세계 3위 이자 미국 1위 슈퍼컴퓨터 타이탄(왼쪽), 이세돌 9단과 대결한 알파고는 개발 당시 300위권 슈퍼컴퓨터를 사용했다. 픽사베이·구글 제공

4차 산업혁명은 인간의 지적노동을 대체할 수 있는 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로부터 시작합니다. 현대의 인공지능은 영상에서 객체를 인식하는 정확도가 이미 인간의 수준에 버금가고, 인공지능 바둑 프로그램이 세계 최고 챔피언을 꺾었으며, 두 개의 언어를 동시에 인식할 정도로 향상됐습니다. 이러한 배경에는 인터넷을 통한 빅데이터의 대중화, 저렴한 고성능 하드웨어의 보급, 공개 SW를 통한 공유의 문화가 확산 등 정보통신기술의 환경 변화에 있습니다.

인공지능이 우리생활에 빠르게 스며들고 있는 가운데 인프라 역할을 하는 저렴한 하드웨어의 보급이 증가하고 있습니다. 지난 60년간 인공지능의 부침의 역사를 살펴보면 컴퓨팅 환경이 항상 높은 장벽으로 존재해 왔습니다.

현실적인 문제를 해결하는 도구로써의 인공지능은 시간과 비용이 허락하는 한 수많은 시도를 해보는 것이 일반적입니다.

고성능 컴퓨팅 인프라의 대중화는 인공지능 발전에 매우 중요한 역할을 했습니다. 컴퓨팅 환경의 중요성은 빅데이터를 처리한다는 점에 있어서 이미 공감대가 형성됐지만, 구체적으로 얼마나 필요하며 어느 정도 중요한지에 대해서는 살펴볼 필요가 있습니다.

고성능컴퓨팅(High Performance Computing, HPC) 분야는 전통적으로 슈퍼컴퓨터를 효율적으로 다루기 위해 파생된 학문입니다. 슈퍼컴퓨터는 실험이 불가능한 극한 자연현상의 시뮬레이션을 수행하는 부분에 본질적인 역할이 있습니다.

인간과 대결하기 위해 개발된 게임 인공지능은 이미 슈퍼컴퓨터급 환경을 갖추고 도전했습니다.

지난해 이세돌 9단과 대결한 알파고(AlphaGo)는 개발 당시 300위권에 해당하는 슈퍼컴퓨터를 사용했습니다. 알파고의 인공지능 기술인 딥러닝은 행렬곱 연산으로 분해할 수 있고, 이것은 전통적으로 HPC의 성능을 충분히 활용할 수 있는 것입니다.

따라서 인공지능 연구를 진흥하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 인프라가 필수적이고 가장 선결돼야 하는 과제입니다.

HPC 분야는 세계 최대의 연산처리장치 생산국인 미국이 선도했으나, 최근 3년간 중국이 풍부한 자금력과 기술력을 앞세워 양강구도를 형성하고 있습니다.

HPC 기술력은 '슈퍼컴퓨터'로 대변되고, 매년 2회에 걸쳐 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 1위에서 500위 까지 공개하고 있습니다.

매년 6월 유럽의 ISC(International Supercomputing Conference)와 11월 미국의 SC(Supercomputing Conference)에서 발표하고 있습니다.

지난해 11월 순위를 기준으로, 세계 1위 슈퍼컴퓨터는 93.0 페타플롭의 성능을 보인 중국의 '선웨이 타이후라이트'로 지난 6월에 이어 1위 자리를 지키고 있습니다.

그간의 발전 양상을 볼 때 향후 5년 내에 세계 최고 수준 컴퓨터는 엑사스케일(Exascale)급으로 현실화가 예상됩니다.

미국을 비롯한 HPC 선진국은 엑사스케일 컴퓨팅 달성을 위해 체계적 R&D를 추진하고 있습니다..

또, 인공지능이 점차 현실적인 문제해결의 도구로 각광받음에 따라, HPC 선진국들은 인공지능 연구를 위한 컴퓨팅 환경 확보에 박차를 가하고 있습니다. 특히 캐나다와 유럽은 HPC를 플랫폼화해 산학연을 아우르는 R&D 체계를 갖추고 있습니다.

HPC의 수요는 과학기술 시뮬레이션에 특화된 컴퓨팅 기술에서 국가의 정책을 통해 공공 플랫폼으로 발전하고 있습니다.

국가주도의 초고성능 컴퓨팅, 학술 및 연구목적의 공공 인프라, 기업과 산업체 연구소를 위한 분야, 개인 또는 엔터테인먼트 및 워크스테이션급 분야로 세분화 됩니다.

한국도 세계 상위 10위권 수준의 슈퍼컴퓨터 기술 확보를 위해 '국가 초고성능컴퓨터 사업'을 추진해 슈퍼컴퓨터 기술의 국산화를 위한 노력을 기울이고 있습니다.

이경탁기자 kt87@

자료제공=소프트웨어정책연구소

[출처] http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2017020902101860041001