨터가 아닌 다수의 프로세서와 메모리를 사용함으로써 슈퍼컴퓨터를 분류하는 데는 여러 다른 방법이 존재하지만 모든 슈퍼컴퓨터를 명확하게 분류할 수 있는 단일 구분 방법은 없다. 다만, 구분의 기준을 무엇으로 하는가에 따라서 다음과 같은 방식으로 구분해낼 수 있다.

플린

1966년 스탠퍼드 대학교수인 마이클 J.플린(Flynn)이 "플린의 분류"라고 하는 사람이 컴퓨터를 구분하는 데 있어서 프로그램의 명령어와 데이터 흐름의 관계에 따라 구분한 방법을 제시했으며 SISD, SIMD, MISD, MIMD라는 4가지 형태로 분류했다. 현시점에서의 슈퍼컴퓨터들을 이 구분법으로 명확하게 구분하기는 어렵다.

단일 명령어 단일 처리(SISD, Single Instruction Single Data)는 하나의 명령에 하나의 데이터가 순차적으로 처리되는 전통적인 폰 노이만 구조를 따르며, 일반적인 싱글 코어가 이 분류에 속하게 된다. 이 구조에서는 성능을 향상하기 위해 파이프 라이닝이나 슈퍼스칼라 등의 명령어 수준의 병렬컴퓨팅 기법을 사용한다. 또한 최신 프로세서에는 하드웨어 수준의 멀티 스레드 방식을 통하여 하나의 물리적인 코어를 두 개의 논리적인 코어로 다루는 에스엠티(SMT, Simultaneous multithreading) 기술을 채택하고 있으며, 이 방식을 사용하면 서로 의존성이 없는 두 개의 스레드가 동시에 파이프 라이닝을 수행함으로써 성능을 높일 수 있다. 인텔(Intel)에서는 이 기술을 하이퍼 스레딩이라고 부르며, 흔히 컴퓨터의 작업관리자에서 중앙 처리 장치 사용 현황을 조회할 때, 코어의 개수가 실제 물리적인 코어 개수보다 2배 더 많이 보이게 되는 것도 바로 에스엠티 기술 때문이다.

단일 명령어 다수 처리(SIMD, Single Instruction Multiple Data)는 하나의 명령에 여러 개의 데이터가 처리되는 구조이다. 즉, 다수의 데이터에 적용되는 연산이 동일하고, 데이터 간의 의존성이 없는 경우 이 구조를 적용하면 데이터 병렬처리를 통해 처리 성능을 획기적으로 높일 수 있다. 많은 슈퍼컴퓨터에서는 'SIMD' 연산을 위해 벡터 프로세서 구조를 갖추고 있으며, 인텔에서도 보조 프로세서(coprocessor) 형태로 에스에스디(SSE, Streaming SIMD Extensions)나 에이브이엑스(AVX, Advanced Vector eXtensions) 등의 아키텍처를 지원하고 있다. 또한 다수의 에이엘유(ALU)를 확보한 지피유(GPU)도 기본적으로 'SIMD' 연산을 수행한다. 다수명령어 단일 처리(MISD, Multiple Instruction Single Data)는 여러 개의 명령에 하나의 데이터가 처리되는 방식이다. 이 구조는 거의 쓰이지 않으며 상업적으로도 아직 구현된 바가 없다. 다수 명령어 다수처리(MIMD, Multiple Instruction Multiple Data)는 여러 개의 명령어가 여러 개의 데이터를 동시에 처리하는 방식이며, 일반적으로 부르는 멀티프로세서의 형태이다. 'MIMD' 구조의 병렬컴퓨터는 프로세서를 결합 형태에 따라 강 결합 구조와 약 결합 구조로 나눌 수 있다. 강 결합 구조는 다수의 프로세서가 주기억 장치를 공유하는 형태로서, 공유 메모리 시스템이라고도 부르지만, 약 결합 구조는 각각의 프로세서가 독립적인 주기억 장치를 가진 형태이며 분산 메모리 시스템이라고도 부른다.

프로세서

벡터 프로세서(Vector processor)는 어레이 프로세서(Array processor)라고도 하며 벡터라고 불리는 다수의 데이터를 처리하는 명령어를 가진 중앙 처리 장치(CPU)를 말한다. 지난 70, 80년대에는 당대의 가장 빠른 프로세서를 사용한 벡터 형 슈퍼컴퓨터가 슈퍼컴퓨터 시장을 주도해 왔었다. 벡터 프로세서는 기본적으로 반복 산술 연산에 특화된 구조를 가지는데, 가장 큰 특징으로 임시 데이터를 저장하는 수십 개의 레지스터를 사용하여 한 번의 실행 명령으로 동시에 많은 데이터에 대해 연산을 수행한다. 이러한 고성능 중앙 처리 장치(CPU)와 메모리를 기반으로 한 전통적인 벡터 컴퓨터 성능은 소자를 구성하는 반도체 성능에 의해 제한을 받는다. 결국 반도체 소자의 성능에 과중하게 의존하는 벡터 컴퓨터는 에스엠피(SMP), 엠피피(MPP) 등의 다른 병렬형 컴퓨터에 비해 지나치게 좁은 시장성과 고비용으로 인해 가격 대비 성능 및 안정성 면에서 시장에서 밀려나고 있는데 이러한 추세 속에 최근에는 일본의 어쓰 시뮬레이터(Earth Simulator)와 같이 스칼라 프로세서 기반의 병렬 컴퓨터에서 사용되던 기법을 수용하여 벡터 클러스터 시스템으로 시장에서 생존하기 위해 노력하고 있다.

