고성능 컴퓨팅(HPC)이란 무엇인가요?

HPC란 무엇인가요?

고성능 컴퓨팅(HPC)은 병렬로 작동하는 강력한 프로세서 클러스터를 사용하여 빅 데이터라고도 하는 방대한 다차원 데이터 세트를 처리하고 복잡한 문제를 매우 빠른 속도로 해결하는 기술입니다. HPC는 현재 가장 복잡한 컴퓨팅 문제를 실시간으로 해결합니다.

HPC 시스템은 보통 가장 빠른 상용 데스크톱, 노트북 또는 서버 시스템보다 100만 배 이상 빠른 속도로 실행됩니다.

수백만 개의 프로세서 또는 프로세서 코어를 구현하는 특수 목적의 컴퓨터인 슈퍼컴퓨터는 수십 년 동안 고성능 컴퓨팅에서 핵심적인 역할을 했습니다.퍼 슈퍼컴퓨터는 여전히 우리 곁에 있습니다. 이 글을 쓰는 시점에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터는 미국에 있는 Frontier(ibm.com 외부 링크)이며, 처리 속도는 1.102 엑사플롭스, 즉 초당 5분의 1 부동 소수점 연산(플롭)을 처리합니다. 그러나 오늘날에는 온프레미스 또는 클라우드에서 호스팅되는 고속 컴퓨터 서버 클러스터에서 HPC 서비스를 실행하는 조직이 점점 더 많아지고 있습니다.

HPC 워크로드는 인간의 지식을 뛰어넘는 중요하고 새로운 인사이트를 발견하여 상당한 경쟁 우위를 창출합니다. 예를 들어, HPC는 DNA 염기서열을 분석하고, 주식 거래를 자동화하고, 인공 지능(AI) 알고리즘 및 시뮬레이션(예: 자율 주행 자동차를 작동하게 하는 알고리즘)을 실행하여 IoT 센서, 레이더 및 GPS 시스템에서 실시간으로 테라바이트 규모의 데이터 스트리밍을 분석하고 순식간에 결정을 내립니다.

DaaS를 통해 업무 환경의 유연성 확보

서비스형 데스크톱(DaaS)을 통해 기업이 온프레미스에 애플리케이션을 배포하는 것과 동일한 수준의 성능과 보안을 달성할 수 있는 방법을 알아보세요.

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HPC는 어떻게 작동하나요?

표준 컴퓨팅 시스템은 주로 직렬 컴퓨팅을 사용하여 문제를 해결하는데, 이는 워크로드를 일련의 작업으로 나눈 다음 동일한 프로세서에서 차례로 작업을 실행하는 방식입니다.

이와 대조적으로 HPC는 다음을 사용합니다.

대규모 병렬 컴퓨팅

병렬 컴퓨팅은 여러 컴퓨터 서버 또는 프로세서에서 동시에 여러 작업을 실행합니다. 대규모 병렬 컴퓨팅은 수만에서 수백만 개에 이르는 프로세서 또는 프로세서 코어를 사용하는 병렬 컴퓨팅입니다.

컴퓨터 클러스터(HPC 클러스터라고도 함)

HPC 클러스터는 병렬 컴퓨팅 작업 부하를 관리하는 중앙 집중식 스케줄러와 함께 네트워크로 연결된 여러 고속 컴퓨터 서버로 구성됩니다. 노드라고 하는 컴퓨터는 고성능 멀티코어 CPU 또는 오늘날에는 엄격한 수학 계산, 머신 러닝 모델 및 그래픽 집약적인 작업에 적합한 GPU를 사용합니다. HPC 클러스터 하나에 100,000개 이상의 노드가 포함될 수 있습니다.

고성능 구성 요소

네트워킹, 메모리, 스토리지 및 파일 시스템과 같은 HPC 클러스터의 다른 모든 컴퓨팅 리소스는 고속 및 높은 처리량을 제공합니다. 또한 노드와 보조를 맞추고 클러스터의 컴퓨팅 성능과 성능을 최적화할 수 있는 저지연 구성 요소이기도 합니다.

HPC 및 클라우드 컴퓨팅

불과 10년 전만 해도 슈퍼컴퓨터를 소유 또는 임대하거나 온프레미스 데이터 센터에 HPC 클러스터를 구축 및 호스팅하는 데 너무 큰 비용이 필요했던 탓에 대부분의 조직에서는 HPC를 사용할 엄두를 내지 못했습니다.

