HPC란?

HPC란 무엇인가요?

HPC(High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅)은 일반적으로 단일 컴퓨터로는 처리하기 어려운 복잡하고 계산 집약적인 문제를 해결하기 위해 ‘슈퍼컴퓨터’나 수백 또는 수천 대의 컴퓨팅 서버(노드)를 네트워크로 연결한 ‘컴퓨터 클러스터’를 사용하여 대규모 계산 작업을 병렬로 처리하는 기술입니다. 고속 액세스 스토리지, 최적화된 네트워크, GPU 클러스터 등의 고성능 하드웨어를 결합하여 대규모 데이터를 처리하거나, 학술 연구, 과학 및 엔지니어링 분야에서의 복잡한 워크로드를 처리할 수 있습니다.

HPC 발전의 역사

HPC의 기원은 전쟁 시 포탄 궤적을 빠르게 계산하기 위해 1946년 개발된 컴퓨터 ‘에니악(ENIAC)’에서 찾을 수 있습니다. 이후, 1960년대에 정부 및 학계의 연구 지원을 위해 HPC가 본격적으로 등장했으며, 1970년대에는 주요 산업 분야로 확산되어 자동차, 항공 우주, 석유 및 가스, 금융 서비스, 제약 등의 분야에서 복잡한 제품 개발을 촉진하기 시작했습니다.

HPC 수요 급증의 핵심 배경 중 하나는 데이터의 폭발적 증가로, 대량의 데이터를 계산·해석·분석하기 위해 더 많은 컴퓨팅 자원과 워크로드를 병렬·분산 처리하는 환경이 필요했습니다. 특히, 4차 산업혁명의 대표 분야인 인공지능 및 생성형 AI에서 모델 훈련 및 모델 추론·연구 등을 위한 핵심 인프라를 담당하고 있으며, 로봇 및 자동화, 금융 투자 포트폴리오 최적화, 의료 백신 개발 및 제조 R&D 등 산업별 실용적인 문제 해결의 필수 요소가 되고 있습니다.

또한, AWS, Azure, 삼성 클라우드 플랫폼과 같은 CSP(Cloud Service Provider)의 자원을 활용하여 HPC 자원을 구성하고 네트워크 환경에서 데이터를 처리할 수 있도록 서비스하는 클라우드 기반의 ‘HPCaaS(HPC as a Service)’가 등장하면서, 고가의 HPC 자원을 보유하지 않고도 최적화된 고성능 컴퓨팅을 활용하여 대규모 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다.

슈퍼컴퓨터와 HPC의 차이점

슈퍼컴퓨터는 HPC의 하위 개념으로 단일 시스템으로 설계·제조된 맞춤형 초고속 컴퓨터이며, 출시 시점에 사양이 고정되어 노드 추가가 쉽지 않습니다. 국가·대기업 연구소 중심으로 제한적으로 사용되며, 도입을 위해서는 수백억 원 이상의 큰 비용이 필요합니다.

HPC는 고성능 컴퓨팅 시스템을 포괄적으로 다루는 용어로, 슈퍼 컴퓨팅, 클러스터 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등 다양한 개념을 포함합니다. HPC 클러스터는 InfiniBand나 Ethernet과 같은 고속 네트워크를 통해 연결된 범용 서버 노드 집합이 ‘중앙 스케줄러’를 통해 하나의 논리적 컴퓨터처럼 병렬로 일하는 구조입니다. 각 노드는 하나 이상의 프로세서, 가속기, 메모리 및 스토리지가 탑재되어 있으며, 필요 규모에 따라 노드를 단계적으로 증설·교체할 수 있습니다. 도입 비용은 수천만 원에서 수십억 원 등 다양하며, 기업과 대학 등에서 활용하고 있습니다.

HPC의 핵심 구성요소는 무엇인가요?

HPC는 일반적으로 컴퓨팅(Computing), 네트워킹(Networking), 스토리지(Storage)의 세 가지 주요 요소로 구성됩니다.

