Turing Award 수상자 Jack Dongarra: 슈퍼컴퓨팅 분야에는 여전히 많은 여지가 있습니다.

슈퍼컴퓨터는 과학 컴퓨팅 분야의 올림픽 챔피언이라고 할 수 있습니다. 수치 시뮬레이션을 통해 슈퍼컴퓨터는 우주에서 광년 떨어진 별, 지구의 날씨와 기후, 인체의 작동 방식 등 세계에 대한 우리의 이해를 풍부하게 해줍니다.

Jack Dongarra는 40년 넘게 고성능 컴퓨팅 분야의 원동력이었습니다. 올해 초, 2021 ACM A.M. Turing Award는 "40년 이상 동안 하드웨어의 기하급수적인 발전에 보조를 맞춰 고성능 컴퓨팅 소프트웨어를 가능하게 한 수치 알고리즘 및 도구 라이브러리에 대한 그의 선구적인 공헌"으로 Dongarra에게 수여되었습니다.

본 글의 저자인 베니 몰스는 지난 9월 독일에서 열린 제9회 하이델베르그 수상자 포럼에서 돈가라를 만나 고성능 컴퓨팅의 현재와 미래에 대해 논의했다. 돈가라(72) 씨는 테네시대학교 석좌교수이자 1989년부터 미국 에너지부 오크리지 국립연구소에서 저명한 연구원으로 활동해왔다. Bennie Mols는 네덜란드 암스테르담에 거주하는 과학 및 기술 작가입니다.

다음은 인터뷰 내용입니다

Q1: 지난 수십 년 동안 과학 연구를 하게 된 동기는 무엇인가요?

A: 제가 주로 연구하는 분야는 수학, 특히 수치 선형 대수학입니다. 계산이 필요한 물리, 화학과 같은 과목, 특히 선형 방정식의 풀이 시스템의 경우 답을 계산할 수 있는 소프트웨어는 의심할 여지 없이 매우 중요합니다. 동시에, 기계가 달성할 수 있는 고성능을 실제로 얻을 수 있도록 소프트웨어의 작동이 기계의 아키텍처와 일치하는지 확인해야 합니다.

Q2: 슈퍼컴퓨터에서 소프트웨어를 실행하는 데 가장 중요한 요구 사항은 무엇입니까?

A: 이 소프트웨어의 계산 결과가 정확하기를 바랍니다. 우리는 과학계가 이 소프트웨어를 사용하고 이해하며 개선에 기여하기를 바랍니다. 우리는 소프트웨어가 잘 작동하고 여러 컴퓨터에서 이식 가능하길 원합니다. 우리는 코드가 읽기 쉽고 신뢰할 수 있기를 원합니다. 궁극적으로 우리는 소프트웨어를 사용하는 사람들의 생산성을 높여주기를 원합니다.

이러한 모든 요구 사항을 충족하는 소프트웨어를 개발하는 것은 결코 쉽지 않은 과정입니다. 이 수준의 엔지니어링에는 수백만 줄의 코드가 포함되는 경우가 많으며 약 10년마다 기계 아키텍처에 몇 가지 주요 변화가 발생합니다. 이로 인해 알고리즘과 이를 구현하는 소프트웨어를 모두 리팩터링해야 할 필요성이 발생합니다. 소프트웨어는 하드웨어를 따르며 슈퍼컴퓨팅의 최상위에는 더 나은 시스템 성능을 달성할 수 있는 여지가 여전히 많이 있습니다.

Q3: 현재 고성능 컴퓨팅 분야에서 흥미로운 발전이 있나요?

A: 우리의 고성능 슈퍼컴퓨터는 타사 구성 요소를 기반으로 제작되었습니다. 예를 들어 여러분과 나도 고급 칩을 구입할 수 있지만 고성능 컴퓨터에는 많은 칩이 필요합니다. 일반적으로 우리는 고성능 컴퓨터에서 GPU 형태의 일부 가속기를 사용합니다. 우리는 여러 개의 칩 개발 보드를 랙에 놓고 이러한 랙 중 다수가 함께 슈퍼컴퓨터를 구성합니다. 우리가 타사 부품을 사용하는 이유는 가격이 저렴하기 때문이지만, 과학 컴퓨팅을 위해 특별히 칩을 설계하면 더 나은 성능을 갖춘 슈퍼컴퓨터를 얻을 수 있다는 점은 흥미로운 생각입니다.