스칼라 프로세서는 일반적으로 주변에서 쉽게 접할 수 있는 범용 프로세서이며, 규모의 경제성 측면에서 보면 벡터 프로세서 보다 상대적으로 많이 사용되기 때문에 저가의 프로세서이다. 스칼라 프로세서도 그 명령어의 동작 방식에 따라 크게 복잡 명령어 집합 컴퓨터(Complex Instruction Set Computer, CISC), 축소 명령어 집합 컴퓨터(Reduced Instruction Set Computer, RISC) 두 가지로 분류된다. 축소 명령어 집합 컴퓨터는 중앙 처리 장치(CPU) 명령어 개수를 줄여 하드웨어의 구조를 단순화시킨 것이다. 복잡한 연산도 적은 수의 명령어들을 조합하는 방식으로 수행 가능하며. 적은 수의 명령어만으로 명령어 집합을 구성하여 구조가 단순하기 때문에 메인 메모리에 접근하는 횟수를 줄여 파이프라인 등 시스템 수행속도가 전체적으로 향상된다. 특징으로는 고정 길이의 명령어를 이용하여 빠른 해석이 가능하며 모든 연산은 하나의 클록으로 실행되며 메모리 접근은 로드(load), 스토어(store) 명령어로 제한했다. 회로를 단순히 하고 불필요한 메모리 접근을 줄이기 위해서이다. 마지막으로 많은 수의 레지스터를 사용하여 주기억 장치에서 레지스터로 가져와 바로 처리하기 때문에 메모리 접근을 줄일 수 있다.

복잡 명령어 집합 컴퓨터는 마이크로 프로그래밍을 통해 사용자가 작성하는 고급언어에 각각 하나씩 기계어를 대응시킨 회로로 구성된, 중앙 처리 장치의 한 종류이다. 연산을 처리하는 복잡한 명령어를 수백 개 이상 탑재하고 있고 명령어 개수 증가에 따라서 프로세서 내부 구조도 복잡해진다는 특징이 있다. 명령어가 복잡하다는 말은 해석하는 데 오랜 시간과 명령어 해석에 필요한 회로도가 복잡하다는 이야기이다. 명령어의 길이가 제각기 달라 동시의 여러 개의 명령 처리는 어렵다. 하지만 많은 명령어 탓에 컴파일러 작성이 쉽고 복잡한 명령도 마이크로 코드이므로 실행효율이 높으며 호환성도 좋다. 마이크로 코드는 중앙 처리 장치 하드웨어에 내재한 기계어와 관련된 프로그램으로 중앙 처리 장치의 명령 하나를 더 작은 동작들로 세분화시킬 수 있다. 이때 하나의 기계어의 동작을 더 작은 동작의 조합으로 구현한 것이다.

메모리 접근 방식

공유 메모리

공유 메모리 시스템의 가장 대표적인 형태는 대칭적 멀티프로세서, 에스엠피(SMP, Symmetric Multiprocessor)이다. 이는 다수의 프로세서가 주기억 장치와 입력 및 출력 장치를 공유하고 하나의 운영체제가 모든 프로세서를 관리하는 구조다. “대칭적”이라는 말은 모든 프로세서가 동일한 종류로 되어 있으며, 동일한 기능을 수행한다는 의미가 담겨 있다. 따라서 에스엠피는 동일한 프로세서들의 협력을 통해 병렬처리를 수행함으로써, 단일 프로세서를 가진 시스템보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 된다. 이렇게 여러 개의 중앙 처리 장치(CPU)를 활용할 수 있게 되어있는 구조를 바로 에스엠피라고 부르며 에스엠피 시스템에서는 여러 중앙 처리 장치와 주변 장치가 버스나 크로스바 스위치 등을 통해 연결되며, 인텔의 큐피아이(QPI, Quick Path Interconnect) 등의 버스 프로토콜을 통해 고속의 통신을 수행한다. 한편, 에스엠피(SMP)의 일종인 칩 멀티프로세서, 씨엠피(CMP, Chip Multiprocessor)란 하나의 칩에 여러 개의 코어를 장착한 형태의 프로세서다. 에스엠피처럼 컴퓨터 내부에 중앙 처리 장치를 여러 개 장착하는 것이 아니라, 단일 중앙 처리 장치에 연산을 담당하는 코어를 여러 개 두어 공간적 활용성을 높이고 코어 간에 캐시를 공유함으로써 처리 성능을 높일 수 있는 구조다. 멀티코어가 바로 씨엠피를 가리키며, 현재 일반 컴퓨터에 가장 범용적으로 적용되고 있는 병렬컴퓨터 구조이다. 멀티코어는 단일 칩에 장착된 코어의 개수에 따라 듀얼코어, 쿼드코어, 트리플 코어, 헥사 코어, 마그니코어(도데카 코어)로 발전해 왔으며, 최근에는 수십 개에서 수백 개의 코어를 집적한 형태인 매니 코어가 크게 부각되고 있다. 물론 매니 코어는 동일한 종류의 코어로 구성되는 멀티코어와는 다르게 단순한 기능의 코어들을 집적하여 수치계산의 성능을 높이는 등 특수한 목적에 사용하는 경우가 많다.

