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칼럼 | 보편적 수퍼컴퓨터 시대가 왔다

2014.10.02 Richard Adler  |  Computerworld

인간은 점진적인 변화는 별 문제 없이 받아들이는 경향이 있다. 예를 들어, 빵 한 덩어리 가격은 10년 전 50센트였지만 지금은 3달러이다. 그러나 3달러가 비싸다고 생각하는 사람은 많지 않다. 매년 조금씩 꾸준하게 가격이 인상됐기 때문이다.

그러나 급격한 변화에는 적응을 못한다. 이는 무어의 법칙에 따라 계속 급격한 발전을 거듭한 디지털 기술과 관련된 발전상에 우리가 왜 놀라곤 하는지 설명해주는 이유이기도 하다.

필자는 올 여름, 콜로라도 볼더(Boulder) 지역이 내려다 보이는 산 정상에 위치한 세계적인 기상 예측 및 기후 모델링 연구소인 국립기상연구소(NCAR: National Center for Atmospheric Research)를 방문하고 이런 사실을 다시금 생각하는 기회를 가졌다.

NCAR은 복잡한 수학 모델에 바탕을 둔 연구를 지원하기 위해 아주 오랜 기간 첨단 컴퓨터 시스템을 앞장 서 활용해온 연구소다. 중앙에 우뚝 솟은 벽에는 1976년, 세계 최초로 생산된 크레이(Cray)-1A 수퍼컴퓨터를 (당시 890만 달러, 현재 가치로는 3,800만 달러에) 구입했음을 알려주는 명판이 붙어있다. NCAR은 이후 25년 동안 여러 차세대 크레이 컴퓨터들을 이용해 과학 연구를 수행해왔다.


1970년대의 크레이-1 수퍼컴퓨터. (Credit: Clemens Pfeiffer, via Wikimedia Commons)

NCAR을 견학하면서 70년대 중반의 크레이 수퍼컴퓨터와 주머니에 들어있는 아이폰을 비교해봤다. 아이폰의 연산력이 크레이 1-A를 압도한다. 크레이의 연산력은 80MH와 8,000만 FLOPLS(Floating Point Operations per Second)다. 그런데 아이폰 5S의 그래픽 처리력은 크레이보다 1,000배 정도 강력한 76.8기가플롭스다.

주머니 속의 수퍼컴퓨터
현재 시장에 출시된 많은 스마트폰들은 과거 특수 시설에서 많은 전문가들이 조작을 해야 했던 수퍼컴퓨터가 제공하는 것과 동일한 성능을 제공할 수 있다. 패턴 인식, 복잡한 비주얼 렌더링(시각화 처리)를 예로 들 수 있다. 또 수퍼컴퓨터 같은 기능을 제공하는 모바일 앱도 많다.

시각 패턴 인식 앱으로는 콜롬비아 대학, 매릴랜드 대학, 스미소니언 협회가 공동 개발한 무료 모바일 앱이 있다. 이 리프스냅 앱은 나뭇잎을 사진 촬영하면 나무의 종류를 알려준다.

음성 패턴 인식은 음성으로 입력된 내용을 이해해, (많은 경우) 맞는 대답을 할 능력을 갖춘 시리(Siri), 구글 나우(Google Now), 마이크로소프트 코타나(Cortana) 등의 애플리케이션에 활용되고 있다.

갤럭시 노트 사용자에게 디지털 몰입 체험을 전달하는 삼성의 기어(Gear) 가상 현실 헤드셋은 첨단 비주얼 렌더링 능력을 갖춘 모바일 디바이스의 사례다. 또 아이폰과 아이패드용 무료 게임인 에픽 젠 가든(Epic Zen Garden)도 사용자에게 풍부하며 정밀한 비주얼 환경을 제공한다.

스마트폰이 클라우드에 결합됐을 때의 힘
첨단 마이크로프로세서의 힘 못지 않게 인상적인 부분이 있다. 유, 무선 브로드밴드 네트워크를 통해 클라우드에 연결될 경우 사실상 무한대의 컴퓨터 파워를 이용할 수 있어 그 힘이 몇 배 증폭된다는 것이다.

예를 들어, 사용자는 구글 검색을 할 때마다 구글이 광대한 인터넷을 추적해 분류할 수 있도록 결집한 어마어마한 연산력을 사용하고 있는 것이다. 실제 구글은 세계에서 가장 강력한 수퍼컴퓨터를 기반으로 운영된다.

구글은 2012년 기준으로 최고 성능의 수퍼컴퓨터의 20배가 넘는 1억 3,600만 코어를 이용한 것으로 추정되고 있다. 또 특정 작업 하나를 위해 이 가운데 60만 코어를 결집할 능력이 있음을 보여줬다.

여기에 그치지 않는다. 구글은 이런 기본 검색 외에 과거에는 공상 과학 소설 속에나 나왔음직한 애플리케이션을 제공하고 있다. 단어는 물론이고 이미지를 검색하는 기능, 교통 상태를 파악해 가장 빠른 차량 이동 경로를 제공하는 기능, 언어 번역 기능 등이 여기에 해당된다. 아직 개발 단계이기는 하지만 구현될 것이 확실한 기술들인 무인 자동차와 자율 로봇도 강력한 컴퓨팅 파워에 의지한다.

생각하는 단계에 접어든 컴퓨터
처리력의 급격한 증가를 보여주는 또 다른 증거는 이른바 인지 컴퓨팅(Cognitive computing)이다. 인지 컴퓨팅은 자연어 처리와 머신 학습 등 인공 지능 기법을 이용해 인간의 두뇌 사고 같은, 때론 이를 넘어서는 능력을 제공한다.

인간 같은 능력을 가진 컴퓨터의 초기 사례로는 1997년 IBM의 딥 블루(Deep Blue)를 들 수 있다. 당시 세계 체스 챔피언인 게리 카스파로브(Gary Kasparov)를 이기면서, 고수준의 체스 게임은 인간만이 가능하다는 생각을 없애버렸다.

보다 최근에는 IBM의 왓슨(Watson)이 2011년 TV 쇼 프로그램인 제퍼디(Jeopardy)에서 컴퓨터가 상식 수준을 겨루는 경쟁에서 최고의 인간 참가자와 경쟁해 이길 수 있음을 증명해 보였다.

이런 '게임' 외에도 과거에는 컴퓨터로 불가능했던 여러 업무나 작업에 인식 컴퓨팅이 배치되고 있는 추세다. 구조화된 방식으로 데이터를 처리하거나, 수학적 분석을 실시하는 대신, 많은 정보를 흡수해 관련성이나 정황에 바탕을 둔 가설을 생성해, 인간의 의사결정을 돕는 것이 가능해졌다.

IBM은 (질병 진단 등) 의료, (개인 투자 조언 등) 금융 서비스, (콜센터 개선 등) 고객 서비스 등 여러 분야에서 전문적으로 활용할 수 있는 왓슨 같은 전문 수퍼컴퓨터 개발에 박차를 가하고 있다.

개인 소유의 수퍼컴퓨터
이런 애플리케이션만큼 흥미롭고, 어쩌면 가장 중요한 측면은 누구든지 인터넷에 접속하면 개인 용도나 목적으로 수퍼컴퓨터를 활용할 수 있다는 것이다. 사용자가 이런 자원을 이용할 경우, 하드웨어에 투자를 하지 않고도 새로운 애플리케이션을 개발하거나, 복잡한 데이터 분석을 처리할 수 있다.

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