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사용자 중심의 HPC 환경 : 복잡함을 넘어 접근성으로
  • 소식
  • 2025.04.18

 


▶ 해당 내용은 ‘2025 클루닉스 타운홀미팅’을 통해 발표된 내용 중 당사의 방향성에 해당하는 부분을 콘텐츠로 재구성한 것이며, 시리즈로 연재됩니다.
 

 


Series 1. 고성능 컴퓨팅 인프라, 스마트 통합 관리로 미래를 열다

▷ Series 2. 워크로드 인텔리전스: HPC 자원 관리의 새로운 패러다임

▷ Series 3. 사용자 중심의 HPC 환경: 복잡함을 넘어 접근성으로 (현재 글)

 

 

 

 

고성능 컴퓨팅(HPC), 전문가의 영역에서 모두를 위한 도구로

 

고성능 컴퓨팅(HPC)은 과거에는 복잡한 명령어 체계와 전문적인 시스템 설정을 요구하는 영역으로, 주로 기술 전문가들만 활용할 수 있었습니다. 그러나 디지털 트랜스포메이션이 가속화되고 데이터 기반 의사결정의 중요성이 증가하면서, HPC 자원에 대한 수요는 연구개발 부서를 넘어 기업 전반으로 확산되고 있습니다.

 

이러한 변화에 발맞춰, 클루닉스는 '사용자 중심의 HPC 환경 제공 기술'을 통해 복잡한 HPC 환경을 혁신적으로 개선하고 있습니다. 이 기술은 HPC의 강력한 성능을 다양한 기술 수준의 사용자들이 손쉽게 활용할 수 있도록 지원하여, 기업의 혁신과 성장을 가속화하는 데 기여합니다.

 

 

 

 

사용자 중심 HPC 환경의 핵심: 간편함, 자동화, 최적화된 경험

 

(1) 간편한 접근성 : 고성능 컴퓨팅의 진입 장벽을 낮추다   

HPC 자원에 대한 접근성을 높이는 것은 사용자 경험 향상의 첫 단계입니다. 다양한 접근 방식을 제공함으로써, 사용자가 자신의 기술 수준과 업무 환경에 맞게 HPC 자원을 활용할 수 있도록 합니다.

 

Ÿ 직관적인 웹 기반 인터페이스: 사용자 친화적인 웹 포털을 통해 복잡한 명령어 지식 없이도 작업을 제출하고, 모니터링하며, 결과를 확인할 수 있습니다. 이는 HPC에 익숙하지 않은 사용자들이 고성능 컴퓨팅을 활용하는 진입 장벽을 낮춥니다.

Ÿ 강력한 통합 명령줄 인터페이스(CLI): 련된 사용자를 위해 풍부한 기능을 갖춘 CLI를 제공하며, 웹 인터페이스와 CLI 간의 원활한 전환을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 상황에 따라 가장 효율적인 도구를 선택할 수 있습니다.

Ÿ 고성능 원격 GUI 실행 기술: 고성능 원격 GUI 실행 프로토콜을 통해 CAD/CAM 소프트웨어, 시각화 도구, 데이터 분석 애플리케이션 등 그래픽 집약적인 작업을 원격에서도 지연 없이 수행할 수 있습니다. 이는 설계 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 연구원들의 생산성을 크게 향상시킵니다.

Ÿ 다양한 원격 프로토콜 통합 지원:  SSH, RDP, VNC 등 다양한 원격 접속 프로토콜을 통합 지원하고, 네트워크 문제 발생 시에도 작업 세션을 유지하는 기술을 제공합니다. 이는 특히 장시간 실행되는 HPC 작업에서 중요한 요소입니다.

 

(2) 자동화된 워크플로우: 프로세스의 복잡성을 단순화하다

복잡한 HPC 워크플로우를 자동화함으로써, 사용자는 기술적 세부사항보다 본연의 연구나 업무에 집중할 수 있습니다.

