클라우드 기반의 HPC(HPCaaS)는 복잡한 계산을 수행하거나 대규모 데이터를 처리할 때 필요한 고성능 컴퓨팅 환경을 구성하는 데 있어 큰 이점을 제공합니다. 자체 HPC 환경을 구축하기 위해서는 초기 구축 비용과 장비 선정, 인력 배치 등을 모두 고려해야 합니다. HPCaaS를 이용하면 이러한 점들을 모두 생략한 채 데이터센터에 있는 자원을 빌려 사용하고, 사용한 만큼만 지불할 수 있는 구조이기 때문입니다. 즉 △낮은 초기 인프라 비용, △자원 확장성이 HPCaaS의 대표적인 이점이라고 볼 수 있습니다. 하지만 이러한 HPCaas에도 한계점이 존재합니다. △네트워크 지연(Latency) △비용 문제 △보안 문제 △데이터 전송 비용 △사용자 맞춤형 환경의 제한 등이 그에 해당합니다. 이번 Cover Story에서는 이 문제점들과 함께 이를 극복할 수 있는 방법에 대해 알아보고자 합니다.
이른바 '초고성능 컴퓨팅 기술'을 활용한 제품인 슈퍼컴퓨터는 강력한 고정밀 계산능력에 기반한 시뮬레이션 성능을 통해 현실에서 실험이 곤란한 원자력이나 우주개발 혹은 생명과학 분야 등에서 국가경쟁력의 핵심으로 자리매김하고 있어요. 최근에는 AI 기술과 접목되어 훨씬 광범위한 영역에 대해 빠른 탐색과 정밀한 시뮬레이션의 결합으로 첨단 과학기술의 발전 속도를 더욱 가속화시키고 있는데요.
전 세계적으로 많은 나라들이 슈퍼컴퓨팅 기술력을 확충하고자 노력하고 있는 가운데, 우리 정부도 지속적인 인프라 확충을 위해 슈퍼컴퓨터 6호기 도입을 진행 중인데요. 슈퍼컴퓨터의 핵심 기술인 '가속기용 칩'을 우리 손으로 개발해서 뜨겁게 이슈가 되고 있어요. 그동안 국내에서는 슈퍼컴퓨터 인프라를 외산에 의존했는데, 이번 성과를 통해 산업 생태계 활성화는 물론 인력 양성·공급에도 탄력이 붙을 전망이에요.
AI 에이전트는 사용자의 지시에 따라 필요한 작업을 스스로 결정하고 수행할 수 있는 지능형 소프트웨어예요. 기존 AI 챗봇이 단순히 정해진 답변만 했던 것과 달리 사용자의 목적에 맞춰 정보를 검색하고 분석하며, 직접 실행까지 가능해요.
글로벌 빅테크 기업들이 AI 에이전트(AI비서) 서비스 개발 경쟁에 뛰어들었어요. 구글, 마이크로소프트(MS), 메타 등 거대 기업부터 오픈AI, 엔트로픽, 앤스로픽 등 스타트업까지 시장 선점을 위한 경쟁이 치열해지고 있는데요. 카카오와 네이버, NHN 등 국내 기업들도 AI 에이전트 개발 경쟁에 가세했어요. 업계에서는 AI 서비스 중 시장을 지배할 확률이 높은 서비스 형태로 AI 에이전트를 꼽고 있어요.
산업통상자원부가 'AI 자율제조 선도프로젝트 협약식'을 열고 프로젝트를 공개했어요. AI 자율제조 프로젝트란 제조 공정에 AI를 도입·적용해 제조업의 경쟁력을 획기적으로 높이는 것을 말하는데요. 산업부는 이번 프로젝트를 통해 생산성 향상 30% 이상, 제조 비용 절감 20% 이상, 제품 결함 감소 50% 이상, 에너지 소비 절감 10% 이상 등의 효과를 기대하고 있어요.
해당 프로젝트들은 'AI 자율제조 얼라이언스'를 중심으로 추진되며, 산업부는 얼라이언스 내 대기업부터 1차~4차 벤더인 중견·중소까지 체계적·수직적으로 프로젝트를 확산할 계획이에요.
로저 힐 미국 조지아대 교육학과 학과장이 "AI 개발자 등은 값비싼 고성능 '컴퓨팅 파워'에 쉽게 접근할 수 있을 때 가장 큰 매력을 느낀다"라며 "인공지능 시대에는 물적 자원에 충분히 투자해야 인재를 확보할 수 있다"라고 말했어요.
'글로벌 인재포럼 2024'에서 'AX(AI 전환) 시대, 해외 선진국은 어떤 미래 인재 양성을 실천하고 있는가'를 주제로 한 특별세션에 참가한 힐 학과장은 장비와 훌륭한 동료 등을 충분히 갖추면 연구와 혁신에 매진하는 동기부여, 성취감 등을 자극할 수 있다고 거듭 강조했어요.