• 컴퓨팅(프로세서): HPC 시스템의 ‘핵심 요소’입니다. 수많은 노드에 장착된 고성능 멀티코어 ‘CPU’와 엄격한 수학적 계산, 머신러닝 모델 및 그래픽 집약적 작업에 적합한 ‘GPU’ 등의 가속기가 대규모 문제를 병렬로 처리하여 단일 시스템으로는 불가능한 복잡한 연산을 수행합니다. 최신 슈퍼컴퓨터는 CPU, GPU 등의 가속기, 고성능 통신 패브릭, 정교한 메모리 및 스토리지로 구성된 대규모 HPC 클러스터로, 노드 간에 함께 작동하여 병목 현상을 방지하고 최상의 성능을 제공합니다.
• 네트워킹: 네트워킹은 분산된 컴퓨팅 노드들을 하나의 통합된 시스템으로 연결하는 ‘신경계 역할’을 합니다. 고속 상호 연결과 고성능 통신 패브릭을 통해 노드 간의 ‘빠른 데이터 교환’과 ‘실시간 협업’을 지원합니다. 네트워킹 인프라는 기가비트 ‘Ethernet’, RDMA(Remote Direct Memory Access) 기능을 지원하는 ‘NIC(Network Interface Card)’ 및 ‘스위치’ 등의 고대역폭 TCP/IP 네트워크 장비가 필요하며, 저지연 네트워크 구성을 통해 병렬 처리 과정에서 발생할 수 있는 통신 병목현상을 최소화합니다.
• 스토리지: 고성능 스토리지는 HPC 환경에서 ‘데이터 허브 역할’을 수행하며, 방대한 데이터 세트의 빠른 읽기/쓰기 작업과 분석을 지원합니다. 컴퓨팅 노드들은 필요한 데이터에 즉시 액세스할 수 있으며, 계산 과정에서 생성되는 중간 결과물과 최종 결과를 안전하게 기록하여 데이터 손실 없이 연속적인 처리를 가능하게 합니다.

HPC 작동 원리

HPC 시스템은 수천 개의 노드(컴퓨터)를 병렬로 연결하여 마치 하나의 거대한 컴퓨터처럼 동작시키는 분산 컴퓨팅 방식으로 작동하며, 집단 성능을 통해 대규모 시뮬레이션, 데이터 분석 및 기타 연산 집약적 작업을 빠른 시간 내에 완료합니다.

• 클러스터 구성: HPC 클러스터는 고속 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터 또는 노드로 구성되며, 각 노드에는 하나 이상의 프로세서, 메모리, 스토리지가 탑재됩니다.
• 작업 병렬화: 복잡한 연산 작업은 클러스터 내의 여러 노드에서 동시에 실행될 수 있도록 더 작고 독립적인 작업으로 세분화합니다.
• 데이터 분산: 연산에 필요한 데이터는 노드 간에 분산됩니다.
• 병렬 실행: 각 노드가 할당된 작업을 병렬로 수행하며, 작업이 완료될 때까지 결과를 공유하고 최종적으로 통합됩니다.
• 모니터링 및 제어: 클러스터 내의 소프트웨어 도구를 통해 노드의 성능을 모니터링하고 작업 및 데이터 분산을 제어합니다.
• 결과 통합: 클러스터 내 모든 노드가 수행한 작업을 결합하여 최종 결과를 도출합니다. 출력은 일반적으로 대규모 병렬 파일 시스템에 저장되거나, 이미지 또는 기타 시각적 표현으로 렌더링 됩니다.

HPC 확장 전략(Scale-Up & Scale-Out)

HPC 시스템 확장은 ‘Scale-Up(수직 확장)’과 ‘Scale-Out(수평 확장)’으로 이루어집니다. 각각은 서로 다른 접근 방식으로 성능을 향상하며, 실제 HPC 환경에서는 워크로드 특성, 예산, 시스템 요구사항 등을 고려하여 두 방식을 상호 보완적으로 활용하고 최적화합니다.

