그래픽 처리 장치 전문 업체인 엔비디아가 새로운 RTX 2000 시리즈 제품군을 본격적으로 출시했습니다. 오랜 세월 사용한 GTX라는 명칭을 버리고 RTX라는 새로운 브랜드로 등장한 RTX 2080 Ti, RTX 2080, RTX 2070은 높은 가격으로 인해 다소 논란도 있지만, 엔비디아는 ‘그래픽을 다시 발명했다(Graphic reinvented)’고 언급하면서 대단한 자신감을 보여주고 있습니다. 사실 RTX 시리즈에서 처음 도입한 튜링(Turing) 아키텍처는 엔비디아에도 상당한 도전입니다. 튜링은 그래픽에서는 물론 인공지능에서도 2위가 따라오기 힘든 엔비디아식 초격차 전략을 위한 포석이지만 여러 가지 검증되지 않은 새로운 시도가 담겨있기 때문입니다. 엔비디아가 튜링에서 도입한 가장 중요한 두 가지 핵심 무기는 바로 레이 트레이싱(Ray Tracing)을 위한 RT 코어와 딥러닝을 위한 텐서 코어(Tensor Core)라고 할 수 있습니다. 가짜를 더 진짜처럼 3D 그래픽 카드는 2차원 평면인 모니터에 가상의 3차원 물체를 보여주는 장치입니다. 초창기 3D 그래픽 게임은 지금 기준으로 보면 어설프게 색칠한 상자들이 움직이는 정도에 불과했습니다. 하지만 지난 수십 년간 더 현실적인 가짜를 구현하기 위한 노력 덕분에 게임에 등장하는 사람과 물건들은 점점 실제와 비슷해졌습니다. 엔지니어들은 끊임없이 더 많은 폴리곤과 텍스처를 처리할 수 있는 그래픽 프로세서를 개발했고 이제는 제법 사실적인 사물을 모니터를 통해 보여줄 수 있게 됐습니다. 그러나 이런 꾸준한 노력에도 불구하고 우리의 뇌는 게임 속 3D 그래픽이 실제와 다르다는 사실을 인지합니다. 여러 가지 이유가 있지만, 가장 중요한 건 빛의 효과가 실제와 다르기 때문입니다. 햇빛 같은 광원이 다시 물체에 반사되어 나오는 빛의 미묘한 광원효과는 워낙 복잡해서 슈퍼컴퓨터의 힘으로도 실시간으로 계산해 표현하기 어렵습니다. 물론 그래도 엔지니어들은 가능한 방법을 개발했습니다. 가장 대표적인 방법이 바로 레이 트레이싱(Ray tracing) 기법입니다. 레이 트레이싱은 광원과 빛의 반사를 실제와 가깝게 표현하는 기술로 이미 영화나 동영상 제작에서 널리 쓰이고 있지만, 이를 계산하기 위해서는 많은 시간이 필요해 게임에 적용하기에는 무리가 있었습니다. 영화에서는 몇 시간 렌더링한 결과를 1분 동안 보여줘도 문제없지만, 게임에서는 실시간으로 처리해야 하기 때문입니다. 이 문제의 해결책은 레이 트레이싱을 고속으로 처리할 별도의 연산 장치를 개발하는 것입니다. 엔비디아가 튜링에 탑재한 RT 코어가 그것으로 과거 소프트웨어적으로 레이 트레이싱을 처리할 때와는 비교할 수 없을 만큼 빠른 속도로 레이 트레이싱 연산이 가능해졌습니다. 엔비디아는 스타워즈 기술 데모를 시연하면서 과거 4개의 GPU로 처리하던 레이 트레이싱을 튜링 GPU 한 개로 더 빨리 처리할 수 있다는 점을 보여줬습니다. 물론 그래도 우리의 눈을 완전히 속일 수는 없지만, 더 진짜 같은 가짜를 구현할 수 있게 된 것입니다. 두 마리 토끼를 노리는 텐서 코어 튜링에서 다른 큰 변화는 인공지능 연산 장치인 텐서 코어가 같이 포함되었다는 사실입니다. 텐서 코어의 연산 능력은 114TFLOPS (16FP)로 현존하는 가장 강력한 인공지능 프로세서 가운데 하나입니다. 최근 GPU는 인공지능 분야에 쓰임새가 점점 늘어나고 있기 때문에 이런 변화는 자연스럽지만, 새로 추가된 텐서 코어가 본래 목적인 게임에는 무용지물이라는 게 문제입니다. 엔비디아는 텐서 코어에 새로운 일감을 줬는데, 바로 이미지 품질을 향상시키는 것입니다. 딥러닝 기법으로 저해상도 사진이나 영상으로 바꾸는 연구가 진행 중인데, 튜링은 아예 실시간으로 3D 그래픽 영상 품질을 높입니다. 게임 속 3D 그래픽은 흔히 계단 현상이라고 부르는 앨리어싱(Aliasing)을 제거하지 않으면 모서리 부분이 매우 지저분하거나 거칠게 보입니다. 이를 제거하기 위해 여러 기술이 개발되었는데, 대표적인 방법이 TAA(Temporal Anti-Aliasing)입니다. 어떤 방법이든지, 기존의 그래픽 연산 유닛을 사용하기 때문에 안티 앨리어싱을 많이 할수록 성능이 낮아졌습니다. 하지만 딥러닝을 위한 텐서 코어를 갖춘 튜링에겐 다른 방법이 있습니다. 딥 러닝 슈퍼 샘플링(Deep Learning Super-Sampling·DLSS)은 그래픽 연산이 아닌 인공지능을 이용해 이미지 품질을 높이기 때문에 3D 연산 능력에 영향을 미치지 않습니다. 결과적으로 텐서 코어를 이용해서 3D 처리 능력을 높인 것과 같은 결과를 얻게 됩니다. 물론 딥러닝 기법으로 이미지 해상도를 높일 경우 기존의 방식과 결과물이 다소 달라 이질적으로 보일 수도 있으나 딥러닝 기반이기 때문에 앞으로 알고리즘을 개선하고 학습을 많이 하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 그래픽과 인공지능 왕좌 노리는 엔비디아 하지만 신기술에도 대가는 따르게 마련입니다. 이미 그래픽 연산과 병렬 연산을 위해 수천 개의 CUDA 코어를 집어넣은 상태에서 다시 텐서 코어와 RT 코어를 추가하면서 튜링 GPU는 엄청나게 커졌습니다. RTX 2080 Ti는 754㎟ 다이 (die) 면적에 186억 개의 트랜지스터를 집적했으며 RTX 2080/2070 역시 538㎟ 면적에 136억 개의 트랜지스터를 집적해 전 세대 대비 크기가 대폭 증가했습니다. 그러나 게임에서의 성능 향상 폭은 30-40% 수준으로 트랜지스터 증가에 미치지 못하는 수준입니다. 물론 새로운 유닛을 대거 집어넣었기 때문이죠. 이미 업계 1위인 엔비디아가 이런 대가를 치르면서까지 신기술을 집어넣은 이유는 분명합니다. 경쟁자들이 따라오지 못할 정도로 앞서가려는 것이죠. 레이 트레이싱 기술을 지원하는 게이밍 GPU는 현재 엔비디아만 출시했고 앞으로 당분간 엔비디아 이외의 회사는 없을 것입니다. 텐서 코어를 지닌 GPU 역시 마찬가지입니다. 물론 엔비디아의 전략이 통하려면 게임 제작사들의 협조가 필수적입니다. 제작사들이 적극적으로 레이 트레이싱과 DLSS를 적용해야 빛을 볼 수 있는 것입니다. 이미 여러 게임에서 지원을 공언했지만, 얼마나 보편적으로 이용하게 될지는 아직 미지수입니다. 만약 최신 게임에서 널리 사용하는 기술이 된다면 엔비디아의 입지는 한층 더 강화되고 차세대 그래픽과 인공지능에서 선두를 유지할 수 있을 것입니다. 과연 그렇게 될지는 두고 봐야 알겠지만, 현재의 성공에 만족하지 않고 새로운 시도를 하는 IT 기업의 모습은 매우 긍정적으로 보입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