주기억 장치가 물리적으로 하나인지 논리적으로 하나인지에 따라 우마(UMA, Uniform Memory Access)와 누마(NUMA, Non Uniform Memory Access)로 나누어진다. 만약공유 메모리 시스템에서 모든 프로세서에 메모리 접근을 균일하게 제공한다면 프로세서가 많이 추가되는 경우, 메모리 자원을 공유하기 위한 경쟁이 심하게 발생하여 버스 상에 큰 병목현상이 발생할 수 있다. 이렇게 메모리에 대한 접근을 균일하게 제공하는 시스템을 우마(UMA)라고 하는데, 이를 해결하기 위해 고안된 구조가 바로 누마(NUMA)다. 누마는 각 프로세서에 독립적인 메모리를 할당하여, 누마 노드라는 하나의 그룹으로 묶어서 각 노드를 상호 연결하는 형태로 조직되어 있다. 따라서 각 프로세서는 자신에게 할당된 지역 메모리로는 빠르게 접근하며, 원격 메모리로는 느리게 접근하게 된다. 이렇게 누마 구조에서는 전체 프로세서가 물리적인 위치에 따라 메모리에 접근하는 시간이 불균일하게 주어짐으로써 메모리의 병목현상을 해소할 수 있게 된다.

분산 메모리

분산 메모리 시스템, 엠피피(MPP, Massively Parallel Processor) 시스템은 노드라고 부르는 독립적인 컴퓨터를 고속의 네트워크로 연결한 형태를 말한다. 클러스터나 그리드라고 부르는 컴퓨터 구조가 바로 분산 메모리 시스템이며, 노드는 에스엠피나 씨엠피 시스템으로 구성될 수 있다. 또한 각각의 노드는 메시지 교환을 통해 서로의 내용을 확인하고 협력적인 관계를 유지하게 된다. 누마와 비슷해 보일 수 있지만, 분산 메모리 시스템의 각 노드는 운영체제를 개별적으로 탑재한 독립적인 컴퓨터로써 물리적으로 완전히 다른 구조이다. 수많은 PC를 수평 확장할 수 있어 대규모 대용량의 데이터를 처리하기 위한 가장 적합한 구조라고 할 수 있다.

그리고 우마 공유메모리 방식의 에스엠피 시스템들을 네트워크로 연결해서 전체 시스템을 구성한 시스템을 분산 공유 메모리 시스템이라고 말한다. 전체 시스템을 구성하는 각각의 단일 시스템인 에스엠피 노드 내에서는 우마 공유메모리 방식으로 동작할 수 있고, 전체 노드 간에는 분산메모리 방식으로 동작할 수 있다. 이런 유형의 시스템을 에스엠피 클러스터 시스템이라고도 한다. 언뜻 보면 누마 와 유사하지만, 노드 간에는 메모리가 공유되지 않기 때문에, 사용자로서도 분산 메모리 시스템으로 보인다는 것이 다르다.

종류

해외

타이탄(Titan) 2012.11

서밋(summit) 2018.6

후가쿠(Fugaku,富岳) 2020.6

국내

누리온(Nurion)'2018년 11월 KISTI 슈퍼컴퓨터 5호기

순위

2020년 8월 기준 슈퍼컴퓨터 TOP10

순위	이름	최고성능	제조사, 국가	프로세서	운영체제
1	후가쿠(Fugaku)	415,530	Fujitsu, 일본	A64FX 48C 2.2GHz	Red Hat Enterprise Linux
2	서밋(Summit)	148,600	IBM, 미국	IBM POWER9 22C 3.07GHz, NVIDIA VOLTA GV100	RHEL 7.4
3	시에라(Sierra)	94,640	IBM, 미국	IBM POWER9 22C 3.1GHz, NVIDIA Volta GV100	Red Hat Enterprise Linux
4	선웨이 타이후라이트(Sunway TaihuLight)	93,014.6	NRCPC, 중국	Sunway SW26010 260C 1.45GHz	Sunway RaiseOS 2.0.5
5	톈허-2A(Tianhe-2A)	61,444.5	NUDT, 중국	Intel Xeon E5-2692v2 12C 2.2GHz, MATRIX-2000	Kylin Linux
6	HPC5	35,450	Dell EMC, 이탈리아	Xeon Gold 6252 24C 2.1GHz, NVIDIA Tesla V100,	CentOS Linux 7
7	셀레네(Selene)	27,580	Nvidia, 미국	AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz, NVIDIA A100,	Ubuntu 18.04.01
8	프론테라(Frontera)	23,516.4	Dell EMC, 미국	Xeon Platinum 8280 28C 2.7GHz	CentOS Linux 7
9	마크로니-100(Marconi-100)	21,640	IBM, 이탈리아	IBM POWER9 16C 3GHz, Nvidia Volta V100,	RHEL 7.6
10	Piz Daint	21,230	Cray/HPE, 스위스	Xeon E5-2690v3 12C 2.6GHz, NVIDIA Tesla P100,	Cray Linux Environment
'최고성능' 단위는 페타플롭스(Pflops)이다. (출처:https://www.top500.org/)