• 수직 확장(Scale-Up): ‘CPU 업그레이드’, ‘메모리 확장’, ‘특수 가속기 활용’, ‘고성능 스토리지’ 등 기존 노드의 하드웨어 성능을 향상시켜 전체 시스템 성능을 높이는 방식입니다. HPC 수직 확장은 시뮬레이션 등의 ‘메모리 집약적인 작업’이나 실시간 처리 시스템 등 ‘단일 스레드 성능이 중요한 작업’에 적합합니다.
• 수평 확장(Scale-Out): 더 많은 노드를 추가하여 전체 처리 능력을 확장하는 방식으로, 노드 추가, 네트워크 확장, 분산 처리 프레임워크나 로드 밸런싱을 통해 성능을 확대합니다. 대규모 데이터 분석 및 머신러닝 등 ‘대규모 병렬 처리가 가능한 작업’이나 유전체학 분석 등 ‘장시간 실행이 필요한 작업’에 적합합니다.

클라우드 HPC란 무엇인가요?

클라우드 HPC는 클라우드 인프라를 활용하여 복잡한 계산, 대규모 시뮬레이션, 데이터 분석 등 고성능 작업을 온디맨드로 수행할 수 있는 서비스형 컴퓨팅 모델입니다. 클라우드 HPC는 HPCaaS(HPC as a Service) 형태로 발전하고 있으며, 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 확장성: 워크로드 요구에 따라 즉시 컴퓨팅 리소스(서버, 스토리지, 네트워킹)을 확장·축소할 수 있어 미래 수요 변화에 탄력적으로 대응할 수 있습니다.
• 유연성: 다양한 하드웨어 구성과 소프트웨어 환경을 제공하여 사용자가 작업에 적합한 설정을 선택할 수 있습니다.
• 비용 효율성: 전용 HPC 인프라에 대한 초기 투자 및 운영 없이, 필요할 때 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.
• 접근성: 사용자가 HPC 클라우드 리소스에 원격으로 액세스할 수 있어, 분산된 팀이 효과적으로 협업하고 물리적으로 떨어진 환경에서도 실험을 진행할 수 있습니다.
• 관리 및 자동화: 클러스터 관리, 오케스트레이션, 작업 스케줄링 등의 기능이 내장되어 컴퓨터 성능을 효율화하고 사용자는 인프라의 복잡성에 신경 쓰지 않고 본연의 연구·분석에 집중할 수 있습니다.

클라우드 HPC와 기존 HPC 모두 개별적으로 사용하는 데에는 여러 이점이 있으며, 두 가지 옵션을 동시에 사용하기도 합니다. 하이브리드 HPC는 계산의 일부는 자체 하드웨어에 의존하고 나머지는 클라우드 컴퓨팅으로 수행하며, 기업 전체의 성능 저하가 없도록 어떤 작업을 클라우드 컴퓨팅에 위임할 수 있는지에 대한 검토가 필요합니다.

HPC 활용 및 이점은 무엇인가요?

HPC는 대규모 병렬 연산, 고속 데이터 처리, 유연한 확장성, 그리고 생산성 향상을 바탕으로 방대한 연산과 데이터 처리가 필요한 과학·공학·산업 현장의 복잡한 과제 해결의 핵심 역할을 수행합니다.