인간의 발길을 거부한 미지의 하얀 대륙 남극의 모습을 생생히 담아낸 역대 가장 고화질의 지형지도가 공개됐다. 지난 7일(현지시간) 미국 뉴욕타임스 등 현지언론은 드넓은 남극 땅 위에 놓여있는 자동차도 구별할 수 있을만큼 세세한 지형 지도가 제작됐다고 보도했다. 미지의 대륙인 남극은 본토만 1,300만㎢로 표면의 98%가 빙원으로 덮여 있으며, 지구 민물 매장량의 90%를 보유하고 있다. 여전히 남극은 주인이 없는 천연자원의 마지막 보고지만 이곳 역시 지구 온난화의 영향은 피해갈 수 없다. 특히 남극은 지구 온난화의 영향을 가장 쉽게 관찰할 수 있는 것으로 이같은 이유로 전문가들의 주요 연구대상이다.지금까지 과학자들의 발목을 잡아온 것은 연구의 필수적인 남극 지형의 모습을 담아낸 지도가 부실하다는 점이었다. 이번에 미국 오하이오 주립대와 일리노이 대학 등 공동연구팀은 미 국립지리정보국(NGA)의 위성이 촬영한 데이터로 만들어낸 역대 최고로 정확하고 고화질인 남극지도(REMA)를 공개했다. 　 지난 6년 간 촬영된 총 18만 7585장의 이미지로 만들어진 이 지도 제작에는 특히 미국에서 가장 파워풀한 슈퍼컴퓨터 중 하나인 ‘블루 워터스’(Blue Waters)가 활용됐다.연구를 이끈 오하이오 주립대학 이안 호와트 교수는 "지금까지 우리는 오히려 화성보다 못한 남극지도를 가지고 있었다"면서 "과거 남극지도가 센트럴파크 공원을 볼 수 있는 수준이라면 REMA는 자동차만한 것을 구별할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "이번 초고화질 사진을 통해 과학자들은 지구온난화로 변해가는 남극의 모습을 보다 정확히 연구할 수 있을 것"이라고 내다봤다. 박종익 기자 pji@seoul.co.kr

현대판 신문고라는 청와대 국민청원 게시판에 ‘기상청’이라는 단어로 검색을 하면 253건의 관련 글이 뜬다. 대부분이 ‘기상청을 없애 달라’, ‘눈 감고 예보하는 것은 직무유기다’, ‘일본이나 미국에 외주를 주는 것은 어떠냐’는 등 비난 일색이다. 청원이 올라온 날짜를 보면 6년 만에 한반도를 관통한 제19호 태풍 ‘솔릭’이 지나간 지난주부터 전국이 물폭탄 세례를 받은 이번 주에 급증했다는 것을 알 수 있다.태풍 솔릭은 제주와 전남 지역에는 상당한 피해를 입혔지만 정작 내륙으로 상륙한 시점에는 힘이 빠져 기상청의 예측과 같은 강풍과 폭우는 없었다. 태풍이 지나간 뒤에는 하루가 멀다하고 중부지방과 남부지방에 물폭탄이 쏟아지면서 하루이틀 새 여름 장마철 강수량을 훌쩍 넘겨 때아닌 수해에 시달리고 있다. 지구온난화로 인해 예보의 변수는 점점 늘어나 예측이 쉽지 않은 것이 사실이다. 솔릭 때부터 밤샘 작업을 이어 가고 있는 기상청 예보국 직원들이 잇따른 예측 실패로 인한 국민적 비난에 집단 우울 증상을 보인다는 이야기까지 듣고 있노라면 안타까운 마음이 들기도 한다. 사실 국민적 분노의 이면에는 ‘예보의 부정확성’보다 정확도 향상을 위해 기상청이 어떤 노력을 하고 있는지 알지 못하는 답답함이 자리잡고 있는지도 모른다. 슈퍼컴퓨터 도입, 한국형 수치예보모델 개발, 예보관 역량 강화로 ‘예보 정확도를 높일 것’이라는 틀에 박힌 답변에 대한 짜증과 분노가 폭발한 것 아닐까 싶다. 공부 환경도 바꿔 주고 참고서도 사 주고 개인 교사까지 붙여줬는데도 성적이 오를 기미는 보이지 않고 인프라 탓만 하고 있는 아이를 보면 부모들이 화를 내는 것은 인지상정이다. 똑같은 이치이다. 학생이 시험 성적으로 평가받는 것처럼 기상청은 예보 정확도로 평가받을 수밖에 없다. 예보 정확도가 떨어지는 것에 대한 비난은 기상청의 숙명이다. 최근 어떤 이유에선지 기상청장이 교체됐다. ‘예보 오류’ 때문은 아니라지만 여전히 뒷말들이 많다. 기왕에 청장이 바뀐 만큼 체감 예보 정확도를 높이기 위한 특단의 조치를 국민들에게 보여 줘야 할 때다. 언제까지 ‘기상통보청’이나 ‘조선시대 관상감 예측이 더 정확했을 것’이란 비아냥을 들을 수는 없는 노릇 아닌가. edmondy@seoul.co.kr

지난 30년간 풀리지 않았던 핵융합 연구의 난제가 인공지능(AI) 기술과 슈퍼컴퓨터의 도움으로 해결되는 날이 올지도 모르겠다. 27일(현지시간) 영국 일간 데일리메일 등 외신에 따르면, 미국 차세대 슈퍼컴퓨터 ‘오로라’의 첫 번째 프로젝트로 미국 프린스턴 플라스마 물리연구소(PPPL)가 개발 중인 핵융합 연구용 AI 시스템이 선정됐다. 미국 에너지부(DOE)와 프린스턴대가 공동으로 운영하는 이 핵융합 연구기관은 현재 핵융합 최대 난제 ‘핵융합 플라스마 경계면 불안정성 현상’(ELM·Edge-Localized Mode)을 해결하는 데 도움이 될 AI 시스템을 개발하고 있다. 핵융합 발전을 실현하려면 자기장을 이용해 고온의 플라스마를 안정적으로 가둘 수 있어야 한다. 현재 연구자들이 가장 흔하게 시도하고 있는 방식은 ‘토카막’이라는 용기를 이용하는 것이다. 하지만 도넛 모형의 이 원형 용기에 갇힌 플라스마는 내벽과 플라스마 사이의 큰 압력 차 때문에 불안정하다. 특히 핵융합 플라스마 경계면에는 두루마리구름처럼 규칙적인 모습을 가진 운전에 해로운 불안정성 현상인 ELM이 나타난다. ELM은 플라스마 가장자리를 붕괴시켜 안정적인 핵융합 반응을 방해한다. 이 때문에 ELM의 이해와 제어가 핵융합계에서 중요한 문제로 다뤄지고 있다. 즉 이런 장애를 예측하고 제어하는 AI 시스템을 과학자들이 개발하고 있는 것이다. 관련 연구에 참여 중인 PPPL의 윌리엄 탕 연구원은 “우리 연구는 AI의 딥 러닝 방식에서 나올 수 있는 진보를 가속화하기 위해 슈퍼컴퓨터의 능력을 이용할 것”이라고 말했다. 오는 2021년 안에 아르곤 국립연구소에서 가동될 ‘오로라’는 미국 최초의 엑사급 슈퍼컴퓨터로, 초당 1퀸틸리언(100경) 회의 계산을 수행할 수 있는데 이는 현재 가장 강력한 슈퍼컴퓨터들보다 50~100배 빠른 속도다. 연구팀은 AI 기술과 슈퍼컴퓨터를 활용해 한국과 미국, 러시아, 유럽연합(EU), 중국, 일본, 인도 등이 공동 개발 중이며 프랑스에 건설되고 있는 국제핵융합실험로(ITER) 등 토카막 장치의 장애를 예측하고 제어하기 위해 실험적으로 검증할 수 있는 방법을 개발하려고 애쓸 것이다. 한편 ITER은 인류 역사상 가장 복잡한 과학 프로젝트다. 이 핵융합 실험로는 핵융합 반응을 위해 태양의 핵보다 10배 더 뜨거운 섭씨 1억5000만 도까지 가열된다. 이 과정은 토카막 용기 안에서 발생한다. 이는 거대한 자석에 둘러싸여 과열된 이온화 플라스마를 내벽에서 멀리 떨어진 곳에서 순환시킨다. 이때 초전도 자석은 성간 공간만큼 차가운데 영하 269도까지 냉각돼야 한다. 사진=ITER 윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr

