HPC AI – 인공지능 시대의 핵심, 고성능 컴퓨팅 인프라 완벽 가이드

“와, 컴퓨터가 이렇게까지 빠르게 움직일 수 있다고?” 고성능 컴퓨팅(HPC)을 처음 접하는 분들은 아마 이런 반응을 보이실 겁니다. 우리가 흔히 쓰는 PC나 스마트폰과는 차원이 다른, 그야말로 ‘슈퍼컴퓨터’의 영역에 있는 기술이 바로 HPC입니다. 상상해보세요. 수십, 수백, 심지어 수천 대의 컴퓨터가 한마음 한뜻으로 똘똘 뭉쳐 엄청나게 복잡한 계산을 단 몇 초 만에 해치우는 모습, 그것이 바로 HPC의 정수입니다.

HPC AI 시대, 고성능 컴퓨팅(HPC)이란?

HPC는 간단히 말해, 아주 많은 수의 컴퓨터를 엮어 일반적인 컴퓨터로는 엄두도 못 낼 만큼 방대한 양의 데이터를 빛의 속도로 계산하고 분석하는 기술입니다. HPC는 물리적으로 분리된 여러 대의 서버(우리는 이를 노드라고 부릅니다)를 논리적으로 하나의 거대한 시스템처럼 묶어 사용합니다. 마치 개미 한 마리가 낑낑대며 옮기기 힘든 큰 먹이를 수만 마리 개미들이 힘을 합쳐 순식간에 옮기는 것과 비슷하다고 할 수 있죠. 이 때문에 HPC는 날씨 예측, 신약 개발, 우주 시뮬레이션 같은 엄청난 양의 연산이 필요한 연구 분야에서 없어서는 안 될 핵심 중의 핵심입니다.

특히 요즘 가장 뜨거운 분야인 인공지능(AI) 개발에서 HPC의 역할은 절대적입니다. 우리가 사용하는 똑똑한 AI 모델들은 학습을 위해 천문학적인 양의 데이터를 필요로 하는데, 이 방대한 데이터를 처리하고 복잡한 AI 모델을 훈련시키는 과정에서 HPC의 엄청난 연산 능력이 필수적으로 사용됩니다. AI 데이터센터에서는 HPC가 곧 AI의 두뇌이자 엔진이라고 할 수 있죠. 덕분에 우리는 더 똑똑하고 편리한 AI 서비스를 경험할 수 있게 된 겁니다.

 

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AI를 위한 HPC 인프라, 어떻게 구성될까요?

HPC 시스템은 단순한 컴퓨터 한 대가 아니라, 여러 전문화된 하드웨어와 소프트웨어들이 마치 오케스트라처럼 유기적으로 연결되어 최고의 하모니를 만들어냅니다. AI 시대에 HPC가 어떻게 구성되어 AI 발전을 이끄는지, 그리고 이러한 인프라가 어떻게 설치되고 작동하는지 자세히 살펴볼까요?

 

• 하드웨어 (Hardware): HPC의 물리적 심장

  • 노드(Nodes): HPC 클러스터를 이루는 개별 컴퓨터 서버들입니다. 각 노드는 강력한 CPU, GPU, 그리고 충분한 메모리를 갖추고 있으며, 특히 GPU로 이루어질 경우 AI 고성능 컴퓨팅 노드로 작동 됩니다.
  • 스토리지(Storage): AI 학습 데이터같은 방대한 정보를 저장하고 빠르게 접근할 수 있도록 대용량 저장 장치들이 필요합니다.
  • 네트워크 스위치(Network Switches): HPC 클러스터의 핵심 연결망입니다. 특히 InfiniBand(IB) 스위치가 중요한 역할을 합니다.

• 초고속 네트워크 (Network): InfiniBand와 RDMA

  • HPC 클러스터에서는 수많은 노드가 서로 데이터를 주고받아야 합니다. 이때 일반적인 이더넷(Ethernet)보다 훨씬 빠른 InfiniBand(IB)가 주로 사용됩니다. 왜 InfiniBand를 쓸까요?
    • 압도적인 대역폭: InfiniBand는 현재 100Gbps, 200Gbps를 넘어 400Gbps에 이르는 엄청난 대역폭을 제공하여, 일반 이더넷보다 훨씬 빠르게 대용량 데이터를 전송할 수 있습니다. 이는 특히 AI 학습처럼 데이터 전송량이 막대한 작업에서 병목 현상을 최소화합니다.
    • 극도로 낮은 지연 시간(Latency): InfiniBand는 밀리초(ms) 단위의 이더넷과 달리, 나노초(ns) 단위의 매우 낮은 지연 시간을 자랑합니다 (예: 이더넷 1ms vs. InfiniBand 7ns). 이 덕분에 수많은 노드 간에 빈번하게 데이터를 주고받는 병렬 연산의 효율이 극대화됩니다.
    • RDMA(Remote Direct Memory Access) 통신 지원: InfiniBand의 가장 큰 강점 중 하나는 RDMA 통신을 기본적으로 지원한다는 점입니다.
      • RDMA 통신이란? 노드 간에 CPU를 거치지 않고 바로 메모리끼리 직접 데이터를 주고받을 수 있게 해주는 네트워크 기술을 말합니다. 일반 통신은 CPU가 데이터 전송에 개입하지만, RDMA는 CPU 개입 없이 데이터를 바로 전송하여 CPU가 연산에 집중하고, 데이터 전송 속도를 획기적으로 높여줍니다. (참고: TCP 통신 시 InfiniBand의 성능이 1/4로 줄어들 수 있습니다.)
    • 단점으로 InfiniBand는 강력한 성능만큼 비용이 비싸고, Mellanox(NVIDIA에서 인수)의 독점 기술이라 전용 스위치, 케이블, 어댑터 카드 등이 필요하다는 단점이 있습니다.