활용

슈퍼컴퓨터는 일부 과학자의 소유물이 아니라 우리 일상생활 가까이에서 밀접한 영향을 미치고 있다. 정밀 의료 및 농업 기술에서부터 스마트 도시 및 재생 에너지 분야와 자율 주행 자동차에 이르기까지 초거대 규모의 문제에 대해 솔루션을 제공하는 슈퍼컴퓨터의 기능과 역할이 그 어느 때 보다 중요해졌다. 슈퍼컴퓨터는 빅데이터, 인공지능(AI) 등의 새로운 개념의 융합적 방법으로 연계, 활용됨으로써 기존 과학기술의 경계를 뛰어 넘고 영역을 확대하고 있다.

슈퍼컴퓨터는 직접 실험을 해야만 얻을 수 있던 과학적 사실들을 시뮬레이션을 통해 빠르고 간단하게 이론을 검증하며, 새로운 과학지식을 선사한다. 이제 슈퍼컴퓨터는 금융, 경제, 안보, 기후, 문화 등 보다 다각화된 모습으로 활용되며 인류가 수행해야 할 숱한 연구를 든든히 뒷받침해주고 있다. 일반인들에게 가장 잘 알려진 슈퍼컴퓨터의 기능은 기상예보다. 2012년, 페타급 슈퍼컴퓨터 '옐로우스톤'은 기후변화 연구에 본격 투입되었다. 이후 기후 변화와 함께 격렬한 기상현상과 해양학, 대기, 자기폭풍, 지진, 해일, 산불, 지하수, 에너지원 등 다양한 지구과학 연구에 활용되었으며 이를 통해 연구자들은 더 복잡하고 정밀한 실험을 다양하게 수행할 수 있게 됐다. 이렇게 슈퍼컴퓨터는 전 세계의 기상청에 자리하며 날씨 예측 및 분석 도우미로 자리 잡았고 미분방정식을 이용한 천만 개 이상의 격자점을 계산하여, 사람이 계산해 도출하는 것보다 훨씬 빠른 속도로 날씨를 예측할 수 있었다. 특히 방대한 데이터를 다룰 수 있는 만큼 대륙, 빙하, 해수면 상승 등 다양한 기후변화 분석에서도 적극적으로 활용되어 지구 온난화를 대처할 수 있을것으로 전망된다. http://www.ciokorea.com/news/14345

또한 슈퍼컴퓨터는 스포츠 분야에서도 능력을 보여줬었다. 슈퍼컴퓨터를 통한 경기 예측 결과가 발표되는 등의 사례로 축구 팬들의 이목을 사로잡았는데 이중 벨기에의 연구팀이 슈퍼컴퓨터에 세계 최고의 플레이어로 꼽히는 축구 선수 둘, 메시와 호날두 중 누가 더 뛰어난지 물었던 사례가 있다. 이 물음에 슈퍼컴퓨터는 지난 2013-14시즌과 2017-18 시즌 동안의 두 선수의 플레이를 빠르게 분석했고, 슈팅, 패스, 드리블, 태클 등 경기 중 자주 발생하는 1,600여 가지 행동 패턴을 중심으로 분석한 결과, 슈퍼컴퓨터는 메시가 호날두보다 두 배 이상 뛰어나다고 발표 했다. 또한 2016년 3월, 바둑 인공지능 프로그램 알파고와 한국의 프로 기사인 이세돌의 대국이 이루어졌는데 이 당시 알파고 컴퓨터는 중앙 처리 장치(CPU) 1202개, 그래픽 처리 장치(GPU) 176개를 사용하는 네트워크 컴퓨터 였으며 이는 하드웨어 성능만 보았을때 세계 500대 슈퍼컴퓨터 중 하위권에 드는 수준이였다.

슈퍼컴퓨터가 제 역할을 톡톡히 해내며 주목을 받는 분야는 과학이다. 슈퍼컴퓨터는 지구과학, 천문학, 생물학, 물리학, 수학 등에서 필요한 수많은 확률을 연산하고 시뮬레이션해 연구가 원활히 진행될 수 있도록 하기 때문이다. 2013년, 생명을 위협하는 질병에 대한 저항력을 높이기 위한 목적으로 개발된 새로운 항산화제가 수퍼컴퓨터와 양자 화학을 이용해 모델링한 것으로 알려졌다. 주 시드니대학교 화학과 레오 래돔 교수와 웨스턴오스트레일리아대학교(University of Western Australia)의 아미르 카튼 박사가 이끄는 연구팀은 이러한 질병들을 예방할 수 있다고 알려진 향상된 항산화제를 개발하고자 정교한 양자 화학과 수퍼컴퓨터를 활용했다. 그리고 2019년, 전 세계를 비상으로 몰아넣은 코로나19와 같은 바이러스 감염 연구에도 바이러스를 치료하는 신약을 개발하기 위해 빠른 시간 안에 방대한 데이터를 비교 및 분석하여, 수천 개의 화합물의 배합, 약물 부작용 등을 예측할 수 있게 하는데 큰 도움을 주고 있다. 실제 미국 오크리지 국립 연구소(ORNL)에 있는 세계 최고의 슈퍼컴퓨터 서밋(Summit)이 코로나19 바이러스 치료제 개발에 투입되었다. 서밋은 분자 역학 시뮬레이션을 통해 8000개가 넘는 화합물이 바이러스와 어떻게 상호 작용하는지 확인하며 바이러스의 감염을 막을 수 있는 분자를 방법을 찾는 등의 임무를 수행하고 있다. 이뿐만 아니라 감염자 수의 통계, 항공이동, 각 지역의 인구통계, 과거 바이러스 확산 자료 등 엄청난 데이터를 분석한 시뮬레이션 결과를 가지고 코로나19 바이러스와 같은 감염병 확산에 대비하고 정책적 결정에도 도움을 줄 수 있다. http://www.ciokorea.com/news/15869