컴퓨터의 본질적 역할은 계산이다. 컴퓨터 역사를 보더라도 컴퓨터는 핵물리 실험 모사 장치로써 본격적으로 활용됐다. 이를 기점으로 과학기술도 관측과 실험 위주에서 시뮬레이션 영역으로 변했다. 과학적 시뮬레이션은 더 정확하고 빠른 예측을 위해 막대한 계산이 필요하다.슈퍼컴퓨터는 계산 기능을 극대화한 시스템이다. 현재 슈퍼컴퓨터는 엑사플롭스(초당 100경번 연산) 시스템을 목표로 개발되고 있다. 엑사플롭스는 가능할까. 현재 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터는 미국 오크리지 국립연구소 ‘서밋’으로 122페타플롭스(초당 12경번 연산)의 성능을 갖고 있다. 현재 기술력과 엑사플롭스 시스템의 성능 격차는 약 8배다. 이 간극을 메우기 위해서는 컴퓨터 계산의 핵심인 중앙연산처리장치(CPU)의 성능향상이 필수적이다. CPU는 무어의 법칙에 의해 18개월마다 2배의 성능향상을 달성해 왔다. 이 법칙이 통용된다면 엑사플롭스 시스템 개발에는 54개월의 시간이 걸린다. 2022년쯤에는 최초의 엑사플롭스 시스템이 등장할 수 있다는 말이다. 그러나 현실은 녹록지 않다. 최근 CPU 성능이 2배 향상되는 데 필요한 시간이 길어지고 있기 때문이다. CPU 공정상 물리적 한계가 걸림돌 중 하나다. 보통 10㎚(나노미터) 미만의 CPU 공정에서는 전자가 트랜지스터를 그대로 통과해버리는 현상이 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위한 기술개발에 필요한 시간이 새로운 CPU 개발을 늦추고 있는 것이다. 이런 상황에서 미국은 2022년 엑사플롭스 시스템을 운영하겠다는 청사진을 밝혔다. 여러 난제 속에서도 과학기술 강국이자 슈퍼컴퓨터 선도국의 입지를 다지겠다는 의지이기도 하다. 실제로 미국 방위고등연구계획국에서 차세대 CPU 개발을 추진하고 있다. 2억 1600만 달러가 투입되는 연구를 위해 이달 연구진을 선정하는 등 개발에 본격 착수했다. 특히 3차원 CPU 설계가 목표라 기존과 차별화된 접근을 취한다. 세계 최고 슈퍼컴퓨터를 보유한다는 것은 누구도 해결하지 못한 영역의 문제를 풀 수 있다는 말이다. 지난 6년간 정상을 차지했던 중국도 2020년까지 엑사플롭스 시스템을 개발하겠다고 나섰다. 우리에겐 부러운 일이지만 미국과 중국의 대결 또한 기대되는 대목이기도 하다.

중국 지난의 국가 슈퍼컴퓨터 센터가 세계에서 가장 빠른 속도의 슈퍼컴퓨터를 내놓았다고 관영 환구시보가 7일 보도했다. 　세계 최초의 엑사급 슈퍼컴퓨터는 1초에 100경 단위의 계산을 끝낸다고 산둥 컴퓨터과학 센터는 밝혔다. 중국은 지난 2년간 국가병렬컴퓨팅기술센터(NRCPC) 등에서 슈퍼컴퓨터 개발을 위해 노력한 결과 엑사급 모델을 만들어내는 데 성공했다고 설명했다.　개발 책임자인 장윈취안은 “2020년이 되면 이번에 내놓은 슈퍼컴퓨터 모델이 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 수위에 오를 것으로 기대한다”고 말했다. 슈퍼컴퓨터의 프로세서, 칩, 냉각 및 보존 시스템 등은 모두 중국 국내 기술로 개발됐다고 장은 강조했다. 그는 이어 “현재는 슈퍼컴퓨터 모델의 계산 능력을 점검 중으로 완성품이 나오면 즉시 활용 가능할 것”이라고 덧붙였다. 　중국 슈퍼컴퓨터는 2013년 6월 이후 줄곧 세계 1위를 유지했다. 중국 슈퍼컴퓨터로 자존심이 상한 미국은 2014년부터 1위를 탈환하기 위해 슈퍼컴퓨터 시스템을 개발해 써밋(SUMMIT)과 시에라(SIERRA)를 구축완료했다. 그 결과 지난 6월 미국 에너지부 산하 아크리지국립연구소에 설치된 써밋시스템이 세계 슈퍼컴퓨터 1위 자리에 올랐다. 　써밋은 200페타플롭(1초당 1000조 번의 수학 연산 처리)가 가능해 그동안 1위 자리를 지켰던 중국 타이후라이트 썬웨이 슈퍼컴퓨터를 밀어냈다. 썬웨이는 125페타플롭을 보였으며 이번에 새로 개발된 중국의 슈퍼컴퓨터는 1000페타플롭 성능을 보유했다. 　슈퍼컴퓨터 대수는 중국이 미국보다 훨씬 우세하다. 중국이 보유한 슈퍼컴퓨터는 지난 6월 기준 총 206대로 미국의 124대를 크게 압도했다. 한국은 세계 500위 안에 드는 슈퍼컴퓨터를 모두 7대 보유 중이다. 　특히 이번에 새로 개발된 슈퍼컴퓨터는 대용량 인공지능 기능으로 체스, 의료 영상 진단 등이 가능한 것으로 알려졌다. 중국은 슈퍼컴퓨터가 해양 탐사, 기상학, 정보 보안, 우주 개발, 신에너지, 농업 등의 분야에 사용될 것으로 전망했다. 베이징 윤창수 특파원 geo@seoul.co.kr

매년 6월과 11월이 되면 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능 순위를 1위부터 500위까지 측정하는 ‘톱500’ 리스트가 공개된다. 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 대한 경쟁은, 비유하자면 포뮬러1(F1) 경주의 연비 경쟁과도 유사하다. 슈퍼컴퓨터는 컴퓨터의 본질적인 속성인 계산 기능을 극대화한 장치다. 우리가 사용하는 PC가 일반 자동차와 같다면 F1 경주용 자동차는 달리기 성능에 집중한 슈퍼컴퓨터와 같기 때문이다.슈퍼컴퓨터는 과학적 난제를 풀기 위해 활용된다. 전 지구의 기후 예측, 각종 재난, 재해 예측, 단백질 접합 모델 등 인류가 직면하고 있는 다양한 과학적 문제들이 바로 그것이다. 더 빠른 슈퍼컴퓨터 개발과 도입은 이런 난제를 해결해 과학기술력의 선도적인 입지를 다진다는 점에서 가장 큰 의미를 갖는다. 이 때문에 정상을 차지하기 위한 경쟁은 치열하다. 과거 슈퍼컴퓨터 선진국은 단연코 미국이었다. 그에 이어 전통적 기초과학 강국인 유럽과 지진, 화산 등 자연재해를 예측하기 위한 일본이 슈퍼컴퓨터에 대한 투자를 아끼지 않았다. 그러나 2012년부터 6년 동안은 중국이 정상을 차지했다. 이는 막대한 자금력과 풍부한 인력, 끊임없는 투자의 결과물이다. 특히 2016년에는 자체 기술만으로 슈퍼컴퓨터 정상에 등극하는 기염을 토했다. 절치부심한 미국은 올해 6월 오크리지 국립 연구소가 공개한 슈퍼컴퓨터 ‘서밋’으로 톱500에서 정상을 재탈환했다. 이론적 성능은 200페타플롭스로 초당 20경 번 연산을 처리할 수 있다. 일반적인 사무용 PC의 이론적 성능을 5테라플롭스로 가정하면 ‘서밋’은 PC 4만 대에 해당하는 성능이다. ‘서밋’은 현대 슈퍼컴퓨터의 경향을 단적으로 보여준다. 그간 슈퍼컴퓨터는 물리적 현상을 모사한 미분방정식의 해법을 수치적으로 도출하는 데 집중했다. 그러나 최근 딥러닝(심층학습)의 부상으로 인공지능(AI) 영역에서도 슈퍼컴퓨터급의 계산 장치의 수요가 늘어나고 있다. ‘서밋’은 전통적인 과학계산과 더불어 심층학습까지 수행할 수 있는 GPU(그래픽처리장치) 기반의 시스템을 도입해 슈퍼컴퓨터의 AI 시대를 본격적으로 알렸다. 한국도 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 운영하는 국가슈퍼컴퓨터 5호기 ‘누리온’이 이번 톱500에서 11위에 올랐다. 차세대 슈퍼컴퓨터의 지속적인 도입은 분명 한국 과학기술에 긍정적인 영향을 미치겠지만 이제는 우리 기술로 만든 슈퍼컴퓨터도 필요하다. 과거 중국과 최근 유럽을 보면 슈퍼컴퓨터의 엔진인 연산처리장치의 자체 개발을 추진하고 있다. 과학기술의 근본적인 발전을 위해 슈퍼컴퓨터 분야의 과감한 투자를 망설이지 말아야 한다.

