지난 포스팅에서는 고성능 컴퓨팅(HPC ; High-Performance Computing)에 대한 정의와 주요 특징, 시장 전망에 대한 내용을 다뤘습니다.
간단히 정리하자면 HPC는 한계를 초월한 연산 능력과 처리 속도로 복잡한 과제를 수행하는 기술이죠. (HPC에 대해 다시 알아보기à)
이번 글에서는 HPC가 핵심 역할을 수행하는 다양한 분야를 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.

HPC는 현대의 다양한 산업과 과학 연구 분야에서 혁신적으로 사용됩니다. 몇 년 전까지만 해도HPC는 국가 수준의 과학 연구 과제, 특히 계산과학·시뮬레이션에 사용되던 기술이었습니다.
하지만 최근 빠르게 발전하는 기술과 방대한 데이터에 기업들은 더욱 높은 경쟁력을 갖추기 위해 HPC 기술을 도입하고 있습니다.
이제 HPC는 제품 개발을 위한 시뮬레이션, 엔지니어링, AI 연구·구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
각 분야에서, 또 어떤 산업에서 활용하고 있을지 대표적인 사례를 알아보겠습니다.

 

 

 

고성능 컴퓨팅의 사용 분야 1. 시뮬레이션 분야

 

시뮬레이션은 오랜 시간동안 리소스를 소모하는 복잡한 작업입니다. 실제 실험을 수행하지 않고도 다양한 현상들을 시뮬레이션을 통해 모델링하고 예측할 수 있습니다.
HPC는 병렬 처리를 효율적으로 수행하기 때문에 긴 시뮬레이션 작업을 더욱 빠르고 효과적으로 실행할 수 있습니다.
시뮬레이션은 이미 우리 삶의 여러 방면에서 깊숙이 활용되고 있습니다. 그 중에서도 제조업, 항공우주 공학, 기후 모델링 등에서 핵심적으로 다뤄집니다.

 

공학 및 제조업

HPC는 공학 및 제조업에서 특히 해석 업무에 큰 영향을 미칩니다.=제품 설계 시뮬레이션을 통해 제품의 성능, 내구성 및 안전성을 예측하고 개선하여
제품 개발 초기 단계에서 문제를 식별하고 수정할 수 있습니다. 또한 재료 및 부품 분석과 생산 프로세스 최적화는 HPC를 통해 빠르고 정확하게 수행됩니다.

 

항공우주 공학

항공기 및 우주선의 공기역학 시뮬레이션은 안전성과 성능 평가에 필수적입니다. HPC를 활용하여 정밀한 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.
또한 해당 분야에서는 우주 비행체와 항공기의 구조 분석을 통해 부품의 내구성을 향상시킬 수 있습니다.

 

기후 모델링과 환경 연구

대량의 환경 데이터를 수집하고 분석하여 환경의 변화를 모니터링하는 데 HPC는 필수적입니다. 특히 기후 모델링에서 중요한 역할을 합니다.
대규모 데이터 처리와 복잡한 모델링을 통해 지구의 기후 시스템을 모델링하고 기후 변화에 대한 예측을 개선합니다.

 

 

고성능 컴퓨팅의 사용 분야 2. 엔지니어링 분야

 

엔지니어링 분야에서 HPC는 제품 및 시스템 설계, 분석, 최적화에 필수적입니다. 제품 디자인과 테스트의 속도를 높여 더 나은 제품을 개발할 수 있으며,
대규모 데이터 처리와 고성능 그래픽 작업을 통해 제품 개발 주기를 단축하고 디자인 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
더불어 VM(Virtual Machine)을 활용하면 여러 작업을 동시에 실행하여 다양한 결과를 실시간으로 분석할 수 있는데, 해당 작업에 HPC가 결합되어 사용된다면 더욱 효율화된 작업이 가능합니다.

 

항공우주 및 자동차 엔지니어링

HPC를 활용하면 엔지니어들은 고속 공학 디자인을 수행할 수 있습니다. 또한 HPC를 통해 고해상도의 시뮬레이션과 엔지니어링 작업으로
공기 흐름과 열 분포 등을 정밀하게 모델링하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

건축 및 건설

건축가와 건설 엔지니어는 HPC를 활용하여 건물, 다리 및 구조물의 안정성 및 효율성을 모델링하고 건설 과정을 최적화합니다.
또한 자연재해에 대한 모델링과 예측을 통해 재해의 영향을 분석하고 안전한 구조물을 설계할 수 있습니다.

 

 

고성능 컴퓨팅의 사용 분야 3. 딥러닝 분야

 

딥러닝은 대규모 데이터셋에서 복잡한 모델을 훈련하는 데 많은 계산 리소스가 필요합니다. HPC를 활용하면 대용량 데이터에서 더 정확한 모델을 훈련할 수 있으며,
이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등에 적용됩니다. 또한 딥러닝 분야에서 중요한 컨테이너 기술을 HPC와 결합한다면 보다 효과적으로 관리 및 실행할 수 있습니다.

 

의료 및 의료 이미징

의료 정보는 매우 복잡하며 대용량입니다. 따라서 HPC를 활용하여 의료 데이터를 신속하게 분석하고 환자 진단, 질병 예측 및 맞춤형 치료를 개발하는 것이 중요합니다.
특히 딥러닝 알고리즘이 암 진단, 심장 질환 예측 등에서 큰 역할을 수행합니다.

 

금융

금융서비스는 전산적으로 이동 가능한 금전을 매개로 제공되는 ‘무형의 서비스’라는 특징이 있어, 쉽게 디지털화(digitalization)됩니다.
엔비디아가 2022년 전 세계 모든 금융업권의 500개 이상의 금융회사를 대상으로 조사한 결과에 따르면, 조사대상의 75% 이상이 고성능 컴퓨팅,
머신러닝 또는 딥러닝 기술을 활용하는 것으로 파악됩니다. 해당 회사들은 사기거래 탐지, 대화형 인공지능, 알고리즘 트레이딩, 투자관리, 부도 예측 등에 인공지능 및 HPC를 활용합니다.

 

자연어 처리 및 언어 모델

딥러닝 기반의 자연어 처리 모델은 텍스트 분석, 기계 번역, 질문 응답 시스템 등에 적용됩니다. 이러한 모델의 대규모 훈련에는 엄청난 계산 리소스가 필요하며, HPC가 이를 지원합니다.
이를 활용하여 대화형 AI나 가상 비서와 같은 시스템을 만들 경우, 더 복잡한 자연어 이해 작업을 수행함으로써 대화의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

마무리

 

최근 정보화 시대를 넘어 4차 산업혁명 시대로 진입함에 따라 HPC에 대한 중요도와 활용도는 더욱 확대되고 있습니다.
특히 HPC와 인공지능(딥러닝)의 결합은 시장 확장을 가속화시키는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 앞으로는 산업별로 HPC를 잘 활용할 수 있는,
산업에 특화된 솔루션을 사용하는 등의 방안을 찾는 것이 기업의 경쟁력이 될 것입니다.

 

참고 문서

1. NVIDIA CEO 젠슨 황이 전하는 산업용 HPC의 혁신
2. KDI(경제정보센터)-2030년까지 엑사급 초고성능컴퓨터 독자 완성
3. 금융 분야에서 인공지능의 역할과 과제
4. State of AI in Financial Services 2022
5. HPC가 중요한 이유_Intel