 

Ÿ 템플릿 기반 작업 실행: 사전 구성된 템플릿을 통해 사용자는 복잡한 HPC 작업을 몇 번의 클릭만으로 실행할 수 있습니다. 이는 특히 반복적인 작업이나 표준화된 분석 파이프라인에 유용하며, 시간 절약과 오류 감소 효과를 제공합니다.

Ÿ 지능형 데이터 기반 자원 할당: 사용자의 작업 특성과 과거 패턴을 분석하여 최적의 컴퓨팅 자원을 자동으로 할당합니다. 사용자는 복잡한 자원 요구사항을 직접 지정할 필요 없이, 시스템이 자동으로 최적의 구성을 결정함으로써 작업 성능을 극대화합니다.

Ÿ 데이터 라이프사이클 자동화: 데이터의 수집, 전처리, 분석, 시각화, 저장, 아카이빙에 이르는 전체 데이터 라이프사이클을 자동화하여 사용자의 데이터 관리 부담을 줄입니다. 이는 대용량 데이터를 다루는 연구 분야에서 특히 중요한 요소입니다.

Ÿ 응용 SW 자동 구성 및 실행: 사용자의 작업에 필요한 소프트웨어와 라이브러리를 자동으로 구성하고 실행함으로써 복잡한 환경 설정에 소요되는 시간과 노력을 절약합니다. 이는 다양한 소프트웨어 의존성을 가진 AI 및 데이터 분석 워크로드에서 특히 유용합니다.

Ÿ Pre/Post 작업 자동 연동: 주 작업 실행 전후에 필요한 데이터 준비, 결과 처리, 시각화 등의 작업을 자동으로 연동하여 전체 워크플로우를 간소화합니다. 사용자는 복잡한 작업 흐름을 설계하고 실행하는 대신, 핵심 매개변수만 지정하면 됩니다.

 

(3) 최적화된 사용자 경험: R&D 및 업무 생산성을 높이다

사용자의 작업 환경을 개인화하고, 필요한 정보와 도구를 쉽게 찾을 수 있도록 지원하며, 팀 협업을 촉진합니다.

 

Ÿ 개인화된 대시보드: 사용자의 역할, 선호도, 작업 패턴에 맞춰 대시보드를 구성하여 가장 자주 사용하는 기능과 정보에 빠르게 접근할 수 있도록 위젯 기능 등을 제공합니다. 이는 사용자 생산성을 높이고 업무 복잡성을 완화합니다.

Ÿ 통합 협업 도구: 팀 구성원 간의 원활한 협업을 지원하는 도구를 제공하여 지식 공유와 공동 작업을 촉진합니다. 코드 공유, 결과 논의, 워크플로우 공유 등이 가능하여 팀 전체의 생산성을 향상시킵니다.

Ÿ AI 개발 환경 통합 지원: 쿠버네티스 및 도커 환경 지원과 GitHub, GitLab 등 외부 코드 레포지터리와의 연동을 통해 AI 개발자들의 협업과 개발 효율성을 높입니다. 또한 공개 AI 모델 레포지터리와의 연동을 통해 최신 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.

 

 

 

 

산업별 활용 사례: 사용자 중심 HPC의 실제 가치

 

사용자 중심의 HPC 환경은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 방식으로 활용되고 있으며, 기업의 디지털 경쟁력을 강화하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

 

(1) 제조업: 설계부터 생산까지 통합 워크플로우

제조업에서는 CAD 설계, 시뮬레이션, 디지털 트윈 운영 등 다양한 단계에서 사용자 중심 HPC가 활용됩니다.

 

Ÿ 엔지니어링 협업 플랫폼: 설계 엔지니어, 시뮬레이션 전문가, 생산 엔지니어 등 다양한 역할의 팀원들이 동일한 HPC 환경에서 협업할 수 있도록 지원합니다. 각 사용자는 자신의 역할에 맞는 인터페이스와 도구를 제공받으면서도, 동일한 데이터와 결과를 공유할 수 있습니다.