데이터 전송속도 4세대의 1.4배 셀 높이 낮춰 생산성 30% 높여 슈퍼컴 시장 등서 고용량화 주도삼성전자가 세계 최초로 차세대 낸드 인터페이스 기술을 적용한 ‘256기가비트(Gb) 5세대 V낸드’ 메모리 제품의 양산 체제에 들어간다. 삼성전자는 10일 “5세대 V낸드에 자체 개발한 3대 혁신기술을 이용해 ‘3차원 CTF 셀’을 90단 이상 쌓는 세계 최고의 적층 기술을 상용화했다”고 밝혔다. 본격 양산되는 5세대 V낸드는 초당 데이터 전송 속도가 4세대와 비교했을 때 1.4배 수준에 달한다. 메모리 셀의 단층을 피라미드 모양으로 쌓은 뒤 최상단에서 최하단까지 수백 나노미터 직경의 미세한 구멍을 뚫는 방식으로 데이터 저장용 3차원 CTF 셀을 850억개 이상 만드는 첨단 기술이 적용됐다. 특히 단수와 비례해 높아지는 셀 영역의 높이를 20% 낮추는 독창적인 기술을 개발함으로써 생산성도 4세대 제품보다 30% 이상 높였다고 회사 측은 설명했다. 제품의 성능과 생산성을 극대화하기 위해 적용된 3대 혁신기술은 초고속·저전압 동작 회로 설계, 고속 쓰기·최단 읽기응답 대기시간 회로 설계, 텅스텐 원자층박막 공정 등이다. 삼성전자는 슈퍼컴퓨터, 엔터프라이즈 서버, 모바일 등의 시장에서 5세대 V낸드 수요 확대에 대응해 생산 비중을 확대함으로써 고용량화 트렌드를 주도한다는 방침이다. 삼성전자는 2013년 7월 1세대 128Gb MLC 3D V낸드 양산을 시작으로 2014년 8월 2세대 128Gb 3비트 3D V낸드, 2015년 3세대 256Gb 3비트 V낸드 등을 잇따라 개발·양산했다. 이번 5세대 V낸드 양산은 2016년 12월에 4세대 256Gb 3비트 3D V낸드 양산에 돌입한 지 약 1년 7개월 만이다. 회사 관계자는 “5세대 V낸드를 적기에 개발함에 따라 프리미엄 메모리 시장에서 더 차별화한 제품을 선보이게 됐다”면서 “1테라비트(Tb) 제품 등 V낸드 라인업을 확대해 차세대 메모리 시장의 변화를 가속화할 것”이라고 말했다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

신한은행은 3일 경기 안산시 단원구 중소기업연수원에서 ‘청년취업 두드림 기고만장, 4차 산업혁명 스마트 원정대’ 출정식을 개최했다. 이 프로젝트는 중소기업진흥공단과 협업해 중소기업의 일자리 창출을 지원하고 우수한 인재를 발굴하는 게 목표다. 이날 출정식에는 위성호 신한은행장, 이상직 중진공 이사장, 중소·중견기업 멘토단, 43개 대학에서 선발된 청년 인재 405명 등 500여명이 참석했다. 원정대는 4~9일 중국의 선전 소프트웨어단지와 상하이 슈퍼컴퓨터센터, 일본 사이버다인, 싱가포르 사이언스센터 등을 방문한다. 위 행장은 “입사했을 때 신한은행은 작은 조직이었지만 회사가 성장하면서 많은 기회를 접할 수 있었다”면서 “그 기회를 잡으려 1% 더 노력하다 보니 어느새 회사와 함께 내가 성장해 있었다”고 말했다. 최선을 기자 csunell@seoul.co.kr

미국이 다시 슈퍼컴퓨터 세계 1위의 자리를 되찾았습니다. 미국 에너지부 산하의 오크리지 국립 연구소(Oak Ridge National Laboratory·ORNL)에 설치되어 가동에 들어간 서밋(Summit)은 오랜 시간과 비용을 들여 만든 슈퍼컴퓨터로 미국의 대표적 IT 기업인 IBM과 엔비디아의 합작품입니다. 연산 속도는 200페타플롭스(PFLOPS)로 과거 1위인 중국의 선웨이 타이후라이트(Sunway TaihuLight)의 93페타플롭스의 2배에 달하며 2012년 도입했던 타이탄의 27페타플롭스와 비교해도 8배 가까이 빠릅니다. 이런 강력한 연산 능력을 위해서 서밋은 두 가지 프로세서를 사용합니다. CPU는 IBM의 최신 서버용 CPU인 Power9을 사용하는데, 22코어 버전으로 각 코어당 4-8개의 스레드를 지원해서 한 개의 CPU만으로도 여러 개의 CPU를 사용한 서버만큼 힘을 낼 수 있습니다. 서밋에 사용된 IBM AC922 서버에는 Power9 CPU 두 개가 들어갑니다. 하지만 이것만으로는 200페타플롭스의 성능을 내기 어렵기 때문에 엔비디아가 개발한 볼타 V100 기반의 테슬라 GPU 6개가 추가로 사용됩니다. 200억 개가 넘는 트랜지스터를 집적한 볼타 GPU는 병렬연산을 위한 5,376의 CUDA 코어와 인공지능 연산을 위한 672개의 텐서 코어를 지녀 범용 연산은 물론 머신러닝 관련 연산을 훨씬 빠르게 수행할 수 있습니다. 서밋은 이런 IBM AC922 서버 4,608개가 설치되어 200페타플롭스의 성능을 낼 수 있습니다. 서밋의 장점은 일반 연산 능력이 빠르다는 외에도 인공지능 연산에 매우 강하다는 점입니다. 머신러닝 연산에 특화된 V100 GPU를 2만 7000개 이상 사용하고 있어 현시점에서 지구에서 가장 강력한 인공지능 컴퓨터라고 할 수 있습니다. GPU 하나가 120TFLOPS의 텐서 플로 연산을 할 수 있어 수백 개 CPU가 하는 머신 러닝 연산을 한 번에 처리할 수 있습니다. 마치 영화 터미네이터에 나오는 스카이넷을 연상시키는 성능이지만, 영화처럼 인류를 적으로 규정하고 공격하는 일은 불가능합니다. 서밋은 가치 판단은 할 수 없는 데다 핵무기와 인공지능 무기를 통제하는 용도가 아니기 때문입니다. 서밋은 인류와 전쟁을 벌이는 대신 인간을 위해서 일할 것입니다. 물론 이런 슈퍼컴퓨터의 용도 가운데 하나는 핵폭발 시뮬레이션이지만, 오크리지 국립 연구소 측은 서밋이 암 발생을 예측하거나 지구 온난화의 추세를 예측하는 등 인류에게 도움이 되는 용도로 활용될 것이라고 설명했습니다. 한 가지 더 흥미로운 부분은 중국의 대응입니다. 선웨이 타이후라이트가 세계 1위 슈퍼컴퓨터로 등극한지도 2년이 지났기 때문에 일반적인 프로세서 개발 주기를 고려할 때 선웨이 타이후라이트에 사용된 SW26010의 후속 프로세서가 이미 개발이 끝나가는 중일 가능성이 큽니다. 따라서 서밋이 얼마나 왕좌를 지킬지 역시 관심사 가운데 하나입니다. 다만 서밋은 인공지능 연산에 특화되어 있어 한동안 이 부분에서는 가장 강력한 컴퓨터 자리를 지킬 것으로 보입니다. 물론 미국은 서밋에서 슈퍼컴퓨터 프로젝트를 마무리하려는 것이 아니라 더 강력한 슈퍼컴퓨터를 개발해 계속해서 이 분야에서 우위를 지키려 하고 있습니다. 미국 정부의 계획은 2021년까지 서밋보다 적어도 5배 빠른 엑사스케일 컴퓨터를 만든다는 것입니다. 이를 위해 관련 업체에 연구 자금을 지원하고 있으며 IBM과 엔비디아뿐 아니라 미국 내 주요 IT 기업들이 차세대 고성능 프로세서 개발을 위해 협력하고 있습니다. 결국 이런 추세가 이어지면 과거 이세돌 9단을 이긴 알파고의 인공지능 연산 능력을 수천 배 뛰어넘는 고성능 인공지능 컴퓨터의 등장은 시간 문제라고 할 수 있습니다. 과연 이것이 인류에게 축복이 될지는 우리가 이를 어떻게 활용하는지에 달려있을 것입니다. 강력한 슈퍼컴퓨터와 인공 지능 컴퓨터 개발 이상으로 우리에게 중요한 질문입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