• 과학 및 공학 시뮬레이션: 대기, 해양, 지표면 등 지구 기후의 반응을 시뮬레이션 하는 ‘기후 모델링’과 ‘일기 예보’ 등에 필수적입니다. 항공기, 자동차, 우주선, 에너지 등 첨단 제품의 설계 단계에서 전산 유체 역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 등의 다양한 ‘시뮬레이션을 통한 최적화’와 자율 주행을 위한 ‘AI 모델 훈련’ 등에 활용되고 있습니다.
• AI/머신러닝: 딥러닝, 대규모 데이터 분석, 이미지 분류, 음성 인식 및 자연어 처리 등의 복잡한 AI/ML 모델의 대량 데이터 학습에 필수적입니다.
• 생명과학 및 의료: 분자 동역학(Molecular Dynamics, MD) 시뮬레이션을 통한 신약 발견/개발, 유전체 분석, 환자 진단, 질병 예측 및 맞춤형 치료 개발 등에 활용됩니다.
• 금융 서비스: AI 배포를 간소화하고, 방대한 데이터 세트를 처리하여 시장 및 리스크 분석, 알고리즘 트레이닝, 옵션 가격 책정, 거래 모니터링, 사기 탐지 및 투자 관리, 부도 예측 등을 지원합니다.
• 에너지/자원: 석유 및 가스 탐사, 지진 데이터 처리, 신재생 에너지 시뮬레이션, 지리 공간 분석 및 지형 매핑 등 에너지 자원 개발과 환경 분석 분야에서 이점을 제공합니다.

HPC 구현/도입 시 고려해야 할 사항을 알아볼까요?

HPC 도입은 단순한 하드웨어 구매에 그치는 것이 아니라, 워크로드 특성 분석, 아키텍처와 자원 설계, 예산, 인력, 운영 체계 및 보안 등을 종합적으로 검토해야 하며, 분야별 요구와 기업의 미래 성장 계획에 따라 적합한 구성과 운영 모델을 설계하는 것이 중요합니다.

(1) 워크로드 및 성능 요구사항 분석
시뮬레이션, AI/ML, 빅데이터 분석 등 구체적인 ‘워크로드 특성’에 따라, 병렬 처리 적합성 및 리소스 집약도(CPU, GPU, 메모리, I/O 등)를 명확히 분석합니다. 또한, 처리 시간, 동시 사용자 수, 데이터 볼륨 등 ‘성능 요구사항’을 파악합니다.

(2) 시스템 아키텍처 설계
컴퓨팅 노드(멀티코어 CPU, GPU, FPGA, 고성능 메모리 등), 고속 네트워크 인프라(InfiniBand, Ethernet 등) 및 대용량 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있는 병렬 파일 시스템과 스토리지를 구성하며, 확장 전략(Scale-Up/Scale-Out)을 검토합니다.

(3) 비용 분석 및 최적화
서버·네트워크·스토리지 등 ‘하드웨어’, 전력/냉각·설비 ‘인프라 운영비’, ‘유지 보수’ 및 ‘인건비’ 등 전체 비용을 산정합니다. 클라우드 및 하이브리드 HPC 모델 활용이나 에너지 효율화 등을 고려해 비용을 최적화하고, ROI 및 생산성을 분석합니다.

(4) 전문 인력 및 운영 체계 확보
HPC 시스템 관리, 병렬 프로그래밍, 클러스터 운용 등에 대한 ‘숙련된 인력 확보’와 ‘지속적 교육’이 필요하며, 실시간 성능 모니터링, 장애 대응, 자동화된 관리 툴, 백업/복구 전략 등 ‘운영 관리 체계’를 확보해야 합니다.

(5) 보안 및 규제 준수, 미래 확장성 고려
데이터 보안, 사용자 접근 권한 관리, 클러스터·스토리지 암호화, 개인정보보호 및 산업별 규제(GDPR, HIPAA 등)를 준수해야 합니다. 또한, 노드/스토리지 등 단위별 확장이 용이하고, 최신 하드웨어와 소프트웨어, 에너지 효율화 등의 신기술 도입을 고려하여 유연한 구조로 설계합니다.

HPC(고성능 컴퓨팅)는 단일 컴퓨터로는 처리하기 어려운 복잡하고 계산량이 많은 문제를 해결하기 위해 슈퍼컴퓨터나 수백, 수천 대의 컴퓨터 서버(노드)를 네트워크로 연결한 컴퓨터 클러스터를 사용하여 대규모 계산 작업을 병렬로 처리하는 기술입니다.