AI 컴퓨팅 기업 엔비디아(CEO 젠슨 황)가 자사의 생성AI 솔루션을 통해 HPC(High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅) 작업을 가속화하며 코드 생성, 기상, 유전학, 재료 과학 분야의 연구 지원 사례를 16일 발표했다.

수만대의 프로세서 기반 정밀 코딩 간소화

먼저, 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)는 세계 최대 규모의 슈퍼컴퓨터에서 사용하도록 설계된 병렬 프로그래밍 언어인 코코스(Kokkos)로 코드를 자동으로 생성하는 작업에 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG)을 사용하는 것에 엔비디아 툴 세트를 적용했다고 전했다.

또한 이 툴세트를 통해 데이터베이스를 생성하고 AI 모델과 연결하며 코파일럿을 구축하는 등 이들은 다양한 RAG 접근 방식을 실험했다고 밝혔다. 이에 엔비디아 툴 세트를 통해 수만 대의 프로세서에서 작업을 수행하는 데 필요한 미묘한 부분까지도 처리할 수 있다고 전했다.

기후 데이터 신뢰도 높인 생성AI

일기 예보 분야의 연구원과 기업들은 기상, 기후 연구를 위한 서비스와 소프트웨어 세트인 엔비디아 어스-2(Earth-2)의 생성AI 모델인 코디프(CorrDiff)를 채택했다.

코디프는 기존 대기 모델의 25km 해상도를 2km까지 조정할 수 있다. 또한 결합할 수 있는 예측 수를 100배 이상 확장해 예측 신뢰도를 향상한다.

미국 버지니아주 비엔나에 위치한 스파이어(Spire)는 자체 소형 위성 네트워크에서 데이터를 수집하는 기업이다. 스파이어의 머신러닝과 모델링 책임자인 톰 고완(Tom Gowan)은 “우리는 코디프를 글로벌과 지역 AI 예보에 활용해 더욱 풍부한 인사이트를 제공할 계획이다.”라고 말했다.

글로벌 기상 데이터 기업 메테오매틱스(Meteomatics, CEO Martin Fengler)도 최근 자사의 일기 예보 사업에도 엔비디아의 생성AI 플랫폼을 사용할 계획이라고 전했다.

GPU, 유전자 분석 정확성 높여

아르곤 국립 연구소(Argonne National Laboratory)의 과학자들은 이 기술을 사용해 코로나19의 원인이 되는 바이러스를 더 잘 이해하도록 돕는 유전자 염기서열을 생성하고 있다.

특히 엔비디아 A100 텐서 코어(Tensor Core) GPU 기반 슈퍼컴퓨터를 통해 1억 1천만 개 이상의 게놈 서열을 훈련한 GenSLM 모델을 통해 실제 SARS-CoV-2 변종과 매우 유사한 시뮬레이션을 생성했다.

아르빈드 라마나단(Arvind Ramanathan) 아르곤 국립 연구소의 수석 연구원은 “게놈의 여러 부분이 어떻게 공진화하는지 이해하면 바이러스가 새로운 취약성이나 새로운 형태의 저항성을 개발할 수 있는 단서를 얻을 수 있다.”라고 전했다.

GPU, 신소재 시뮬레이션도 최적화

한편, 마이크로소프트의 매터젠(MatterGen) 모델은 원하는 특성을 나타내는 새롭고 안정적인 물질을 생성한다. 이 접근 방식을 통해 화학, 자기, 전자, 기계 등의 기타 원하는 특성을 지정할 수 있다. 마이크로소프트는 이를 위해 엔비디아 A100 GPU를 사용해 애저(Azure) AI 인프라에서 매터젠을 훈련했다.

글로벌 재료 프린팅 기업 카본3D(Carbon3D)는 상업용 3D 프린팅 작업에서 시뮬레이션 솔루션 ‘엔비디아 모듈러스(NVIDIA Modulus)’를 사용해 그래프 신경망 격자 구조를 시연했다.

이 작업에서 카본 3D는 시뮬레이션 연산을 향상시켜 복잡한 구조의 분석과 수치 계산을 빠르게 할 수 있었으며, 소요 시간이 줄어 메모리 효율도 향상됐다고 밝혔다.

향후 엔비디아는 신소재를 비롯한 재료 분야에 HPC 작업에 엔비디아 H200 텐서 코어 GPU와 곧 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 GPU를 접목할 계획이다.