끔찍한 공상과학(SF) 영화에나 나오는 이야기라고 생각할지도 모르겠다. 미국의 과학자들이 인간과 닭을 섞은 ‘반인반계’ 배아를 만들어낸 것으로 밝혀져 논란이 일어나고 있다. 미국 뉴욕 록펠러대 연구진은 인간의 세포가 어떻게 태아로 변하는지 그 과정에 대해 더 많은 정보를 알아내기 위해 인공 배양한 인간의 줄기세포를 닭의 배아에 이식하는 연구를 진행했다. 연구진은 이번 연구 결과가 앞으로 인간의 발달장애를 치료하는 수많은 치료법을 개발하는 것으로 이어질 수 있다고 믿고 있지만, 연구 과정 때문에 온라인상에서는 논쟁이 벌어지고 있다. 한 트위터 사용자(아이디 EricHedean)는 “토할 것 같다”고 말했다. 이어 또 다른 사용자(아이디 BernieForTheGreaterGood)는 “실화냐. 좀 끔찍하다. 분자 수준의 연구를 하는 슈퍼컴퓨터가 있다고 해도 이유가 되지 않는다”고 덧붙였다. 애슐리라는 한 여성은 “극도로 무섭고 충격적이다!”고 말했다. 이미 과학자들은 배아의 줄기세포가 뼈와 뇌부터 폐와 간에 이르기까지 신체의 전문적인 세포 형태로 분화할 수 있다는 사실을 알고 있다. 또한 이들은 이미 양서류와 어류의 배아에서 발견된 특정 세포 집단이 초기 발달 구조를 형성하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 알고 있다. ‘형성체’로 불리는 이 세포 집단은 세포가 특정 방법으로 성장하고 발전하도록 유도하는 분자 신호를 보낸다. 하나의 형성체가 한 배아에서 다른 배아로 이식될 때 형성체는 새로운 숙주에 척수와 뇌를 포함해 2차적으로 척주와 중추신경계를 생성하는 세포 분화를 하도록 자극한다. 하지만 인간 배아 실험을 제한하는 윤리적 지침 때문에 연구진은 지금까지 다른 종에서 발견됐던 형성체가 우리 인간에게도 존재하는지 알지 못했다. 예를 들어 미국 매사추세츠주(州)에서는 14일 미만의 배아를 실험에 사용할 수 있다. 이 시기는 형성체 세포가 형성되기 사작할 때다. 이를 확인하기 위해 알리 브리반루 교수가 이끄는 연구진은 줄기세포에서 인공적으로 인간의 배아를 배양해 닭의 배아에 이식했다. 그러자 인간에도 형성체가 존재함을 명확하게 알려주는 2차적인 척주와 신경계를 위한 기반을 만들기 시작했다. 이에 대해 브리반루 박사는 “일단 인간의 형성체를 닭의 배아에 이식하면 조류 세포에 뇌와 신경계를 형성하도록 지시하는 의사 전달은 양서류와 어류에서 확인된 것과 정확히 같은 것으로 나타났다”면서 “놀랍게도 이식된 배아는 살아남았을 뿐만 아니라 실제로 이렇게 아름답게 조직된 구조물을 만들어냈다”고 말했다. 이에 대해 여성 인권운동가 카산드라 페어뱅크스는 트위터에 “이건 옳지 않다. 과학자들은 진정해야 한다”면서 “그들은 인간과 닭의 잡종 배아를 만들고 있다”고 비난했다. 이어 또 다른 사용자(아이디 AntiFaFails)는 “난 인간과 닭의 잡종을 만드는 연구에 완전히 반대한다”면서 “이 때문에 내가 좌파들에게 뭐라고 불리든 상관없다”고 덧붙였다. 자세한 연구 결과는 세계적 학술지 ‘네이처’(Nature) 최신호(23일자)에 실렸다. 사진=네이처 윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr

컴퓨터의 가격은 용도에 따라 천차만별입니다. 가벼운 웹 서핑이나 문서 작성용이라면 가격은 수십만 원까지 내려갈 수 있습니다. 게이밍 PC라면 100만 원 정도는 기본이고 여러 개의 그래픽카드를 탑재하고 고성능 CPU까지 포함하면 이보다 더 비싸질 수 있습니다. 그래픽 작업을 비롯한 전문적인 용도로 사용하는 경우 그래픽 카드 가격만 수백만 원 이상을 넘어가게 됩니다. 서버의 경우 용도에 따라 가격 차이가 크지만 수천만 원 이상 나가는 제품도 드물지 않습니다. 엔비디아가 내놓은 DGX-2는 일반 냉장고나 세탁기보다 작은 크기지만, 가격은 39만9000달러(약 4억 2000만원)에 달하는 초고가 컴퓨터입니다. 이런 가격에도 팔릴 것이라고 예상하고 내놓은 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 인공지능 같은 특정 연산 부분에서 대단히 높은 성능을 보여주기 때문입니다. DGX-2는 16개의 볼타 GPU와 인텔 제온 플래티넘 CPU 2개를 하나의 시스템으로 만든 것입니다. 인공지능과 관련된 텐서(Tensor) 연산 능력이 1920TFLOPs에 달하는데, 이는 5년 전 나왔던 GTX 580 SLI 기반의 인공지능 시스템의 500배에 달하는 연산 능력입니다. 엔비디아가 작년에 내놓은 DGX-1과 비교해도 두 배에 달하는 성능입니다. 사실 메모리와 GPU 숫자를 두 배로 늘렸으니 속도가 두 배가 되는 것은 당연하지 않겠냐고 반문할 수 있지만, 세상일이 항상 그렇듯이 말처럼 쉬운 일은 아닙니다. GPU 숫자가 늘어난 만큼 이를 하나로 연결하는 일이 어려워집니다. 더욱이 DGX-2에 사용되는 16개의 볼타 GPU는 각각 32GB의 HBM2 메모리를 지니고 있어 모두 합치면 512GB에 달합니다. 엔비디아는 이들을 하나의 시스템으로 연결할 수 있는 NV스위치 기술을 같이 공개했습니다. 이 새로운 인터페이스 덕분에 모든 GPU가 초당 300GB의 데이터를 주고받을 수 있습니다. 이는 시스템 전체로는 초당 2.4TB의 양방향 인터페이스를 의미합니다. 과거 컴퓨터 내 인터페이스와는 비교가 되지 않을 정도로 빠른 속도입니다. DGX-2의 또 다른 특징은 30TB 용량의 저장 장치를 SSD로만 구성했다는 점입니다. 최대 60TB까지 SSD를 증설할 수 있는데, 데이터의 고속처리를 위해 매우 빠른 SSD로만 대용량 저장장치를 구현한 것입니다. 참고로 DDR4 메모리는 1.5TB까지 지원합니다. 그리고 이 모든 장치에 전력을 공급하기 위해 10kW 혹은 1만W급 파워서플라이를 가지고 있습니다. 일반 PC의 파워서플라이가 대개 500W 이내 수준인 점을 생각하면 20배나 큰 대용량입니다. DGX-2는 여러 대의 서버를 병렬로 연결한 것과 같은 성능을 지니고 있습니다. 딥러닝 관련 연산을 할 때는 여러 개의 서버보다 한 개의 고성능 컴퓨터가 공간은 물론 에너지를 크게 절약할 수 있습니다. 물론 일반인이 구매하거나 사용할 일은 거의 없겠지만, 그 결과물은 모두에게 혜택을 줄 수 있습니다. 이런 딥러닝 전용 슈퍼컴퓨터는 과학 연구 및 빅데이터 분석을 통해 알게 모르게 우리에게 삶을 윤택하게 하거나 질병 치료에 도움을 줄 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

