HPC는 1964년 세계 최초의 슈퍼컴퓨터 ‘CDC 6600’의 등장 이후 빠르게 발전해 왔습니다. 이후 전 세계에서 생성되는 데이터 양이 폭발적으로 증가하면서, 이러한 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 HPC의 역할이 무엇보다 중요해졌습니다.
데이터의 효율적 처리에 대한 요구는 HPC 혁신가와 설계자들이 데이터 처리 방법뿐만 아니라, 처리 장소와 대상까지 고민하도록 만들었습니다.
아직 확립된 표준이나 명확한 모범 사례는 없지만, 특히 AI와 같은 분야에서는 혁신과 기술적 진보가 빠르게 진행되고 있습니다.
“우리가 사는 세상과 ‘가능성의 영역’이 기하급수적으로 확장되고 있습니다. 데이터와 컴퓨팅의 양은 단순한 연산 능력을 넘어 알고리즘과 전이 학습의 발전까지 포함합니다. 현재 일어나고 있는 놀라운 변화들은 마치 캄브리아기의 대폭발과 같은 혁신의 시대를 보여줍니다.” – 저스틴 에머슨, 퓨어스토리지 수석 기술 에반젤리스트
클라우드 컴퓨팅이 확고히 자리잡으면서 슈퍼컴퓨팅 혁신과 실험의 새로운 시대가 열렸습니다. 다음은 HPC의 주요 5가지 트렌드와 이러한 흐름이 기업들이 새롭게 축적한 데이터 자산에서 최대한의 가치를 창출하는 데 어떤 의미를 지니는지에 관한 내용입니다.
1. 인공지능이 HPC 발전을 가속화할 것입니다.
현재의 HPC 트렌드를 인공지능(AI)을 언급하지 않고 설명하기는 거의 불가능합니다. 최근 5년간 사물인터넷(IoT), 5G 등 데이터 기반 기술의 발전으로, 의미 있는 AI 구현에 사용 가능한 데이터양이 충분히 확보되면서 AI와 HPC가 서로에게 중요한 영향을 미치고 있습니다.
고성능 컴퓨터는 AI 워크로드를 처리하는 데 필수적이지만, 이제는 AI 자체가 HPC 데이터센터를 개선하는 데 활용되고 있습니다. 예를 들어, AI는 스토리지, 서버, 네트워킹 장비 등 전체 시스템 상태를 모니터링하여 적절한 구성 유지하고 장비 고장을 예측합니다. 기업들은 AI를 통해 냉난방 시스템을 최적화함으로써 전력 소비를 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.
또한 AI는 송수신 데이터의 악성코드 검사를 통해 HPC 시스템 보안에도 중요한 역할을 합니다. 행동 분석과 이상 탐지를 통한 데이터 보호도 가능합니다.
자연어 처리(NLP)는 AI의 또 다른 주목할 만한HPC 관련 분야입니다. AI가 데이터에서 인사이트와 가치를 창출하는 과정에서 NLP는 더 접근성 높고 포괄적인 기술 개발에 기여하고 있습니다.
2. 엣지 컴퓨팅은 가치와 속도를 더할 것입니다.
기업들은 HPC 데이터센터를 온프레미스, 클라우드, “엣지”(각 상황에 따라 다양하게 정의됨) 환경, 또는 이들의 조합으로 구축할 수 있습니다. 하지만 점점 더 많은 조직이 응답 속도 향상과 대역폭 절약을 위해 분산형(엣지) 구축 방식을 선택하고 있습니다.
중앙 집중식 데이터센터는 현대 어플리케이션의 요구 속도를 따라가기에 역부족입니다. 오늘날의 애플리케이션은 점점 엄격해지는 5G 기반 지연 시간 서비스 수준 협약(SLA)을 충족하기 위해 애플리케이션이나 기기와 최대한 가까운 곳에서 데이터 처리와 저장이 이뤄져야 합니다.
HPC가 데이터를 더 빠르게 처리할수록 더 많은 데이터를 분석하고 더 복잡한 문제를 해결할 수 있기 때문에, 속도는 고성능 컴퓨팅의 핵심 요소입니다. 엣지 컴퓨팅이 확산됨에 따라 고성능 컴퓨터는 더욱 강력하고 가치 있는 도구가 될 것입니다.
3. 서비스형 HPC는 접근성을 높일 것입니다.
클라우드의 등장으로 다양한 ‘서비스형’ 모델이 확산되었으며, HPC도 이러한 흐름에 합류했습니다. 많은 공급업체들이 HPC 장비 판매에서 HPC 서비스형(HPCaaS) 제공으로 전환하고 있습니다. 이를 통해 자체 HPC 환경을 구축할 내부 역량이나 자원이 부족했던 기업들도 클라우드를 통해 HPC의 혜택을 누릴 수 있게 되었습니다.
현재 아마존웹서비스(AWS), 구글(Google), 알리바바(Alibaba) 등 주요 클라우드 제공업체들이 HPCaaS를 제공하고 있습니다. HPCaaS의 주요 장점으로는 쉬운 구축, 확장성 및 비용 예측성이 있습니다.
4. GPU 컴퓨팅이 급부상할 것입니다.
원래 게임용으로 설계된 그래픽 처리 장치(GPU)는 가장 중요한 컴퓨팅 기술 중 하나로 발전했습니다. GPU는 여러 데이터를 동시에 처리할 수 있는 특수 처리 장치로, 머신러닝, 비디오 편집, 게이밍 애플리케이션에 매우 유용합니다.
GPU를 HPC에 활용하는 분야로는 기상 예측, 데이터 마이닝을 비롯해 고속 데이터 처리가 필요한 다양한 프로세스를 포함합니다. 엔비디아(NVIDIA)는 GPU 시장을 선도하는 기업입니다.
퓨어스토리지가 엔비디아와 함께 AI 워크플로우를 혁신하는 방법 알아보기>>
참고: GPU는 중앙 처리 장치(CPU)나 텐서 처리 장치(TCU)와 종종 혼동됩니다. CPU는 컴퓨터의 모든 로직, 계산 및 입출력(I/O)을 관리하는 범용 프로세서입니다. TCU는 구글이 머신러닝 워크로드 가속화를 위해 개발한 맞춤형 애플리케이션별 프로세서입니다. 반면 GPU는 그래픽 인터페이스를 개선하고 고급 작업을 실행하기 위한 보조 프로세서입니다.
5. 현대적인 데이터 스토리지는 핵심 투자 요소로 부상할 것입니다.
HPC 시스템의 3가지 핵심 구성 요소는 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지입니다. 스토리지는 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문에, HPC를 도입했거나 계획 중이라면 강력하고 현대적인 데이터 스토리지 솔루션 확보가 필수적입니다.
HPC에서 다루는 방대한 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 스토리지 시스템은 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
- 모든 노드의 데이터에 언제든지 접근 가능
- 모든 규모의 데이터 요청 처리
- 고성능 지향 프로토콜 지원
- 점점 더 엄격해지는 지연시간 SLA에 맞춰 신속한 확장성 확보
HPC 시스템의 미래 경쟁력을 보장하는 데이터 스토리지 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.
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