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엑사스케일

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거대 규모 전산모사 계산을 위한 분자동역학 병렬계산 코드 개발

핵융합 발전은 태양의 원리를 지구상에 구현하여 청정에너지를 얻으려는 시도입니다. 가벼운 원소인 중수소와 삼중수소를 고온의 플라즈마 상태에서 융합시켜 헬륨과 에너지를 생성하는 이 과정은 원자력 발전보다 안전하고 효율적이라고 평가받습니다. 하지만 핵심적인 난관 중 하나는 핵융합 과정에서 발생하는 중성자입니다. 전기적으로 중성인 중성자는 자기장에 의해 제어되지 않고 핵융합로 내부의 대면재와 직접 충돌하여 재료의 물성을 변화시킵니다. 연구자들은 이러한 재료 결함을 분석하기 위해 분자동역학 기법을 활용해 왔습니다. 하지만 기존의 기술은 계산 자원의 한계로 인해 수십 나노미터 이하의 아주 작은 규모만을 다룰 수 있었습니다. 실제 금속 재료는 미세한 결정 조각인 결정립과 그 경계인 결정립계로 이루어진 복잡한 다결정 구조를 띱니다. 특히 결정립계는 주변의 결함과 상호작용하며 재료의 전체적인 물성에 큰 영향을 미치는데, 이를 정확히 파악하기 위해서는 마이크로미터 규모의 거대한 전산 모델이 필수적입니다. 경희대학교와 연세대학교 공동 연구팀은 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 누리온 5호기를 활용해 이 한계를 극복했습니다. 연구팀은 100억 개 이상의 원자로 구성된 마이크로미터 크기의 시스템을 구현할 수 있는 새로운 전산모사 코드를 개발하는 데 성공했습니다. 이는 기존의 한계를 넘어 실제 실험 시편과 유사한 크기와 형태의 다결정 구조를 가상 공간에 구축한 것입니다. 약 80억 개의 원자로 이루어진 모델을 통해 중성자가 시편 내 어디에 충돌하고 에너지가 어떻게 전송되는지를 확률적으로 계산할 수 있게 되었습니다. 새로운 가속화 기법을 적용한 시뮬레이션 결과, 결정립계의 중요한 역할이 명확히 드러났습니다. 결정립계는 중성자 연쇄 충돌의 성장을 저해하는 방어벽 역할을 수행하며, 충돌로 인해 발생한 결함들을 흡수하는 성질을 보였습니다. 또한 충돌 과정에서 결정립계의 형상이 변하거나 결함 고리가 형성되는 등 미시적인 구조 변화도 상세히 관찰할 수 있었습니다. 이전 연구들이 이상적인 상황만을 가정한 정성적 분석에 그쳤다면, 이번 성과는 조사량과 손상 정도를 실제 실험 데이터와 일대일로 비교할 수 있는 정량적 분석의 길을 열었습니다. 이번 연구는 KSTAR 핵융합로의 대면재인 텅스텐 원자 구조를 해석하며 전자 현미경 수준의 실질적인 연구 성과를 거두었습니다. 구축된 거대 규모 전산모사 인프라는 원자 단위의 미시적 현상과 마이크로미터 단위의 거시적 물성을 잇는 중요한 교두보가 될 전망입니다. 엑사스케일 컴퓨팅 시대를 앞두고 선제적으로 확보된 이 기술은 핵융합 분야뿐만 아니라 다양한 멀티스케일 역학 분야로 확산될 수 있습니다. 나노와 마이크로 영역을 아우르는 정밀한 시뮬레이션 기술은 차세대 에너지 장치 개발과 신소재 설계 분야에서 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다.

거대 규모 전산모사 계산을 위한 분자동역학 병렬계산 코드 개발
한국과학기술정보연구원초고성능컴퓨터! 슈퍼컴퓨터
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국가 플래그십 초고성능컴퓨팅 인프라 고도화 사업 온라인 공청회(21.11.10)

