엔비디아는 미국의 과학 컴퓨팅 패권을 확보하기 위해 10억 달러를 투입하기로 했으며, 미국 정부의 컴퓨팅 역량 강화를 위해 AI 최적화 슈퍼컴퓨터 최소 7대를 도입할 예정이다.
엔비디아는 목요일, 향후 5년간 미국의 과학적 발견을 지원하기 위해 분기 이익의 약 60분의 1에 해당하는 10억 달러를 투입하겠다고 발표했습니다. 워싱턴 DC에서 열린 행사에서 발표된 이번 약속은 양자 컴퓨팅, 헬스케어, 에너지 안보 등 분야에서 AI(아니면 지금은 "초지능"이라고 불러야 할까요?)의 연구개발을 지원하는 것을 목표로 합니다.
엔비디아가 이러한 기술을 선택한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이 회사는 오랫동안 AI와 고성능 컴퓨팅을 융합하기를 열망해 왔습니다. LLM 학습과 추론이 엔비디아의 수익을 책임지고 있지만, 이 GPU 대기업은 AI 기반 양자 컴퓨팅, 헬스케어, 신약 개발, 물리 시뮬레이션을 위한 새로운 CUDA 라이브러리를 계속 선보이고 있습니다.
이번 이니셔티브는 지난해 말 트럼프 행정부가 발표한 미국 정부의 더 큰 프로그램인 '제네시스 미션'의 일부입니다. 이 프로그램은 국가의 지속적인 기술 리더십을 확보하는 데 필요한 과학적 발견을 AI로 이끌어내는 것을 목표로 합니다. 이 프로그램은 엔비디아가 미국 슈퍼컴퓨팅 분야에 대대적으로 복귀했음을 보여줍니다. 엔비디아 기반의 마지막 주력 에너지부(DoE) 슈퍼컴퓨터인 Summit과 Sierra는 2018년에 가동되었습니다. 2021년에 출시된 A100 기반 Perlmutter 시스템도 주목할 만하지만, 이전 시스템들에 비하면 규모가 크게 못 미칩니다.
엔비디아는 미국 정부를 위한 슈퍼컴퓨터 구축을 멈춘 적이 없지만, 그 규모는 Frontier와 El Capitan 같은 거대한 AMD 기반 플랫폼에 비해 상당히 작은 편이었습니다. 이러한 상황은 작년에 바뀌었습니다. 엔비디아가 아르곤, 로스앨러모스, 로렌스 버클리 국립연구소에 최소 7대의 새로운 슈퍼컴퓨터를 공급하겠다고 밝힌 것입니다. 아르곤에는 오라클과 협력해 구축하는 10만 개 GPU 규모의 Blackwell 기반 시스템인 Solstice가 들어설 예정입니다. 이 시스템은 주로 떠오르는 AI 워크로드를 겨냥하는데, 이러한 워크로드는 초고정밀 연산에 의존하지 않고 16비트, 8비트, 심지어 4비트 정밀도로도 충분히 처리할 수 있습니다. 이는 엔비디아가 제네시스 미션 아래 미국 정부의 목표를 충족할 수 있는 강력한 위치에 있음을 보여줍니다.
최근 몇 세대의 GPU에서 엔비디아는 수익성이 더 높은 AI 워크로드에 사용되는 정밀도에서 처리량을 높이기 위해 가속기의 배정밀도 FP64 성능 상당 부분을 희생해 왔습니다. 곧 출시될 Vera Rubin 플랫폼에서 엔비디아는 올해 초 더 자세히 살펴본 Ozaki 방식 기반의 FP64 에뮬레이션에 크게 의존합니다. 로스앨러모스의 향후 Mission 및 Vision 시스템은 이와 같은 칩으로 구동되며, 엔비디아의 Quantum-X800 InfiniBand를 활용할 예정입니다. FP64 에뮬레이션에는 절충점이 따르지만, AI에 최적화된 워크로드가 대부분이고 가끔만 더 높은 정밀도가 필요한 경우에는 추가적인 행렬 FLOPS를 얻을 수 있어 가치가 있을 수 있습니다.
엔비디아가 미국 과학 컴퓨팅에서 훨씬 큰 역할을 맡고 있지만, 적어도 순수 FP64 기준으로 에너지부의 가장 큰 슈퍼컴퓨터는 여전히 AMD가 구동할 것입니다. 2029년 가동이 예상되는 오크리지 국립연구소의 Discovery 시스템은 HPE의 Cray 사업부가 구축하며, AMD의 FP64 최적화 MI430X GPU와 Venice CPU를 탑재합니다. Discovery는 오크리지의 시설 전력 증설 여부에 따라 이론상 최대 성능이 3.3~8.5 엑사플롭스에 이를 것으로 예상됩니다.
한편, 중국의 LineShine은 세계에서 가장 강력한 컴퓨터를 순위로 매기는 Top500에서 선두를 차지하고 있습니다. 이 시스템은 올해 북반구 봄에 데뷔했으며, 이론상 성능 2.7 엑사플롭스 가운데 2.2 엑사플롭스를 측정했습니다. 중국의 순위 복귀로 미국의 자존심이 상처를 입은 만큼, 오크리지는 추가 전력을 확보하기 위해 크게 애쓰지 않아도 될지 모릅니다.