안드로메다는 우리 은하와 여러 면에서 비슷한 대형 나선 은하다. 200만 광년 이상 떨어진 은하임에도 크기가 매우 커 망원경 없이 눈으로 볼 수 있기 때문에 오래전부터 신화의 주인공이 된 은하이기도 하다. 과학자들에게는 가장 가까이 있는 대형 나선 은하로 집중적인 연구의 대상이 되고 있다. 최근 프랑스 파리 천문대의 연구팀은 프랑스에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 이용해서 안드로메다 은하의 과거를 재구성했다. 연구팀은 안드로메다 은하의 나선 팔의 형태와 주변 가스의 분포를 계산해 이 은하가 두 개의 중대형 은하의 충돌로 형성되었다는 결론을 얻었다. 두 은하는 70-100억 년 전 충돌 궤도에 들어선 후 적어도 세 차례의 충돌 과정을 거쳐 18-30억 년 전 지금의 안드로메다 은하로 완전히 융합했다. 흥미로운 사실은 비슷한 크기의 은하 두 개가 충돌한 것이 아니라 1:4 정도로 질량이 다른 은하 두 개가 충돌해 하나의 나선 은하로 진화했다는 점이다. 이는 대형 은하가 다른 작은 은하를 합병한 것으로 볼 수 있다. 이런 일은 우주에서 드물지 않게 일어난다. 본래는 작은 은하가 충돌과 합체를 통해 대형 은하로 성장하는 것이다. 우리 은하 역시 여러 개의 작은 은하와 충돌한 흔적이 있다. 더 흥미로운 사실은 앞으로 우리 은하와 안드로메다 은하 역시 충돌할 가능성이 크다는 점이다. 현재 우리 은하와 안드로메다 은하는 서로 가까워지고 있으며 대략 30억년 이후에는 충돌을 시작할 것으로 생각된다. 결국 오랜 세월이 흐르면 새로운 대형 은하로 탄생할 것이다. 일부 과학자들은 이 은하이 이름으로 우리 은하와 안드로메다의 합성어인 밀코메다 (Milky way + Andromeda = Milkomeda)나 밀크드로메다 (Milkdromedia)를 제시하기도 했다. 안드로메다 은하와 우리 은하의 질량비는 대략 2:1정도로 생각했지만, 최근 연구에서는 비슷할 수 있다는 결과가 나와 거의 1:1 합병이 될 가능성이 있다. 다만 합병이 완료되는 시점은 태양이 수명이 끝나는 시점이나 혹은 그 후가 될 것이라서 지구에서 이를 지켜볼 사람은 아무도 없을 것이다. 하지만 직접 겪거나 관찰할 수 없는 일이라고 해도 과학적으로는 매우 흥미로운 사실임이 틀림없다. 과거 안드로메다 은하와 우리 은하에서 일어난 은하 충돌을 재구성하면 앞으로 우리 은하와 안드로메다 은하의 운명이 어떻게 될지 이해하는 데 큰 도움이 될 것이다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

정부세종청사 8774억 정부가 26일 국무회의에서 의결한 2017 회계연도 국가결산에 따르면 국유 건물, 유·무형 자산, 고속도로 등 각종 국유재산 가치는 지난해 1075조원으로 전년보다 30조 6000억원 증가했다. 그중에서도 가장 값이 많이 나가는 건 장부가액이 무려 11조 1876억원의 경부고속도가 차지했다. 서해안고속도로(6조 6936억원), 남해고속도로(6조 3496억원)가 뒤를 이었다. 국유 건물 중에선 정부세종청사가 몸값이 가장 많이 나갔다. 기획재정부와 공정거래위원회 등이 입주한 세종청사 1단계는 장부가액이 4610억원이었고 보건복지부와 교육부 등이 위치한 세종청사 2단계는 4164억원이었다. 1·2단계를 더하면 8774억원이나 된다. 광주시에 있는 국립아시아문화전당은 장부가액 3143억원으로 3위에 올랐다. 국가 무형자산 가운데 가장 귀하신 몸은 관세청이 보유한 ‘4세대 국가관세종합정보망(유니패스)’이었다. 2016년 4월 개통한 이 정보망은 물류, 수출입과 관련한 모든 민원과 행정업무를 처리할 수 있는 시스템으로 취득가액이 1007억원이나 된다. 국세청 차세대 국세행정시스템은 취득가액 694억원으로 2위, 기재부 디지털예산회계시스템(디브레인)은 353억원으로 3위를 기록했다. 국가 보유 물품 중 가장 비싼 것은 기상청이 보유한 슈퍼컴퓨터 4호기(누리와 미리)로 장부가액 352억원이었다. 2∼3위는 관세청이 소유한 국가종합정보망 운용서버 1호기(327억원), 인천국제공항 2터미널 서버(113억원)였다. 세종 강국진 기자 betulo@seoul.co.kr

지난달 14일 사랑하는 이에게 초콜릿을 선물한 여성이라면 3월 14일 꽃다발과 양손 가득 사탕 받기를 기대하는 것은 당연합니다. 남성이 사랑하는 여성에게 사탕을 선물한다는 ‘화이트데이’이기 때문입니다.사실 유럽이나 미국 등에서 3월 14일은 화이트데이보다는 ‘파이데이’로 더 잘 알려져 있습니다. 학창 시절 수학 시간에 배웠듯 파이(π)는 원둘레를 지름으로 나눈 값인 원주율을 표시하는 기호입니다. 무리수인 원주율을 숫자로 나타내면 3.14159…로 주욱 이어집니다. 원주율을 표시하는 숫자를 따서 매년 3월 14일 오전 1시 59분이 되면 원주율 탄생을 축하하는 ‘파이데이 행사’가 열리는 것입니다. 파이데이에는 π값을 얼마나 많이 외우는지 게임을 한다든지 π와 발음이 비슷한 파이를 먹거나 알파벳 파이(pi-)가 포함된 파인애플이나 피나콜라다를 마시기도 합니다. 또 대런 애러노프스키 감독이 1998년 수학을 소재로 만든 SF 공포영화인 ‘파이’를 함께 관람하는 행사가 열리기도 합니다. 원주율 기호 π는 ‘둘레’를 의미하는 그리스어 ‘페리메트로스’(περιμετρο)의 제일 앞 글자를 따온 것이라고 합니다. 영국 수학자 윌리엄 존스(1675~1749)가 1706년 자신의 저서에서 처음 사용한 뒤 스위스 출신 불세출 수학자이자 유럽 과학계에서 영향력이 컸던 레온하르트 오일러(1707~1783) 덕분에 보편적으로 쓰이게 됐다고 합니다. 원주율 π는 중고등학교에서 수학 문제를 푸는 데 필요한 정도로만 생각하기 쉽지만 인류가 π값을 알아낸 것은 과학사 측면에서 뿐만 아니라 인류의 역사에 있어서도 상당한 의미를 갖고 있습니다. 건축 기술이 발달한 고대 이집트에서부터 원주율에 대한 관심이 시작됐고, 그리스 수학자 아르키메데스가 원과 같은 넓이를 지닌 정사각형을 눈금 없는 자와 컴퍼스만 사용해 그리는 ‘원적 문제’를 해결하는 과정에서 현재 쓰이고 있는 3.14라는 근사값을 유추해 냈습니다. 1세기쯤에 쓰인 것으로 추정되는 중국의 수학책 ‘구장산술’에도 원주율을 계산한 부분이 나옵니다. 이후 과학자들은 정확한 원주율 값을 구하기 위해 다양한 방법을 동원했는데 17세기 말 아이작 뉴턴과 고트프리트 라이프니츠가 개발한 미적분법 덕분에 원주율을 훨씬 수월하게 계산할 수 있게 됐다고 합니다. 그렇지만 1882년 독일의 수학자인 페르디난트 린데만이 π값은 무리수일 뿐만 아니라 방정식의 근이나 제곱근 형태로 표현할 수 없는 초월수라는 사실을 증명한 뒤 원주율의 끝자리를 계산하려는 노력이 중단됐습니다. 정확한 원주율 값을 찾으려는 수학자들의 시도는 끝났지만 π는 현대 컴퓨터 과학의 발전에 상당한 도움을 줍니다. 슈퍼컴퓨터를 개발하면 무한소수인 원주율을 소수점 이하 몇 자리까지 계산할 수 있는지 측정해 성능을 시험해 보고 있기 때문입니다. 위성발사를 비롯한 각종 복잡한 공학계산에서도 π는 소수점 다섯째 자리에서 반올림한 3.1416 정도면 충분하다고 합니다. 그렇지만 π의 정확한 값을 찾으려는 연구자들의 노력 덕분에 과학기술과 인류문명이 발전해 왔다는 것은 부인할 수 없을 것입니다. 그런 의미를 되새기며 파이를 나눠 먹는 것이 사탕을 주고받는 것보다 훨씬 의미가 있지 않을까 싶기도 합니다. 참, 3월 14일은 상대성이론으로 유명한 알베르트 아인슈타인이 태어난 날이기도 합니다. 그렇지만 올해 파이데이는 많은 사람들이 주목하고 있는 전직 대통령의 검찰 출두 소식 때문에 더욱 관심 밖으로 밀려날 듯싶습니다. edmondy@seoul.co.kr