Ÿ 시뮬레이션 템플릿 라이브러리: 자주 수행되는 구조 분석, 유체역학 시뮬레이션, 열 분석 등을 위한 템플릿을 제공하여 엔지니어가 핵심 매개변수만 입력하면 복잡한 시뮬레이션을 쉽게 실행할 수 있도록 합니다. 이는 제품 개발 주기를 단축하고 설계 최적화를 가속화합니다.

 

(2) 생명과학: 연구 가속화와 협업 강화

생명과학 분야에서는 게놈 분석, 단백질 구조 예측, 약물 설계 등 복잡한 계산 작업에 사용자 중심 HPC가 활용됩니다.

 

Ÿ 통합 연구 플랫폼: 실험 데이터 수집부터 분석, 시각화, 결과 공유까지 전체 연구 과정을 하나의 플랫폼에서 수행할 수 있도록 지원합니다. 연구자는 복잡한 데이터 변환이나 도구 전환 없이 연구에 집중할 수 있습니다.

Ÿ 협업 연구 환경: 여러 기관의 연구자들이 안전하게 데이터를 공유하고 공동 분석을 수행할 수 있는 환경을 제공합니다. 데이터 접근 권한, 분석 이력, 결과 공유 등이 체계적으로 관리되어 연구 협력을 촉진합니다.

 

(3) 금융 서비스: 모델링과 분석의 민주화

금융 분야에서는 리스크 모델링, 알고리즘 트레이딩 개발, 고객 행동 분석 등에 사용자 중심 HPC가 활용됩니다.

 

Ÿ 금융 모델링 플랫폼: 퀀트 애널리스트와 리스크 관리자가 복잡한 금융 모델을 개발하고 테스트할 수 있는 환경을 제공합니다. 역사적 데이터 접근, 병렬 시뮬레이션, 결과 시각화 등이 통합된 환경에서 이루어져 모델 개발 효율성을 높입니다.

Ÿ 규제 준수 워크플로우: 금융 규제 보고서 생성을 위한 자동화된 워크플로우를 제공하여 데이터 수집부터 분석, 보고서 생성까지의 과정을 간소화하고 오류 가능성을 줄입니다.

 

(4) 에너지 및 기후 연구: 협업적 모델링 환경

에너지 산업과 기후 연구에서는 대규모 시뮬레이션과 데이터 분석에 사용자 중심 HPC가 활용됩니다.

 

Ÿ 통합 모델링 환경: 기후 모델, 에너지 시스템 모델, 경제 모델 등 다양한 모델을 통합하여 실행하고 분석할 수 있는 환경을 제공합니다. 연구자는 모델 간 데이터 변환이나 인터페이스 차이에 대한 걱정 없이 연구에 집중할 수 있습니다.

Ÿ 협업적 시나리오 분석: 여러 전문가가 함께 다양한 시나리오를 설계하고, 결과를 비교 분석할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 에너지 전환이나 기후 변화 대응 전략에 대한 종합적인 분석이 가능합니다.

 

 

 

 

클루닉스의 통합 HPC 솔루션: 디지털 혁신의 가속기

 

클루닉스는 '지능형 HPC 인프라 오케스트레이션 기술', '워크로드 중심의 HPC 자원 관리 및 최적화 기술', 그리고 '사용자 중심의 HPC 환경 제공 기술'이라는 세 가지 핵심 기술을 통해 고성능 컴퓨팅의 모든 측면을 아우르는 통합 솔루션을 제공합니다. 이 세 가지 기술은 유기적으로 연계되어 다음과 같은 혁신적인 가치를 창출합니다:

 

Ÿ 인프라 효율성 극대화: 이기종 자원의 통합 관리와 지능적인 워크로드 최적화를 통해 컴퓨팅 자원의 활용률을 높이고 투자 수익률(ROI)을 극대화합니다.

Ÿ 사용자 경험 최적화: 직관적인 인터페이스, 자동화된 워크플로우, 개인화된 환경을 통해 다양한 기술 수준의 사용자들이 HPC의 강력한 성능을 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.

