컴퓨터 기반 시뮬레이션은 상당한 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 특히 천체물리학, 기후과학, 에너지물리학, 지질학 등의 분야에서 수행하는 시뮬레이션은 슈퍼컴퓨터 수준의 성능이 필요합니다. 성능이 중요한 이유는? 충분한 리소스가 없을 경우 시뮬레이션 시간이 상당히 길어지기 때문입니다. 그렇다고 연구자가 필요로 하는 성능을 충분히 갖추는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 모든 대학, 연구소가 슈퍼컴퓨터를 운영할 수는 없습니다. 관련해서 좋은 소식이 하나 있습니다. 무리하게 컴퓨팅 성능을 확보하지 않고 충분히 시뮬레이션 시간을 앞당길 수 있는 방법이 있습니다.AI 기반 에뮬레이터를 사용해 보니 20억 배 가까이 시뮬레이션 속도가 빨라졌고, 최근 스탠퍼드대와 옥스퍼드대에서 시뮬레이션 시간을 수십억 배 줄이는 방법을 제시했습니다. 두 대학이 제시한 방법은 DENSE(Deep Emulator Network Search)라는 기술입니다. 이 기술은 이름을 보면 알 수 있듯이 딥 러닝 기반의 접근법입니다. 이 기술을 개발한 사람은 스탠퍼드대 컴퓨터 과학자인 멜로디 건과 옥스퍼드대 물리학자 무함마드 카심(Mummad Ksaim)입니다. 컴퓨터 전문가와 시뮬레이션에 정통한 물리학자의 협업으로 만든 기술이 바로 DENSE라고 생각하면 되겠네요.
이 두 전문가는 DENSE가 시뮬레이션 시간을 얼마나 앞당길 수 있는지를 실험했습니다. 천제물리학, 기후과학, 원단화학, 에너지물리학, 융합에너지, 지진학 등 10가지 경우를 대상으로 DENSE를 적용했을 때와 그렇지 않을 때의 차이를 비교했습니다. 공정한 비교를 위해 아키텍처, 알고리즘, 파라미터 등을 같은 조건에서 10개의 사례를 각각 비교했습니다. 이 중에서 가장 좋은 차이를 보인 경후는 기후 모델 시뮬레이션이었습니다. CPU만 사용했을 경우 1,150시간이 걸리던 기후모델 시뮬레이션이 NVIDIA TITANX GPU를 적용해 가속한 결과 20억배 가까이 시뮬레이션 시간이 빨라졌습니다.슈퍼컴퓨터 부럽지 않은 가속성능 빨리 대충 돌린 거 아니야? 이런 생각이 들 수도 있겠네요. 그래서 두 연구원은 천문학 시뮬레이션을 슈퍼컴퓨터로 진행한 것과 GPU 기반 환경에서 DENSE를 기술로 가속했을 때를 비교했습니다. 결과는 99.9% 이상 같았다고 합니다. 굳이 슈퍼컴퓨터를 사용하지 않아도 원하는 시뮬레이션 결과를 더 빨리 얻을 수 있다는 것입니다.
다음 예는 호주의 화재로 인한 매연을 시뮬레이션한 화면입니다. DENSE 관련 자세한 내용은 논문을 참조하십시오.
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