엑사스케일 컴퓨팅은 1초에 10의 18제곱 번의 계산을 수행할 수 있는 초고속 컴퓨터를 의미합니다. 데이터를 가공할 수 있는 고성능 컴퓨팅 역량을 확보하는 것이 중요한 미션인 현재, 엑사스케일 컴퓨팅은 세계가 주목하고 있는 기술 중 하나입니다. 연구자들은 해당 기술이 다양한 산업과 학문 분야에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대하고 있습니다. 단순 슈퍼컴퓨팅 기술에 국한되는 것이 아니라 데이터 처리와 분석, AI 학습, 클라우드 컴퓨팅, 정밀의료, 적층 가공, 식물에서 바이오 연료료 전환, 에너지와 물 사용의 관계, 물질 발견과 디자인 등과 관련된 프로세스를 더욱 현실적으로 고무시킬 것으로 예상하고 있습니다. 엑사스케일 컴퓨팅에 대해, 아래 원문을 통해 자세히 알아보세요.
올해 노벨 화학상의 영예는 단백질 구조와 기능을 예측하는 인공지능(AI) 개발 연구자들에게 돌아갔어요. 노벨위원회는 노벨 화학상 수상자로 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수와 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 CEO, 존 점퍼 구글 딥마인드 수석연구원을 선정했다고 밝혔어요. 베이커 교수는 단백질 설계 모델을 만든 공로를, 구글 딥마인드 팀은 AI로 수년이 걸리던 단백질 구조 예측을 몇 시간으로 줄여 지각변동을 일으킨 '알파폴드' 개발 공로를 인정받았는데요. 글로벌 빅테크인 구글과 관련된 인물이 3명이나 노벨상을 수상한 점이 이변으로 꼽히고 있어요.
노벨 물리학상도 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수, 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 머신러닝 연구로 수상하여, 노벨 과학상 세 분야 중 두 분야에서 AI 연구자가 수상했어요. 올해 노벨상을 지켜본 과학자들은 AI가 단순한 기술적인 도구를 넘어서 과학 문제를 해결하는 데에 중요한 역할을 하고 있다는 평가를 내렸어요.
AI 성능을 높이기 위해서는 정제된 대규모 데이터가 필요한 상황인데, 그 속을 들여다보면 정리되지 않은 데이터만 가득 쌓여있다고 해요. 성능 좋은 AI를 학습시키기 위해서 대규모 데이터가 필요한 것까지는 이해했는데, '어떻게' 데이터를 축적해야 하는지 신경쓰지 않은 결과예요. 관리되지 않은 데이터가 쌓이면 데이터를 정제하는 작업부터 다시해야 하는데요.
산학계 전문가들은 이러한 문제를 해결하기 위해 실무자 의견을 모은 민관 전방위 데이터관리 연합 체계를 구축해야 한다고 입을 모아요. 정부부처를 포함하여 기업 등의 중요 데이터를 축적하는 주체들 간의 데이터 관리 체계를 마련할 필요가 있다는 것이에요. 데이터 표준화를 통해 서로 상호호환 가능한 수준으로, 같은 플랫폼 내에서 통용될 수 있도록 관리해 대규모 데이터로서 장점을 강조하는 데 집중해야 한다고 강조했어요.
정부가 '국가 AI 컴퓨팅 센터' 건립을 약 2조 원 규모로 추진해요. 이 AI 컴퓨팅 센터는 우리나라의 AI 연산 인프라를 2030년까지 현재 수준의 15배로 끌어올리기 위한 핵심 거점으로, 대구, 강원, 전남 등이 이를 유치함으로써 지역 경제와 기술 발전을 도모하고자 총력을 기울이고 있어요.
과학기술정보통신부는 각 지역에 AI 컴퓨팅 센터를 분산하는 것이 필요하다는 입장을 보였어요. 정부 관계자는 "AI 컴퓨팅 센터가 갖춰야 할 연산 자원과 소프트웨어 기능 등을 고려할 때, 여러 지역에 분산 배치함으로써 다양한 산업 분야의 요구를 충족시킬 수 있다"라고 설명했어요.
최근 발표된 오픈PR 시장 분석에 따르면, 2023년 5030억 달러 규모였던 글로벌 반도체 시장이 2032년까지 연평균 10% 성장할 것으로 전망돼요. 특히 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야의 급속한 성장이 반도체 산업의 새로운 성장 동력으로 부상하고 있는데요. 대규모 언어 모델 같은 AI 애플리케이션 확산은 고성능 반도체에 대한 수요를 크게 늘리고 있어요.
시장 환경 변화는 한국 반도체 기업에 중요한 시사점을 제공해요. 삼성전자와 SK하이닉스로 대표되는 한국 기업들은 메모리 반도체 시장에서 주도적 위치를 점하고 있지만, AI와 HPC 관련 비메모리 반도체 시장에서의 경쟁력 강화가 시급한 과제로 대두되고 있어요.