우리나라는 1988년부터 국가초고성능컴퓨팅법에 근거하여 국가적 수준의 컴퓨팅 인프라를 구축하고 거대 과학 및 인공지능 연구를 지원해 왔습니다. 현재 운영 중인 5호기 '누리온'은 도입된 지 3년 만에 활용률이 80~90%에 달하며 이미 과부하 상태에 놓여 있습니다. 연구자들이 요청하는 자원의 절반 정도만 지원할 수 있는 현 상황을 타개하기 위해, 정부는 국가 플래그십 초고성능 컴퓨터 인프라 고도화 사업을 통해 6호기 구축을 본격적으로 추진하고 있습니다. 초고성능 컴퓨터는 반도체, 시스템, 소프트웨어 기술이 집약된 첨단 기술의 결정체이자 경제와 사회 전반의 초혁신 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다. 미국, 중국, 일본 등 세계 주요국들은 매년 조 단위의 예산을 투입하며 엑사스케일급 시스템 구축을 통해 기술 패권 경쟁을 벌이고 있습니다. 우리나라도 이러한 글로벌 흐름에 대응하여 4차 산업혁명 시대의 국가 경쟁력을 확보하고, 컴퓨팅 강국으로 도약하기 위한 선제적인 인프라 확충과 독자적인 기술력 확보가 매우 시급한 상황입니다. 6호기 구축을 위한 수요 예측 결과에 따르면, 우리나라 연구 현장에는 최소 600 페타플롭스(PFLOPS) 이상의 성능이 필요한 것으로 나타났습니다. 이는 글로벌 10위권 이내의 성능 변화 추세를 분석한 하향식(Top-down) 방식과 2,500여 명의 전문가 의견을 수렴한 상향식(Bottom-up) 방식을 종합하여 산출된 목표입니다. 6호기는 전통적인 시뮬레이션 연구는 물론, 최근 급격히 증가하고 있는 초거대 AI 모델 학습 수요까지 충분히 수용할 수 있는 규모로 설계되어 연구 생산성을 획기적으로 높일 전망입니다. 기술적으로 6호기는 CPU와 GPU를 혼합한 투트랙 아키텍처를 채택하여 범용 연산과 인공지능 특화 연산을 동시에 지원할 계획입니다. 특히 인공지능 분야의 수요를 적극적으로 반영하여 GPU 비중을 높게 설정하고, 고속 데이터 처리를 위한 SSD 기반 스토리지와 넓은 대역폭의 인터커넥트를 구성할 예정입니다. 또한, 이미 확보된 전용 공간과 기반 시설을 효율적으로 활용하여 2023년 말 가동을 목표로 하고 있으며, 이는 데이터 폭증 시대에 대응하는 국가적 핵심 전략 자산이 될 것입니다. 6호기의 도입은 항공우주, 미세먼지 예측, 신약 개발과 같은 거대 과학 분야의 한계를 극복하는 중요한 열쇠가 될 것입니다. 실험이 불가능한 극한 환경을 가상 공간에서 정밀하게 모사함으로써 연구의 정확도를 높이고 사회 문제 해결에 직접적으로 기여할 수 있습니다. 동시에 수천억 개의 매개변수를 가진 초거대 AI 모델 개발 등 중소기업과 스타트업이 대기업 수준의 인공지능 경쟁력을 갖출 수 있도록 든든한 연구 기반을 제공하여 국가 전반의 디지털 혁신을 가속화할 것입니다. 일각에서는 상용 클라우드 서비스 이용을 대안으로 제시하기도 하지만, 높은 활용률을 상시 유지해야 하는 연구 인프라의 특성상 자체 구축이 훨씬 경제적입니다. 6호기를 클라우드로 대체할 경우 소요 비용이 약 2조 원 이상으로 추산되나, 직접 구축 시에는 약 3천억 원 규모로 해결이 가능하여 예산 효율성이 매우 높습니다. 또한 노후화된 시스템을 유지하는 것보다 고효율의 최신 장비로 교체하는 것이 전기료와 유지보수 측면에서 국가 재정 운영에 훨씬 유리하다는 점도 확인되었습니다. 본 사업은 단순히 장비를 도입하는 것에 그치지 않고, 국산 기술력을 배양하여 궁극적으로 우리 기술로 초고성능 컴퓨터를 만드는 기틀을 마련하는 데 목적이 있습니다. 6호기 구축 이후에도 7호기 로드맵을 이어가며 국가 전략 분야에 자원을 집중 배분하고, 사용자 교육과 최적화 지원을 강화하여 연구자들이 마음껏 도전할 수 있는 환경을 조성할 것입니다. 이는 우리나라가 과학기술 강국으로 발돋움하고 미래 산업의 주도권을 선점하는 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다.

국가 플래그십 초고성능컴퓨팅 인프라 고도화 사업 온라인 공청회(21.11.10)
한국과학기술정보연구원
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