Vera Rubin 플랫폼 기반 Agentic AI 스택으로 과학 연산 가속화

Context

기존 과학 연산은 단순 질의응답형 AI 도구에 의존하며 수동적인 실험 설계와 데이터 분석의 병목 현상이 존재함. 특히 방대한 규모의 천문 및 입자 데이터 처리 시 메모리 대역폭 한계와 낮은 데이터 저장 효율로 인한 정보 손실 문제가 심각함.

Technical Solution

• 시뮬레이션, AI, 데이터 분석을 단일 워크플로우로 통합한 Agentic AI 기반 Scientific Computing Stack 설계
• HBM4 메모리 채택을 통한 메모리 대역폭 2.8배 확장으로 Memory-bound 워크로드의 병목 지점 해결
• FPGA 기반의 Low Latency Routing과 GPU 기반 Deep Learning 모델을 결합한 DAQIRI 파이프라인 구축으로 데이터 필터링 효율 극대화
• cuPhoton 라이브러리를 통한 Petabyte급 이미지 데이터의 병렬 처리 및 신호 분석 가속화
• Vera Rubin 및 Grace Blackwell 플랫폼과 Quantum InfiniBand 네트워킹을 결합한 고밀도 연산 클러스터 구성

Impact

• cuPhoton 도입을 통한 이미지 로드 및 읽기 속도 15,000배 향상
• 신호 처리 및 데이터 분석 속도 최대 8,000배 가속
• Vera Rubin NVL 랙당 최대 144개 GPU 탑재 및 5 petaFLOPS의 FP64 성능 달성
• 랙당 41 TB의 HBM4 메모리를 통한 3 PB/s 대역폭 확보

Key Takeaway

단순한 모델 성능 향상을 넘어 Memory Bandwidth와 I/O 파이프라인의 물리적 제약을 해결하는 하드웨어-소프트웨어 통합 스택 설계가 대규모 데이터 과학 연산의 핵심임.