컨텐츠 바로가기

10.30 (수)

韓, 슈퍼컴퓨터 제조국 길 텄다…美·中·日·佛 이어 5번째

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다

ETRI, 국내 최초 슈퍼컴퓨터용 가속기 칩 'K-AB21' 개발

슈퍼컴 제조 물꼬 터….동일 가속기 대비 성능 뛰어나

NPU와 달리 배정도 정밀연산 가속, 도메인 특화형 가속기 시장 열어

뉴시스

[대전=뉴시스] ETRI가 개발한 'K-AB21 반도체 칩'.(사진=ETRI 제공) *재판매 및 DB 금지

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 국내 연구진이 슈퍼컴퓨터의 핵심기술인 가속기용 칩을 개발했다. 상용화시 우리나라는 세계 5번째 슈퍼컴퓨터 제조국이 된다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 시스템온칩(SoC) 형태의 가속기 'K-AB21'를 개발하는데 성공했다고 30일 밝혔다. 개발된 가속기 칩의 크기는 77㎜x67㎜며 12나노 공정으로 제작됐다.

이 슈퍼컴퓨터용 가속기에는 범용 프로세서와 64비트 병렬 연산기가 통합돼 내장됐고 배정도 부동소숫점(FP64) 연산 병렬처리용으로 8테라플롭스(TFLOPS) 성능을 갖췄다. 3U크기 계산노드 1대에는 액체 냉각시스템을 포함한 가속기 칩 2개까지 탑재할 수 있다.

3U크기는 표준 랙 유닛의 높이를 표시하는 단위로 1U는 1.75인치로 3U크기는 높이가 5.25인치인 표준 랙 유닛이다.

ETRI는 다음달 미국 애틀란타에서 열리는 세계 최대 규모의 슈퍼컴퓨팅 기술 전시회 '슈퍼컴퓨팅(SuperComputing)24'에 칩을 통합한 계산노드를 전시할 예정이다. 이 곳에서 개발한 가속기의 기능검증을 시연하고 내년 상반기께 고성능 컴퓨팅 서버와 소프트웨어(SW)를 통합해 실증을 추진한다는 방침이다.

현재 슈퍼컴퓨터를 자체생산할 수 있는 나라는 미국, 중국, 일본, EU(프랑스) 등 4개 국가뿐이다. 각국은 범용가속기를 도입해 연산 성능을 높여가고 있다.

하지만 범용가속기들이 AI용 저정밀도 연산에 초점을 맞추고 있어 고정밀도 연산이 필요한 전통 슈퍼컴퓨터 응용에서는 사용효율이 떨어진다.

인공지능(AI) 추론용 가속기인 신경망처리장치(NPU)는 저정밀도 연산만 지원, 정확한 과학계산이나 정밀한 엔지니어링 시뮬레이션에는 적합하지 않기 때문이다.

뉴시스

[대전=뉴시스] 국내 최초 슈퍼컴퓨터용 가속기 칩 'K-AB21'과 계산노드를 개발한 ETRI 연구원들. *재판매 및 DB 금지

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


이번에 ETRI 연구진은 전통적인 고정밀도 슈퍼컴퓨터 응용을 가속하기 위해 핵심기술인 슈퍼컴 가속기 칩(SoC), SW, 계산노드를 자체 개발했다.

가속기 칩은 국내 최대 규모의 초병렬 프로세서로 약 100억 개의 트랜지스터(TR)가 들어가 있고 ▲고성능 코어 ▲4000여 개의 병렬 부동소수점 연산기 ▲DDR5, PCIe GEN5 등 초고속 인터페이스 등으로 구성됐다. SW는 ▲컴파일러 ▲런타임 ▲디바이스 드라이버 등으로 이뤄졌다.

ETRI 조일연 인공지능컴퓨팅연구소장은 "이번 성과는 12나노 동일공정 중 세계 최고라는 평가를 받는다"며 "칩부터 시스템에 이르기까지 연구진의 노력으로 만들어진 값진 성과로 향후 우리나라 슈퍼컴퓨터 기반 생태계 조성과 활성화에 큰 도움이 될 것"이라고 설명했다.

연구진은 이번 연구를 통해 국내·외 특허 29건 출원, SCI 논문 15편, 기술이전 3건 등의 성과를 냈다.

ETRI는 슈퍼컴퓨터 시스템구축업체와 데이터센터, 시스템 통합(SI)업체, 냉각업체뿐만 아니라 자율주행자동차, 로봇, 엣지서버, 클라우드 서비스 AI교육 등 관련 기업에 기술을 이전할 계획이다.

사업책임자인 ETRI 슈퍼컴퓨팅시스템연구실 한우종 연구위원은 "우리나라도 세계에서 다섯 번째로 슈퍼컴퓨터를 만들 수 있는 기틀을 마련하게 됐다"며 "글로벌 빅테크들이 독식하고 있는 가속기시장을 슈퍼컴퓨터 분야에서 만큼은 우리 기술로 대체해 독립하겠다"고 밝혔다.

☞공감언론 뉴시스 kys0505@newsis.com

▶ 네이버에서 뉴시스 구독하기
▶ K-Artprice, 유명 미술작품 가격 공개

기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.