동향

2019년 동향

19년 하반기에 발표된 슈퍼컴퓨터 톱 500 순위를 살펴보면 미국 오크리지 국립연구소(ORNL)의 서밋(Summit)이 1위를 차지했다. 서밋의 실측성능은 148페타플롭스로 1초에 148 x 1,000조번 연산이 가능하다. 2위는 미국 로렌스리버모어 국립연구소(LLNL)의 시에라(Sierra), 3위는 중국의 선웨이 타이후 라이트(Sunway TaihuLight) 순으로 상반기 순위를 그대로 유지했다. 이번 톱 500에서도 미국과 중국은 성능과 수량 면에서 우위를 점하면서미국과 중국이 슈퍼컴퓨터 분야 2강 체제를 유지했다. 톱 500 중 성능은 미국이 37.1%, 중국이 32.3%를 차지해 전체 약 70% 가까이 차지했으며, 수량에서는 중국이 228대(45.6%)를 보유해 2위 미국(117대, 23.4%)을 압도했다. 이러한 슈퍼컴퓨터 분야 주도권을 두고 전통적인 슈퍼컴퓨터 강국인 미국과 풍부한 자본력과 급성장한 기술력으로 무장한 중국의 양강 구도 형성은 지속될 전망이며, 하드웨어 연구개발에 눈을 돌린 유럽연합(EU) 등이 가세하면서 페타플롭스를 넘어 차세대 엑사플롭스급 슈퍼컴퓨터를 조만간 선보일 예정이다.https://repository.kisti.re.kr/bitstream/10580/15381/1/%EC%84%B8%EA%B3%84%20%EC%8A%88%ED%8D%BC%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%20%EC%88%9C%EC%9C%84%20%E2%80%9C%EB%AF%B8%EA%B5%AD%EA%B3%BC%20%EC%A4%91%EA%B5%AD%202%EA%B0%95%E2%80%9D%EC%B2%B4%EC%A0%9C%20%EC%9C%A0%EC%A7%80_%EB%B0%B0%ED%8F%AC.pdf

엑사스케일 슈퍼컴퓨터는 빠르면 2020년 즈음 출시될 전망이며, 엑사스케일 슈퍼컴퓨터는 초당 100경 번 연산(1엑사플롭스)을 할 수 있는 컴퓨터로, 슈퍼컴퓨터 분야의 새로운 전환점을 알리는 상징적인 의미를 갖는다. 엑사스케일 슈퍼컴퓨터의 개발은 그 과정에 많은 암초가 있었다. 가장 큰 걸림돌은 성장세가 둔화된 연산처리장치다. 연산처리장치는 “매 18개월마다 연산처리장치의 성능은 2배 증가한다.”는 무어의 법칙 아래 급격하게 성능이 향상됐다. 이러한 연산처리장치의 급격한 성능 향상을 토대로 슈퍼컴퓨터는 지난 수십 년 간 큰 어려움 없이 발전해 왔다. 그러나 최근 5년 간 연산처리장치의 성능이 2배가 되는 데 소요되는 시간이 점차 길어졌다. 이것은 바로 트랜지스터 공정에서 발생하는 양자터널링 때문이다. 양자터널링은 트랜지스터 공정이 특정 수준 이하로 진행될 경우 전자가 통과할 수 있다는 문제다. 이를 극복하거나 우회하기 위해 소요되는 시간이 새로운 연산처리장치 개발을 늦추고 있는 것이다. 또한 오늘날 연산처리장치의 멀티코어, 매니코어화는 효율적인 병렬처리에 대한 소프트웨어 기술을 요구한다. 현재 슈퍼컴퓨터 톱 500 목록에서 상위권을 차지하고 있는 슈퍼컴퓨터의 연산처리코어 수는 백만 개를 훌쩍 넘어선다. 특히 엑사스케일 슈퍼컴퓨터는 수 천만 개의 코어를 활용할 것으로 예상되어, 병렬처리 기술이 매우 중요한 도전 과제로 부상했다. 수치적으로 코어의 수는 수십 배 증가하지만, 복잡도는 수백 배 이상으로 증가되기 때문이다. 이러한 상황에서 아래 최초의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 개발은 상징적인 의미 이상의 중요성을 갖는다. 국가적으로 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 보유한다는 것은 누구도 도전하지 못한 문제를 해결할 수 있다는 것을 가리키기 때문이다. https://spri.kr/posts/view/22784?code=column