사실 이것이 바로 Amazon, Facebook, Google, Microsoft, Tencent, Baidu 및 Alibaba와 같은 회사가 자체 칩을 만들고 있는 일입니다. 대학은 자금이 부족하기 때문에 이를 수행할 수 있는 반면, 대학은 자금이 제한되어 있어 불행하게도 타사 제품을 사용해야 합니다. 이것은 나의 또 다른 관심사와 연결됩니다. 과학 분야의 재능이 더 나은 급여를 받는 대기업에 취업하는 것을 보는 대신 어떻게 유지합니까?

Q4: 고성능 컴퓨팅의 미래를 위한 또 다른 중요한 발전은 무엇입니까?

A: 정말 중요한 것들이 있어요. 머신러닝이 이미 과학 컴퓨팅에 큰 영향을 미치고 있다는 것은 분명하며, 이러한 영향은 더욱 커질 것입니다. 저는 머신러닝을 컴퓨터 과학자들이 해결하고 싶어하는 문제를 해결하는 데 도움이 되는 도구라고 생각합니다.

이것은 또 다른 중요한 발전과 함께 진행됩니다. 전통적으로 우리 하드웨어는 64비트 부동 소수점 연산을 사용하므로 숫자는 64비트로 표현됩니다. 그러나 32, 16 또는 8비트와 같이 더 적은 비트를 사용하면 계산 속도를 높일 수 있습니다. 그러나 계산 속도를 높이면 정확성이 떨어집니다. 그러나 AI 계산은 더 적은 비트, 16비트, 심지어 8비트로도 수행될 수 있는 경우가 많습니다. 이는 탐구해야 할 영역이며, 비트를 줄이는 것이 잘 작동하는 부분과 그렇지 않은 부분을 알아내야 합니다.

또 다른 연구 분야는 낮은 정밀도의 계산으로 시작하여 근사치를 얻은 다음 더 높은 정밀도의 계산을 사용하여 결과를 구체화하는 방법에 관한 것입니다.

Q5: 슈퍼컴퓨터의 전력 소비량은 얼마나 되나요?

A: 오늘날 최고의 슈퍼컴퓨터는 초당 엑사플롭스의 작업을 달성하기 위해 20~30메가와트를 소비합니다. 지구상의 모든 사람이 1초에 한 번씩 계산을 한다면, 초대형 컴퓨터가 1초에 하는 일을 하려면 4년 이상이 걸릴 것입니다. 아마도 20년 안에 우리는 부동 소수점 연산 21의 10제곱인 제타플롭(zettaflop) 규모에 도달할 것입니다. 그러나 전력 소비는 제한 요소가 될 수 있습니다. 100메가와트 또는 200메가와트 규모의 기계가 필요할 것인데, 이는 현재 너무 에너지 집약적입니다.

Q6: 미래 고성능 컴퓨팅에서 양자컴퓨팅의 역할을 어떻게 보시나요?

A: 양자 컴퓨팅이 해결할 수 있는 문제는 제한적이라고 생각합니다. 기후 모델링과 같이 슈퍼컴퓨터를 자주 사용하는 3차원 편미분 방정식과 같은 문제는 해결하지 못할 것입니다.

향후에는 다양한 유형의 계산 도구가 포함된 통합 도구를 구축할 예정입니다. 우리는 프로세서와 가속기를 갖게 될 것이고, 기계 학습을 돕는 도구를 갖게 될 것이며, 뇌의 방식으로 뉴로모픽 컴퓨팅을 수행하는 장치를 갖게 될 것이며, 광학 컴퓨터를 갖게 될 것이며, 게다가 양자 컴퓨터도 갖게 될 것입니다. 특정 문제를 해결합니다.

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