바람의 자연사/빌 스트리버 지음/김은정 옮김/까치/368쪽/2만원최첨단 과학기술의 시대임에도 기상청은 왜 ‘오보청’이라는 오명에서 벗어나지 못하는 것일까. 생물학자인 저자는 일기예보 속에 숨겨진 자연의 법칙과 이야기들을 찾아 돛단배를 타고 미국에서부터 과테말라까지 항해하며 오늘날의 예보 체계가 만들어진 과정을 직접 탐사해 본다. 저자의 항해기와 함께 전개되는 일기예보의 역사를 따라가다 보면 오늘날 실시간 접하는 일기예보의 의미가 새롭게 다가온다. 폭풍우로 인한 선박사고를 예방하기 위해 1861년 처음으로 일기예보를 발표한 인물 로버트 피츠로이부터 오늘날의 예측 시스템을 정립한 에드워드 로렌즈의 카오스 이론까지 기상학자들의 고군분투기를 담았다. 그러나 슈퍼컴퓨터와 인공지능이 발달한 지금도 여전히 기상 예측은 점성술에 가깝다. 신융아 기자 yashin@seoul.co.kr

한때 컴퓨터는 안 배우면 시대에 뒤처지는 문명의 이기로 소개되었습니다. 컴맹이라는 단어가 나오고 이 컴맹을 해결하기 위해 보급형 국민 PC를 국가 정책으로 공급했던 일도 있었습니다. 하지만 세월이 흘러 이제 PC는 점차 사양세를 타고 있습니다. 매 분기 PC 판매량은 조금씩 줄어들고 있는데, 이는 PC가 이미 충분히 보급되었을 뿐 아니라 성능이 좋아져 교체 주기가 길어졌기 때문입니다. 그리고 스마트폰 같은 대체재의 등장으로 PC 없이도 언제나 인터넷에 접속할 수 있게 된 것 역시 중요한 이유입니다. 그런데 PC를 대체한다는 소리가 나왔던 스마트폰도 아이러니하게 PC와 비슷한 길을 걷고 있습니다. 스마트폰 역시 충분히 보급되었을 뿐 아니라 성능이 상향 평준화되면서 교체 주기가 길어진 것입니다. 시장 조사기관들에 의하면 2017년 4분기 스마트폰 판매량은 전년 동기 대비 6.3~8.8% 정도 감소해서 오히려 PC보다 더 빠른 감소세를 보였습니다. 이렇게 보면 주요 IT 기업들이 위기에 빠지지 않을까 걱정되지만, 실적 발표는 반대입니다. 여러 IT 공룡들이 각자 이유는 다르지만, 좋은 실적을 발표하고 있습니다. 예를 들어 주요 CPU 제조사인 인텔과 AMD는 모두 전년 동기 대비 크게 좋아진 성적표를 발표했고 삼성전자 역시 반도체 부분에서 역대급 호실적을 발표했습니다. 그 배경 중 하나로 서버 부분의 빠른 성장을 들 수 있습니다. 인터넷에 접속한 기기의 숫자가 지속해서 증가하고, 웹 기반 서비스와 콘텐츠의 양 역시 기하급수적으로 증가하면서 서버 수요가 갈수록 증가하는 것입니다. 시장조사기관 IDC에 따르면 2017년 3분기 서버 출하량은 전년 동기 대비 11.1% 증가하고 매출은 19.9% 증가해 강한 상승세를 보였습니다. 스마트폰이나 PC는 이미 없는 사람이 없을 만큼 보급되어 급격한 추가 성장을 기대하기 어렵지만, 서버나 슈퍼컴퓨팅 부분은 다른 이야기입니다. 특히 클라우드나 인공지능 같은 새로운 서비스의 등장으로 이를 감당할 새로운 하드웨어의 필요성은 더 커지고 있습니다. 이런 상황에서 주요 CPU 제조사들은 엄청난 수의 코어를 내장한 CPU를 경쟁적으로 내놓고 있습니다. - AMD vs 인텔의 서버 전쟁 현재 서버용 CPU 시장은 인텔 천하라고 해도 과언이 아닙니다. 소비자용 CPU를 생산하던 인텔은 PC에 들어가는 CPU의 성능이 강력해지자 이를 제온이라는 이름으로 서버 시장에 출시해 점차 점유율을 늘려왔습니다. 특히 PC 시장이 정체되기 시작하자 인텔은 이 시장에 더 적극적으로 뛰어들어 역사상 가장 크고 복잡한 x86 프로세서들을 만들었습니다. 작년에 선보인 스카이레이크 아키텍처 기반의 제온 CPU들은 3x4, 4x5, 5x6의 코어 배열을 가지고 있으며 현재 최고 28코어 제품까지 나와 있습니다. 이 가운데 3x4, 4x5 배열 칩은 고성능 PC를 위한 스카이레이크 X 제품으로도 출시되어 있습니다. 다만 이렇게 많은 코어를 집적할 경우 전부 실수 없이 제조하기 힘들기 때문에 판매할 때는 30코어나 20코어 대신 28코어나 18코어 제품으로 판매됩니다. 가장 큰 30코어의 크기는 698㎟로 알려져 있습니다. 일반적으로 CPU가 가질 수 있는 가장 큰 크기라고 할 수 있습니다. 트랜지스터 집적도는 정확히 알려지지 않았지만, 전 세대 제품인 24코어 브로드웰 EP가 72억 개로 알려진 만큼 그것보다는 더 많을 것으로 보입니다. 하지만 경쟁사인 AMD는 인텔의 아성에 거세게 도전하고 있습니다. 8개의 코어를 지닌 칩 4개를 엮어서 32코어/64쓰레드의 에픽(EPYC) 프로세서를 공개했는데, 가격 대 성능 면에서 충분히 경쟁력이 있다는 평가입니다. 더구나 최근 멜트다운 문제로 보안 이슈가 불거지면서 올해에는 AMD가 서버 시장에서 강세를 보일 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 그러나 AMD는 여기서 그치지 않고 7nm 공정으로 제조할 젠 2(Zen 2) 코어를 이용해서 더 많은 코어를 집적한 서버 프로세서를 내놓을 것이란 예측이 나오고 있습니다. 한 개의 CPU에 48코어를 지닌 CPU가 등장할 것이란 이야기가 나오고 있는데, 제조 공정 미세화를 생각하면 충분히 가능한 일입니다. 물론 인텔 역시 앞으로 30개 이상의 코어를 지닌 제온 프로세서를 내놓는 것은 단지 시간 문제로 생각됩니다. 앞으로 당분간 한치의 양보 없는 싸움이 예상되는 이유입니다. - 권토중래를 노리는 IBM, 새로운 시장에 뛰어든 퀄컴 서버 및 슈퍼컴퓨터 부분에서 전통적인 강호였던 IBM 역시 새로운 고성능 CPU를 들고 나왔습니다. Power9이 그것으로 80억 개의 트랜지스터를 집적한 거대한 CPU입니다. 12코어x8쓰레드와 24코어x4쓰레드의 두 가지 방식으로 작동할 수 있으며 CPU 하나에 96쓰레드를 지원합니다. Power9은 IBM의 서버에도 들어가지만, 특히 주목을 받는 부분은 슈퍼컴퓨터입니다. 중국에 슈퍼컴 1위를 내놓은 미국이 다시 1위를 되찾아올 신형 슈퍼컴퓨터에 Power9 프로세서와 엔비디아의 볼타 GPU를 사용할 것이기 때문입니다. 비록 판매량은 적지만 세상에서 가장 빠른 컴퓨터의 타이틀을 차지하는 것은 적지 않은 의미가 있습니다. 동시에 IBM은 새로운 CPU가 경쟁력 있는 가격으로 시장에서 선전하기를 기대하고 있습니다. 본래 서버 시장하고는 인연이 없지만, 퀄컴 역시 서버 CPU인 센트리크 (Centriq) 2400을 내놓은 상태입니다. 팔커 (Falkor)코어라는 ARM v8 기반의 프로세서를 48개 집적한 이 거대한 칩은 삼성전자의 10LPE FinFET 공정으로 제조됩니다. 트랜지스터 집적도는 180억 개로 역대 가장 많은 트랜지스터를 집적한 서버 CPU라고 할 수 있습니다. 다만 아직 ARM 기반 서버 플랫폼은 널리 사용된다고 보기 힘든 것이 사실입니다. 따라서 플랫폼과 지원 소프트웨어 생태계를 확산시키는 일이 중요할 것으로 보입니다. 마지막으로 오라클과 후지쓰 역시 자신만의 서버용 스팍 (SPARC) 프로세서를 계속해서 내놓고 있습니다. 작년에 등장한 프로세서인 SPARC64 XII과 SPARC M8의 경우 각각 96쓰레드와 256쓰레드를 지원하는 거대한 CPU입니다. 최근 서버 부분의 수요가 증가하고 경쟁이 강화되면서 수십 개의 코어를 집적한 대형 CPU는 그다지 드물지 않은 존재가 되고 있습니다. 물론 이런 거대한 CPU는 일반 소비자에게는 상당히 생소한 물건입니다. 이렇게 비싼 고성능 프로세서를 집에서 쓸 사람은 거의 없을 것입니다. 하지만 이 큰 CPU들은 우리가 매일 접속하는 웹사이트와 인터넷 기반 서비스를 가능하게 만드는 원동력입니다. 비록 우리가 한 번도 실물을 볼 기회는 없다고 해도 사실 우리는 이들이 제공하는 서비스를 매일 받는 셈입니다. 인터넷 기반 서비스가 질적 양적으로 성장할수록 이들의 성능 역시 더 좋아질 것이고 모든 소비자가 알게 모르게 그 혜택을 누리게 될 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