특정 국가의 과학기술력의 바로미터라 할 수 있는 슈퍼컴퓨터는 세계 최고를 향한 주도권 경쟁이 매우 치열한 분야 중 하나다. 도전적인 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 개발했다는 사실은 그것만으로도 향후 슈퍼컴퓨터 산업과 시장을 선도하는 위치를 확보한 것으로 볼 수 있다. 현재 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 향한 국가 간 경쟁은 미국과 중국이 선두를 달리고 있고 일본과 유럽이 그 뒤를 쫓고 있는 상황이다. 미중 무역분쟁이 첨예해지고 있는 가운데 슈퍼컴퓨터 분야에서도 미중 기술패권 경쟁이 심화되고 있다. 슈퍼컴퓨터의 종주국이라고 할 수 있는 미국은 풍부한 과학기술력을 바탕으로 슈퍼컴퓨터 분야를 선도해왔다. 그러나 미국은 지난 10년간 중국의 거센 추격에 밀려 슈퍼컴퓨터와 관련된 여러 지표에서 정상자리를 내줬다. 탑 500 목록에서의 슈퍼컴퓨터 보유 수, 생산 기업, 세계 최고의 슈퍼컴퓨터 등 항목에서 정상을 차지한 중국은 이제 미국과 거의 대등한 슈퍼컴퓨터 기술을 보유한 국가로 발돋움 했다. 중국은 엑사스케일 슈퍼컴퓨터의 상용화 시점 역시 미국에 앞서 있다. 중국은 2020년까지를 목표로 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 개발 로드맵을 제시한 데 비해 미국은 이보다 1년 늦은 2021년을 목표로 한다.https://spri.kr/posts/view/22784?code=column

해외

중국

중국은 텐허-3(Tianhe-3, 天河三号)으로 명명된 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 2020년까지 구축할 것이라고 밝혔다. 이를 위해 중국 정부는 세 기관에 알엔디(R&D) 과제를 지원하여, 세 가지 프로토 타입이 경쟁하는 구도로 개발을 진행하고 있다. 첫 번째는 중국의 국가병렬컴퓨터연구센터가 개발했고, 지난 2016년 세계 정상을 차지한 슈퍼컴퓨터인 중국의 선웨이타이후라이트의 CPU인 SW26010을 활용했다. 두 번째 프로토타입은 중국의 슈퍼컴퓨터 전문기업인 슈곤(Sugon)이 제작했는데 AMD의 클론 CPU인 Hygon과 가속기인 디씨유(DCU)를 혼합한 구조다. 마지막으로 중국국방과학대학은 중앙 처리 장치와 매트릭 3000(Matrix-3000)이라고 명명된 디에스피((Digital Signal Processor)를 활용한 프로토타입을 공개했다. 이 프로토타입은 8개의 중앙 처리 장치와 8개의 디에스피가 하나의 노드에 탑재되어 노드당 96테라플롭스의 이론 성능을 보유하고 있다. 미중의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터의 구축 경쟁은 미중 간 기술패권 경쟁의 추이를 가늠할 수 있는 사건이 될 것이다. 만약 중국이 예정대로 2020년에 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 개발에 성공한다면 중국의 과학기술력을 전 세계에 증명할 수 있을 것이다. 미국도 2022년까지 3대의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 보유할 예정이지만, 최초라는 타이틀이 갖는 무게는 무시할 수 없다. 2019년 9월 기준, 지난 6년간 중국의 슈퍼컴퓨터 텐허-2와 선웨이타이후라이트가 세계 최고의 슈퍼컴퓨터로 1위를 독점해 왔다. 또한 중국은 다양한 슈퍼컴퓨터 항목에서 중국이 1위를 차지한 것으로 미루어 볼 때, 중국은 이제 미국과 어깨를 나란히 할 수 있는 기술을 보유했다고 판단할 수 있다. 슈퍼컴퓨터 종주국 이라 할 수 있는 미국은 중국의 추격에 의해 글로벌 리더십이 흔들리고 있다. 이제 2~3년 내에 드러날 차세대 슈퍼컴퓨터 경쟁에서 누가 승자가 될지 귀추가 주목되는 상황이다.http://m.joongdo.co.kr/view.php?key=20200220010007889

미국

미국은 지난 2019년 3월 미국의 첫 번째 엑사스케일 슈퍼컴퓨터가 될 아르곤 국립 연구소의 오로라(Aurora)를 공개했다. 오로라는 세계 최대의 연산처리장치 생산 기업인 인텔에 의해 구축될 예정이며, 인텔의 3세대 10nm 가속기인 코드명 나이츠밀(Knight Mill)이 탑재될 예정이다. 오로라의 성능은 1엑사플롭스이며, 2021년을 목표로 구축될 예정이다. 오로라는 특히 딥러닝을 비롯한 인공지능을 활용할 수 있는 환경도 제공한다. 미국은 또한 지난 5월 오로라에 이어 엑사스케일 슈퍼컴퓨터인 오크리지 국립 연구소의 프론티어(Frontier)를 공개했다. 프론티어는 연산처리장치 생산 기업인 암드(AMD)가 개발하며 1.5엑사플롭스의 성능을 목표로 한다. 프론티어는 오로라와 마찬가지로 2021년 데뷔를 목표로 한다. 최근에는 로렌츠 리버모어 국립 연구소가 또 다른 엑사스케일 슈퍼컴퓨터인 이엘 카피탄(El Capitan)을 2022년까지 구축한다고 밝혀 미국은 총 3대의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 구축 계획을 공개했다.http://m.joongdo.co.kr/view.php?key=20200220010007889