오늘날 클라우드의 HPC(서비스형 HPC 또는 HPCaaS라고도 함)는 기업이 훨씬 더 빠르고 확장가능하며 경제적인 방법으로 HPC를 활용할 방법을 제공합니다. HPCaaS에는 일반적으로 클라우드 서비스 제공업체의 데이터 센터에서 호스팅되는 HPC 클러스터 및 인프라에 대한 액세스와 네트워크 기능(예: AI 및 데이터 분석) 및 HPC 전문 지식이 포함됩니다.

현져 세 가지 추세가 클라우드에서 HPC를 주도하고 있습니다.

급증하는 수요

모든 조직은 업종에 관계없이 실시간 인사이트와 HPC 앱만이 해결할 수 있는 복잡한 문제를 해결하여 확보할 수 있는 경쟁 우위에 점점 더 의존하고 있습니다. 예를 들어, 신용카드 사기 탐지는 누구나 한 번쯤은 체험해 본 적이 있는 분야로, 사기 활동이 확대되고 사기범들의 수법이 끊임없이 변화하는 중에도 사기를 더 빠르게 식별하고 성가신 오탐지를 줄이기 위해 HPC를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.

저지연, 고처리량 RDMA 네트워킹의 보급률

원격 직접 메모리 액세스(RDMA)를 사용하면 네트워크에 연결된 한 컴퓨터가 다른 컴퓨터의 운영 체제나 컴퓨터의 처리를 중단하지 않고도 네트워크에 연결된 다른 컴퓨터의 메모리에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간을 최소화하고 처리량을 극대화할 수 있습니다. InfiniBand, 가상 인터페이스 아키텍처, 컨버지드 이더넷을 통한 RDMA를 포함한 새로운 고성능 RDMA 패브릭은 클라우드 기반 HPC를 가능하게 합니다.

광범위한 퍼블릭 클라우드 및 프라이빗 클라우드 HPCaaS 가용성

오늘날 모든 주요 퍼블릭 클라우드 서비스 제공업체는 HPC 서비스를 제공합니다. 일부 조직에서는 규제가 심하거나 민감한 HPC 워크로드를 온프레미스에서 계속 실행하고 있지만, 많은 조직에서는 하드웨어 및 솔루션 제공업체에서 제공하는 프라이빗 클라우드 HPC 서비스를 채택하거나 마이그레이션하고 있습니다.

HPC 사용 사례

HPC 애플리케이션은 일반적으로 AI 앱, 특히 머신 러닝 및 딥 러닝 앱과 동의어가 되었으며, 오늘날 대부분의 HPC 시스템은 이러한 워크로드를 염두에 두고 만들어집니다. 이러한 HPC 애플리케이션은 다음과 같은 분야에서 지속적인 혁신을 주도하고 있습니다.

의료, 유전체학 및 생명 과학

인간 게놈의 염기 서열을 분석하려는 첫 번째 시도는 13년이 걸렸지만, 오늘날 HPC 시스템은 하루도 채 되지 않는 시간 안에 이 작업을 수행할 수 있습니다. 의료 및 생명 과학 분야의 다른 HPC 적용 분야로는 신약 개발 및 설계, 신속한 암 진단 및 분자 모델링이 있습니다.

금융 서비스

자동화된 거래 및 사기 탐지 외에도 HPC는 몬테카를로 시뮬레이션 및 기타 위험 분석 방법의 애플리케이션을 지원합니다.

정부 및 방위

이 분야에서 성장하고 있는 두 가지 HPC 사용 사례는 일기 예보와 기후 모델링입니다. 두 가지 모두 방대한 양의 과거 기상 데이터와 매일 수백만 개의 기후 관련 데이터 포인트의 변화를 처리해야 하는 작업입니다. 다른 정부 및 방위 적용 분야에는 에너지 연구 및 정보 작업이 포함됩니다.

에너지

에너지 관련 HPC 적용 분야는 정부 및 국방 분야와 겹치는 경우도 있지만, 지진 데이터 처리, 저수지 시뮬레이션 및 모델링, 지리 공간 분석, 풍력 시뮬레이션 및 지형 매핑 등이 포함되어 있습니다.