Ÿ 운영 복잡성 감소: 통합 관리 인터페이스와 자동화된 작업 관리를 통해 IT 팀의 운영 부담을 줄이고, 시스템 관리의 효율성을 높입니다.

Ÿ 혁신 가속화: 연구자와 개발자가 인프라 관리보다 핵심 업무에 집중할 수 있도록 지원하여, 새로운 아이디어와 혁신의 실현 속도를 높입니다.

Ÿ 협업 강화: 팀 구성원 간의 효율적인 지식 공유와 공동 작업을 지원하여, 조직의 집단 지성을 활용한 혁신을 촉진합니다.

 

클루닉스의 통합 HPC 솔루션은 기업이 복잡한 HPC 기술의 장벽을 넘어, 고성능 컴퓨팅의 강력한 성능을 최대한 활용하여 경쟁력을 강화하고 디지털 혁신을 이끌어가는 데 필수적인 도구입니다.

 

 

 

 

자주 묻는 질문(FAQ)

 

 

Q: 사용자 중심 HPC 환경의 주요 이점은 무엇인가요?

A: 사용자 중심 HPC 환경의 주요 이점으로는 다양한 기술 수준의 사용자들이 HPC 자원을 쉽게 활용할 수 있는 접근성 향상, 복잡한 워크플로우 자동화를 통한 생산성 증대, 개인화된 작업 환경과 협업 도구를 통한 사용자 경험 최적화 등이 있습니다. 이를 통해 기업은 HPC 기술의 장벽을 낮추고, 더 많은 구성원이 고성능 컴퓨팅의 이점을 활용할 수 있게 됩니다.

 

Q: 웹 기반 인터페이스와 CLI를 동시에 제공하는 이유는 무엇인가요?

A: 사용자의 기술 수준과 작업 특성은 다양합니다. 웹 기반 인터페이스는 HPC에 익숙하지 않은 사용자들에게 직관적인 접근 방식을 제공하는 반면, CLI는 고급 사용자들에게 더 많은 제어력과 자동화 가능성을 제공합니다. 두 인터페이스를 함께 제공함으로써, 모든 사용자가 자신의 선호도와 작업 특성에 맞는 방식으로 HPC 자원을 활용할 수 있습니다.

 

Q: 템플릿 기반 작업 실행은 어떤 산업에 특히 유용한가요?

A: 템플릿 기반 작업 실행은 표준화된 워크플로우와 반복적인 작업이 많은 모든 산업에 유용합니다. 특히 제조업의 시뮬레이션, 생명과학의 게놈 분석, 금융의 리스크 모델링, 에너지 산업의 시뮬레이션 등에서 큰 가치를 제공합니다. 이러한 분야에서는 동일한 유형의 작업을 다양한 매개변수로 반복 실행하는 경우가 많아, 템플릿을 통한 자동화의 효과가 극대화됩니다.

 

Q: 클루닉스의 사용자 중심 HPC 환경은 기존 HPC 시스템과 어떻게 통합되나요?

A: 클루닉스의 솔루션은 기존 HPC 인프라와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 기존의 작업 스케줄러, 스토리지 시스템, 인증 시스템 등과 연동되며, 기업의 요구사항에 맞게 맞춤 구성이 가능합니다. 이를 통해 기존 투자를 보호하면서도 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

 

Q: AI 개발 환경 통합 지원은 어떤 이점을 제공하나요?

A: AI 개발 환경 통합 지원은 데이터 사이언티스트와 AI 연구자들이 복잡한 환경 설정 없이 바로 모델 개발과 훈련에 집중할 수 있게 합니다. 쿠버네티스와 도커 지원을 통해 환경 일관성을 보장하고, 외부 코드 레포지터리 연동을 통해 최신 AI 연구 성과를 쉽게 활용할 수 있습니다. 이를 통해 AI 개발 주기를 단축하고 혁신을 가속화할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

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