일본

2020년 6월, 일본의 신형 슈퍼컴퓨터인 후가쿠라는 이름의 슈퍼컴퓨터가 현재 세계에서 가장 빠른 컴퓨터로 평가됐다. 일본 슈퍼컴퓨터가 1위를 차지한 것은 2011년 '게이' 이후 9년만이며 후가쿠는 게이가 1년 걸려서 할 수 있는 실험을 며칠 만에 할 수 있는 능력을 보유했다고 일본 언론은 전했다. 일본은 이번에 세계 최고의 슈퍼컴퓨터를 만들기 위해 일본의 자금력과 기술 네트워크를 최대한 활용했다. 우선 정부와 기업이 힘을 합쳐 6년간 10억달러(약 1조2천억원)의 개발 예산을 투입했는데 이는 미국의 슈퍼컴퓨터 개발 최고 투입액 6억달러를 훨씬 웃도는 금액이다. 또한, 공동개발자인 후지쓰는 인텔과 암드(AMD)칩을 이용해온 대부분의 슈퍼컴퓨터와는 달리 스마트폰 칩에 쓰이는 기술을 이용해 프로세서를 설계했다. 후지쓰는 이를 위해 세계 대부분의 스마트폰을 지원하는 영국 에이알엠(ARM)의 칩 기술을 이용했다

후가쿠는 2014년 일본 정부가 제5차 과학기술기본계획을 수립할 당시 제시한 일본판 4차산업혁명 사회 `소사이어티 5.0'(Society 5.0)을 구현하기 위한 시스템으로 개발이 시작됐다. `소사이어티 5.0'으로 총칭되는 미래 사회는 `사이버 공간과 물리적 공간을 통합한 시스템을 통해 경제 발전과 사회 문제 해결의 균형을 맞추는 인간 중심 사회’이며 당시 일본 정부는 지금까지의 기술 사회를 수렵 사회(Society 1.0), 농업 사회(Society 2.0), 산업 사회(Society 3.0), 정보 사회(Society 4.0)로 규정하고 정보 사회가 해결하지 못하는 문제 해결을 위한 도구로 세계 최강 슈퍼컴퓨터 개발에 눈을 돌렸다. 일본 이화학연구소 마쓰오카 사토시 전산과학센터 소장은 보도자료를 통해 "초기 개념이 제안된 지 10년, 프로젝트가 공식 출범한 지 6년만에 후가쿠를 완성했다"며 "코로나19와 같은 사회적 과제를 해결하는 데도 기여할 수 있는 첨단 정보기기가 됐으면 한다"고 말했다. 실제로 지난 5월15일 후가쿠 설치를 완료한 이화학연구소는 최근 실내에서 재채기나 기침을 할 경우 비말이 어떻게 퍼져나가는지를 이 슈퍼컴으로 시뮬레이션한 결과를 발표했다. 이런 후가쿠는 2021년 4월부터 본격 가동될 예정이다. 일본의 슈퍼컴이 세계 1위에 오르기는 했지만 전체 현황을 보면 일본은 슈퍼컴 경쟁 무대에서 여전히 주변부에 있다. 중국이 226대로 가장 많은 슈퍼컴을 보유하고 있고, 미국이 114대로 그 뒤를 잇는다. 미국과 중국을 제외한 다른 국가들의 슈퍼컴 보유대수는 크게 떨어진다. 일본이 30대로 3위, 이어 프랑스가 18대, 독일이 16대다.http://www.hani.co.kr/arti/science/technology/950695.html

국내

19년 6월, 톱 500이 공개한 최신 자료에 따르면 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온이 톱 500 15위에 올랐다. 하지만 이는 지난해보다 2단계 떨어진 순위다. 19년 톱 500에 등재된 국내 슈퍼컴퓨터의 대수는 누리온을 포함한 5대에 불과했고 기상청이 보유한 슈퍼컴퓨터 누리와 미리가 각각 99위와 100위를 차지했다. 나머지 2대는 100위권 내에 들지도 못했다. 거기에 한국은 누리온 이후 차세대 슈퍼컴퓨터에 대한 뚜렷한 계획이 없는 상황이다. 그리고 그해 11월, 누리온은 상반기 발표된 순위 대비 1단계 상승하면서 14위를 기록했다. 이는 순위 12위였던 오크리지 국립연구소 슈퍼컴퓨터 타이탄이 이번에 퇴역했기 때문이다. 황순욱 슈퍼컴퓨팅본부장은 '이번에 발표된 톱 500 순위에서 눈에 띄는 것은 상위 20위 이내에 새롭게 진입한 슈퍼컴퓨터가 없었다는 점"이라며 이처럼 슈퍼컴퓨터 상위 순위에 변화가 없게 된 것은 슈퍼컴퓨터 초강국인 미, 중, 일이 향후 1~2년 내 구축을 목표로 하는 엑사급 슈퍼컴퓨터 개발에만 전념했기 때문'이라고 말했다.