삼성전자는 초당 데이터 전송량이 세계 최대인 2세대 8GB HBM2(고대역폭 메모리) D램 ‘아쿠아볼트’ 양산에 들어갔다고 11일 밝혔다. HBM은 데이터 처리를 위한 D램의 일종으로, 처리 속도가 월등히 빨라 인공지능(AI) 솔루션용 슈퍼컴퓨터, 그래픽카드 등에 쓰인다. 전 세계 반도체 업체 중 삼성전자가 유일하게 생산한다.아쿠아볼트는 풀HD 영화(약 5GB) 61편 분량인 307GB 데이터를 불과 1초면 처리할 수 있다. 기존 고성능 그래픽 D램(8Gb GDDR5, 8Gbps)보다 9.6배 빠른 속도다. 아쿠아볼트는 인간의 생존에 필수불가결한 ‘물’(Aqua)과 번개처럼 빠르다는 의미인 ‘볼트’(Bolt)의 합성어다. 지난해 12월 양산 준비에 들어가 ‘신호전송 최적화 설계’와 ‘발열 제어’ 등 핵심기술을 적용, 업계 최초로 동작 속도가 2.4Gbps에 도달했다고 삼성전자 측은 설명했다. 삼성전자 관계자는 “이번 양산을 통해 업계에서 유일하게 HBM2 D램을 공급하며 초격차 제품 경쟁력을 더 강화했다”면서 “슈퍼컴퓨터 및 그래픽카드 등 프리미엄 HBM2 D램 시장을 3배 이상 확대할 계획”이라고 말했다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

삼성전자가 세계 최초로 10나노급 2세대 D램 양산에 들어갔다. 기존 D램과 비교해 제품 속도와 생산성을 높이고 소비전력은 15% 이상 낮춰 한계에 이른 미세공정 수준을 한 단계 높였다는 평가다. 서버·모바일·슈퍼컴퓨터 등 차세대 D램 시장을 장악하는 경쟁에서도 유리한 고지를 밟게 됐다.삼성전자는 20일 “세계에서 가장 작은 칩 사이즈인 10나노급(1나노는 10억분의1ｍ) 8기가비트(Gb) DDR4 D램을 지난달부터 양산하고 있다”고 밝혔다. 지난해 2월 10나노급 1세대 8Gb D램을 양산하며 본격적인 10나노급 D램 시대를 연 데 이어 21개월 만이다. 반도체 미세공정에서 삼성전자가 ‘퀀텀 점프’를 했다는 얘기가 나온다. 10나노급 2세대 D램은 기존 1세대에 비해 속도는 10% 이상 빨라졌고, 소비전력은 15% 이상 절감됐다. 생산성도 30%가량 높일 수 있어 최근 급증한 프리미엄 D램 수요에 대응할 수 있을 것으로 삼성 측은 기대했다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

암세포는 유전자 돌연변이, 유전자 단위의 변화 등 다양한 원인으로 발생하기 때문에 똑같은 암이라도 환자에 따라 치료제에 대한 반응이 다른 차이를 보이는 경우가 많다.이런 문제점을 해결하기 위해 카이스트 바이오 및 뇌공학과 조광현 교수팀은 시스템생물학을 활용해 암세포 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발하고 기초과학 및 공학 분야 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 5일자에 발표했다. 적(암세포)를 제거할 수 있는 폭탄(치료제)를 골라 정확한 위치(암의 원인)에 투하하는 기술을 개발한 것이다. 지금까지 암 관련 연구자들은 환자에게서 자주 나타나는 유전자 변이를 파악하고 암을 일으키는 핵심 유전자 변이를 찾는데 노력을 집중했다. 그렇지만 이런 접근법은 암세포 내 다양한 유전자와 단백질 상호작용에 의해 발생하는 생물학적 특징과 약물반응의 차이에 대해 설명하지 못해왔다. 실제로 암세포의 유전자 변이는 해당 유전자 기능은 물론 유전자와 연결돼 있는 다른 유전자와 단백질에 영향을 미친다. 또 항암제가 투여됐을 경우 암세포의 반응이 끊임없이 변화되기 때문에 분자네트워크의 동역학적 특성을 밝혀내지 못한 일반적인 항암치료는 내성을 갖게 만들 수 있다.연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용한 대형 컴퓨터 시뮬레이션과 세포실험을 통해 암세포 분자 네트워크의 동역학 변화를 분석했다. 이를 통해 약물 투여에 따른 반응을 예측해 암세포 유형별로 최적의 약물 투여위치와 투여할 약물을 찾는 기술을 개발했다. 연구팀은 이를 통해 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포의 약물 투여에 따른 변화를 정량화하고 군집화하는데 성공했다. 조광현 교수는 “이번 연구는 시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크의 약물반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응의 근본적 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타겟을 발굴할 수 있게 해준다”며 “암 관련 신약 개발은 물론 맞춤형 치료에도 도움을 줄 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr