엔비디아 테슬라, 세계 최고속 오픈 사이언스 슈퍼컴퓨터 타이탄 가동

엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨황)는 엔비디아 테슬라(Tesla)® GPU가 세계 최고속 오픈 사이언스(open science) 슈퍼컴퓨터인 타이탄(Titan)[1]을 가동하게 되었다고 밝혔다. 올해 10월 美 테네시(Tennessee) 주의 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)에서 완성된 타이탄 슈퍼컴퓨터는 향후 세계 과학계의 최고 난제들을 해결하는 데 기여할 전망이다.

▲ 엔비디아 테슬라로 가동되는 세계 최고속 오픈 사이언스 슈퍼컴퓨터 타이탄

타이탄의 최고 성능은 20 페타플롭 이상인 초당 20 경(京) 플롭스(flops)로서, 18,688개의 엔비디아 테슬라 K20 GPU 가속장치가 이 성능의 90%를 책임지고 있다. 테슬라 K20은 역대 최고속, 최고효율, 최고성능 컴퓨팅 아키텍처인 엔비디아 케플러(Kepler)™ 아키텍처에 기반한다.

연구자들은 최근 이전보다 훨씬 빨라진 슈퍼컴퓨터를 활용해 보다 효율적인 엔진, 높은 배기량, 가벼운 배터리 개발에서부터 기후변화, 질병 치료법 연구까지 다양한 과학 분야에서 발견과 혁신을 가속해 왔으며, 타이탄의 완성으로 1,000 페타플롭급 슈퍼컴퓨팅 시대인 엑사스케일(Exascale) 시대에 한 발짝 더 가까워지게 됐다.

미국 에너지부 소속 연구소 중 하나인 오크리지 국립연구소에서 오픈 사이언스 시스템으로 운영되는 타이탄은 학계와 정부 연구소 및 다양한 산업 분야의 연구자들을 위해 활용될 예정이다. 연구자들은 타이탄을 이용해 물리?생물학적 현상을 모델링하고, 실험만 실시할 때보다 훨씬 빠르게 성과를 도출할 수 있게 된다.

테슬라 K20 GPU의 훌륭한 전력 및 비용 효율 덕분에 타이탄은 이전 모델인 2.3 페타플롭 재규어(Jaguar)[2] 시스템 대비 10배 이상 빠른 속도와 5배 이상 높은 전력효율을 자랑한다. 오크리지 국립연구소에서 이번 업그레이드 시 CPU 기반 아키텍처만을 확장했다면 지금보다 시스템 규모가 4배 이상 커지고 30메가와트(MW) 이상의 전력을 더 소비하게 되었을 것이다[3].

엔비디아의 스티브 스콧(Steve Scott) GPU 가속 컴퓨팅 담당 최고기술경영자(CTO)는 “오크리지 국립연구소는 타이탄 시스템에 테슬라 GPU를 채택함으로써 극도로 복잡한 어플리케이션을 가동하고, 가장 시급한 과학적 문제를 해결하는 데 가속 컴퓨팅을 사용할 수 있게 되었다.”며 “가속 컴퓨팅은 기존 CPU 기반 아키텍처로는 불가능한 수준의 성능, 전력 및 비용효율을 제공해, 앞으로 10년 안에 엑사스케일급 성능에 도달할 수 있는 가장 현실적인 수단을 제시한다.”고 설명했다.

오크리지 국립연구소는 3년 전, 오픈 사이언스 시스템 분야의 리더이자 세계 1위의 강력한 슈퍼컴퓨터였던 재규어를 업그레이드하기로 결정하고 타이탄의 개발을 시작했다. 이번 업그레이드를 통해 710 테라바이트의 메모리가 채택되었고, 시스템의 200개 캐비닛을 크레이(Cray) XK7 슈퍼컴퓨터로 전환하기 위해 컴퓨트 모듈 대신 테슬라 K20 GPU 가속장치가 사용되었다.

오크리지 연구소의 컴퓨팅 및 전산과학 담당 제프 니콜스(Jeff Nichols) 부 연구 디렉터는 “오크리지 연구소는 항상 과학기술 발전을 최우선 과제로 삼아 왔다.”며 “타이탄은 전세계 연구자들이 GPU 가속 컴퓨팅을 이용해 연구를 급속히 진전시킬 수 있게 해 주는 획기적인 시스템”이라고 밝혔다. 그는 또한 “새로운 테슬라 GPU 가속장치의 높은 성능 및 전력효율은 타이탄이 소도시 수준의 전력을 소모하지 않고도 전례 없는 성능을 달성할 수 있게 해 준다.”고 덧붙였다.

세계 최고속 오픈 사이언스 슈퍼컴퓨터 타이탄에 활용된 테슬라 GPU는 엔비디아 쿠다 병렬 컴퓨팅 플랫폼에 기반한 대량 병렬 가속을 가능케 한다. 고효율?고성능 컴퓨팅, 컴퓨터 과학 및 슈퍼컴퓨팅을 위해 설계되어 다양한 과학 및 상업 어플리케이션 구동 시 CPU 단독 방식 대비 훨씬 높은 어플리케이션 가속을 제공한다. 엔비디아 테슬라 GPU에 대한 자세한 정보는 www.nvidia.co.kr/tesla에서 찾아볼 수 있으며, 엔비디아 쿠다(CUDA) 병렬 컴퓨팅 아키텍처에 대한 상세 내용은 www.nvidia.co.kr/cuda 에서 확인할 수 있다.