컴퓨터 기반 시뮬레이션은 상당한 컴퓨팅 파워를 요구합니다. 특히 천체 물리학, 기후 과학, 에너지 물리학, 지질학 등의 분야에서 수행하는 시뮬레이션은 슈퍼컴퓨터 수준의 성능이 필요합니다. 성능이 중요한 이유는? 충분한 자원이 없을 경우 시뮬레이션 시간이 상당히 길어지기 때문입니다. 그렇다고 연구원들이 필요로 하는 성능을 충분히 갖추는 것은 쉬운 일이 아니죠. 모든 대학, 연구소가 슈퍼컴퓨터를 운영할 수는 없으니까요. 관련해 좋은 소식이 하나 있습니다. 무리해서 컴퓨팅 성능을 확보하지 않고도 충분히 시뮬레이션 시간을 앞당길 수 있는 방법이 있습니다.
AI 기반 에뮬레이터를 써보니 20억 배 가까이 시뮬레이션 속도 빨라져
최근 스탠퍼드 대학과 옥스퍼드 대학에서 시뮬레이션 시간을 수십억 배 줄일 수 있는 방법을 제시했습니다. 두 대학이 제시한 방법은 DENSE(Deep Emulator Network Search)라는 기술입니다. 이 기술은 이름을 보면 알 수 있듯이 딥러닝에 기반한 접근입니다. 이 기술을 개발한 이들은 스탠퍼드 대학의 컴퓨터 과학자인 멜로디 구안(Melody Guan)과 옥스퍼드 대학의 물리학자인 무함마드 카심(Muhammad Ksaim)입니다. 컴퓨터 전문가와 시뮬레이션에 밝은 물리학자의 콜라보로 만든 기술이 바로 DENSE라 보면 되겠네요.
이 두 전문가는 DENSE가 시뮬레이션 시간을 얼마나 앞당길 수 있는지 실험을 했습니다. 천제 물리학, 기후 과학, 생지 화학, 에너지 물리학, 융합 에너지, 지진학 등 10개의 케이스를 대상으로 DENSE를 적용했을 때와 그렇지 않을 때의 차이를 비교했습니다. 공정한 비교를 위해 아키텍처, 알고리즘, 파라미터 등을 같은 조건으로 10개의 케이스를 각각 비교했습니다. 이중 가장 좋은 차이를 보인 경후는 기후 모델 시뮬레이션이었습니다. CPU만 사용했을 때 1,150시간이 걸리던 기후 모델 시뮬레이션이 NVIDIA TITAN X GPU를 적용해 가속을 한 결과 20억 배 가까이 시뮬레이션 시간이 빨라졌습니다.
슈퍼컴퓨터 부럽지 않은 가속 성능
빨리 대충 돌린 것 아니야? 이런 생각을 할 수 있겠죠. 그래서 두 연구원은 천문학 시뮬레이션을 슈퍼컴퓨터에서 한 것과 GPU 기반 환경에서 DENSE를 기술로 가속을 했을 때를 비교했습니다. 결과는 보니 99.9% 이상 같았다고 하네요. 굳이 슈퍼컴퓨터를 쓰지 않아도 원하는 시뮬레이션 결과를 더 빨리 얻을 수 있다는 것이죠.
다음 예는 호주 화재로 인한 매연을 시뮬레이션한 화면입니다. DENSE 관련 자세한 내용은 논문을 참조 바랍니다.