• 운영 체제 (Operating Systems): HPC의 기본 틀

  • HPC 노드를 구동하는 기반 소프트웨어입니다. 주로 리눅스(Linux) 기반의 배포판(CentOS, RHEL, Ubuntu 등)이 사용되며, 일부 슈퍼컴퓨터에서는 유닉스(UNIX) 계열 운영체제도 사용됩니다.

• 클러스터 관리 (Cluster Management): 대규모 시스템 운영의 효율화

  • 수많은 노드와 복잡한 소프트웨어 스택으로 이루어진 HPC 클러스터를 효율적으로 관리하고 배포하는 데 사용됩니다. 운영체제 설치, 소프트웨어 패키지 배포, 모니터링 등을 자동화하여 관리 부담을 줄여줍니다. **xCAT (eXtreme Cloud Administration Toolkit)**은 IBM에서 개발한 대표적인 오픈소스 관리 소프트웨어입니다.

• 공유 파일 시스템 (Shared Filesystem): 협업을 위한 데이터 공유

  • HPC의 핵심은 여러 노드가 하나의 작업을 공유하고 함께 데이터를 처리하는 것입니다. 공유 파일 시스템은 물리적으로 분리된 다수의 노드를 논리적으로 하나로 묶어 사용하는 병렬 파일 시스템입니다. 모든 노드가 마치 같은 서랍장에서 파일을 꺼내고 넣는 것처럼 직접 파일을 읽고 쓸 수 있도록 해줍니다.
  • 종류: NFS(RDMA 지원 안 됨), NFS over RDMA(RDMA 지원되지만 불안정), GPFS, Lustre(InfiniBand 및 RDMA 통신에 최적화되어 널리 사용됨) 등이 있습니다.

• MPI (Message Passing Interface): 병렬 작업 간의 통신

  • 연구 애플리케이션(APP)이 여러 노드에 걸쳐 하나의 작업을 병렬 처리할 때, 이 분산된 작업들 사이의 병렬 통신을 담당하는 표준 인터페이스입니다. 즉, 여러 노드에서 수행되는 계산 작업들이 서로 데이터를 주고받으며 협력할 수 있도록 돕는 통신 규약입니다.
  • 종류: Open MPI, Intel MPI, MPICH, MVAPICH 등 다양한 구현체가 있으며, 대부분 컴파일러를 포함하고 있습니다.

• 스케줄러 (Scheduler): 작업 흐름 제어 및 리소스 관리

  • Scheduler는 사용자들이 요청한 작업을 관리하고, 시스템의 CPU, GPU, 메모리 등 리소스 사용을 최적화하여 클러스터 전체의 부하를 조절하는 역할을 합니다. 마치 교통정리를 하듯, 수많은 작업 요청을 줄 세우고 가장 효율적인 순서와 방식으로 리소스를 할당합니다. 운영 효율을 위해 선택이 아닌 필수적인 요소입니다.
  • 종류: PBS, LSF, Slurm 등이 있습니다.

• 연구 애플리케이션 (APP) : 최종 목표 달성

  • 이 모든 인프라 위에 연구진들이 실제로 사용하는 프로그램이나 시뮬레이션 소프트웨어가 구동됩니다. AI 모델 학습 프로그램, 복잡한 과학 계산 프로그램 등이 여기에 해당합니다.

 

HPC AI, 인공지능 시대의 혁신을 이끄는 핵심!

HPC 인프라는 단순히 고성능 하드웨어의 집합이 아니라, 최적화된 소프트웨어 스택과 InfiniBand, RDMA와 같은 초고속 네트워크 기술이 유기적으로 결합되어 연구와 AI 개발의 한계를 뛰어넘는 환경을 제공합니다. 이러한 HPC 인프라 덕분에 우리는 기후 변화를 더 정확하게 예측하고, 새로운 물질을 설계하며, 더욱 정교하고 인간적인 AI 모델을 개발하는 등 인류의 지식과 기술 발전을 가속화하고 있습니다. HPC는 미래 연구와 기술 혁신의 가장 중요한 기반이 될 것입니다.

HPC와 AI가 만들어갈 미래가 기대되지 않으시나요?