20년 6월, 누리온’이 17위, 기상청의 누리와 미리가 각각 138위와 139위에 머물렀다. 이마저도 매년 순위가 밀리는 형국이다. 국내 컴퓨팅 분야 전문가들은 일본과 미국 등 선진국들이 국가 전략적 차원에서 컴퓨팅 분야에 투자하는 가운데, 한국 역시 인공지능(AI)과 빅데이터 등 차세대 기술을 선점하기 위해 컴퓨팅 분야에 대한 과감한 투자와 함께 전략을 고민해야 한다고 입을 모은다. 황순욱 한국과학기술정보연구원 국가슈퍼컴퓨팅본부장은 '인공지능과 빅데이터 등 신기술을 접목하며 슈퍼컴퓨터 생태계도 매년 급변하는 상황'이라며 현재와 같이 5~6년을 주기로 한 국가 센터 슈퍼컴퓨터 구축으로는 새로운 추세에 대응하기 어려운 측면이 있다. 전과는 다른 전략을 고민해야 한다고 설명했다.http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2019/06/18/2019061802513.html

일반적으로 슈퍼컴퓨터는 성능 기준 세계 500위 안팎의 고성능 컴퓨터를 의미한다. 이에 따라 일본과 미국 등 선진국은 국력을 보여주는 한편, 첨단기술을 활용하기 위한 수단으로 그동안 슈퍼컴퓨터 개발 경쟁을 벌여왔다. 반면, 한국은 일본과 미국, 중국 등과 비교해 슈퍼컴퓨터를 개발하기 위한 산업 기반이 약하다. 이뿐 아니라 관련 인력 역시 부족하다는 평가다. 우리 정부가 핵심 부품을 중심으로 국산화 작업을 추진하고 있지만, 아직 초기 단계에 머물러 있다. 슈퍼컴퓨터를 자체 개발할 역량을 보유하지 못해 외산에 의존해야 하는 실정이다. 슈퍼컴퓨터 경쟁력을 강화하기 위해서는 정부 차원에서 과감한 재정적 투자가 선결돼야 한다는 지적이다. 실제로 일본은 후가쿠 개발에 국비만 1조 2443억원을 투입했다. 이를 위해 2011년에 계획안을 마련했으며, 이후 2014년부터 예산을 활용하는 작업에 착수했다. 반면 한국이 2018년 미국업체를 통해 구축한 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온은 예산으로 기반시설비용 280억원을 포함해 총 908억원이 쓰였다.https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01361206625830256&mediaCodeNo=257

이에 한국은 뒤쳐진 슈퍼컴퓨터 경쟁력을 강화하기 위해 핵심 부품 국산화 작업과 함께 로드맵 마련에 나섰다. 여기에 양자컴퓨터와 같은 신기술 개발도 추진 중이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI·원장 최희윤)은 올해 상반기부터 산하 국가슈퍼컴퓨팅 본부를 주축으로 태스크포스(TF)를 구성, 오는 2023년쯤 슈퍼컴퓨터 6호기도 도입을 위한 사전기획보고서 작성 준비 작업에 착수한다고 밝혔고, 이와 관련해 내부적으로 테스크포스(TF) 팀을 구성했다. 이 작업을 통해 6호기 도입 사전기획에 활용할 기술과 동향, 수요 정보를 종합적으로 도출한고 세계 슈퍼컴퓨터 기술 발전 추이와 업계 동향, 향후 6호기 이용자가 필요로 할 컴퓨팅 자원규모 등을 파악할 계획이다. 슈퍼컴퓨팅 활용 분야 포커스 그룹 조사나 5호기 이용자그룹 설문도 병행하며 이런 과정을 통해 나온 결과물은 6호기 도입 사전기획보고서로 작성, 이후 본격적인 도입 프로세스 기반으로 활용한다. 또한, 과학기술정보통신부도 관련 로드맵을 마련할 계획이다. 7월 초까지 로드맵을 기획할 주관 업체를 선정한 후 8개월 동안 10명 이상 참여하는 전문가 위원단을 가동하고, 이를 통해 고성능 컴퓨터 구축과 활용을 위한 로드맵을 만든다는 방침이다. 또 슈퍼컴퓨터 핵심인 중앙 처리 장치(CPU)를 국산 기술로 개발하는 사업자로 한국전자통신연구원(ETRI) 컨소시엄을 선정하고 이를 지원할 계획이다. 아울러 슈퍼컴퓨터와 함께 양자컴퓨터 개발 작업도 병행할 방침이다.https://m.etnews.com/20200103000103?obj=Tzo4OiJzdGRDbGFzcyI6Mjp7czo3OiJyZWZlcmVyIjtOO3M6NzoiZm9yd2FyZCI7czoxMzoid2ViIHRvIG1vYmlsZSI7fQ%3D%3D

같이 보기

• 컴퓨터
• 플롭스

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