- 알프스·주피터·펄머터 기반 프로젝트, 기후·반도체·지구물리 등 과학 시뮬레이션 성과 발표

 

엔비디아 슈퍼컴퓨터, 고든 벨 최종 후보 연구 AI·HPC 혁신 가속화.jpg

 

엔비디아가 슈퍼컴퓨팅 2025(SC25)’에서 발표된 고든 벨 상(Gordon Bell Prize) 최종 후보 5개 팀이 엔비디아 기반 슈퍼컴퓨터를 활용해 기후 모델링, 유체 시뮬레이션, 재료 과학, 지구물리학, 전자 설계 등 핵심 과학 분야에서 혁신적인 성과를 달성했다고 밝혔다.

 

 

엔비디아 기반 슈퍼컴퓨터, 고성능 연구 지원

후보팀의 연구에는 스위스 CSCS의 알프스(Alps), NERSC의 펄머터(Perlmutter), Jülich 슈퍼컴퓨팅 센터의 주피터(JUPITER) 등이 활용됐다. 알프스는 1만 개 이상의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩으로 구성되며, 주피터는 유럽 최초의 엑사스케일 시스템으로 엔비디아 GH200 플랫폼과 Quantum-X800 인피니밴드 네트워킹 기반으로 구축됐다.

 

CSCS 토마스 슐테스 소장은 기후·재료·유체·디지털 트윈 분야의 성과들은 알프스가 없었다면 불가능했을 것이며, 슈퍼컴퓨팅 성능의 확장은 과학 혁신을 가속한다고 밝혔다.

 

ICON: 킬로미터 해상도 지구 시스템 시뮬레이션

ICON 프로젝트는 대기·해양·육지 상호작용을 킬로미터 단위로 구현해 에너지··탄소의 흐름을 고해상도로 분석한다. 24시간에 146일 분량의 시뮬레이션을 수행할 수 있어 장기 예측의 정확성과 효율을 크게 향상시킨다.

 

ORBIT-2: 기상·기후 초고해상도 다운스케일링 AI 모델

ORBIT-2는 저해상도 데이터를 기반으로 국지적 고해상도 기상 정보를 생성하는 AI 기반 기후 다운스케일링 모델이다. 도시 열섬, 극한 강우, 몬순 패턴 등 미세 현상까지 포착해 차세대 기후 분석의 정밀도를 높였다.

 ICON 모델을 활용한 이산화탄소 플럭스(flux) 시뮬레이션.jpg

QuaTrEX: 나노스케일 트랜지스터 모델링 가속

취리히 연방공과대학의 QuaTrEX45천 개 이상의 원자로 구성된 트랜지스터 구조를 시뮬레이션하며, 나노리본 기반 디바이스 모델링 성능을 향상시켰다. 알프스 GH200 기반 병렬 컴퓨팅을 활용해 반도체 NREFT 트랜지스터 설계를 고도화했다.

 나노리본(nanoribbon) 트랜지스터 내 전자 흐름 시뮬레이션.png

MFC 플로우 솔버: 우주선 유동 시뮬레이션 성능 기록 경신

조지아공대의 오픈소스 솔버 MFC는 이전 세계 기록 대비 4배 빠른 속도와 5배 이상의 에너지 효율을 달성했다. 주피터에서는 기존 대비 10배 더 큰 규모의 유체 시뮬레이션 수행이 가능해 우주 탐사용 엔진 설계의 정확성과 속도를 높인다.

전산 유체역학을 활용한 로켓 엔진 시뮬레이션.png

 

쓰나미 디지털 트윈: 100억 배 속도 향상

텍사스대 오스틴·LLNL·UCSD는 물리 기반 실시간 쓰나미 예측 디지털 트윈을 구축했다. 알프스·펄머터를 활용해 기존 50년이 걸리던 계산을 0.2초로 단축했으며, 재난 대응 시간 확보에 획기적 도움을 제공한다.

 

쿠다-X, 복잡한 시뮬레이션 가속의 핵심 역할

엔비디아 CUDA-X 라이브러리는 ICON, MFC, 디지털 트윈 등 프로젝트에서 복잡한 연산·그래프 기반 워크로드 처리를 지원해 성능과 효율을 극대화했다.

 

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