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작년(2015) 7월 오바마 대통령의 행정명령으로 시작된 National Strategic Computing Initiative (NSCI) 의 초기 사업 일환으로 국립과학진흥원(NSF) 이 미시건 대학과 협력과제로 시작한 사업이 ConFlux 이다. NSCI 의 주요 목표 중 하나가 고성능 컴퓨팅에서의 시뮬레이션과 빅데이터를 융합하는 것인데, 이번 미시건 대학의 ConFlux 프로젝트는 기존의 연산 위주로 진행된 모델링과 시뮬레이션에 실험과 측정을 통한 데이터들을 결합하여 실시간으로 인터렉티브한 시뮬레이션이 가능하도록 하는 것이 목표이다. 이 사업을 위해 과학진흥청 (NSF) 은 $2.42M (27억), 미시건 대학측은 $1.04M (12억) 을 투자하며, IBM 이 새로운 수퍼컴퓨터를 미시건 대학과 같이 개발할 예정이다. 이 새로운 시스템은 IBM의 Power8 Architecture 를 기반으로 설계될 것이며, Nividia Tesla P100 GPU Accelerator 가 이용될 것 이라고 OpenPower Summit 2016 ( http://openpowerfoundation.org/presentations/brock-palen-university-of-michigan/ )에서 발표되었다. 미시건 대학은 ConFlux 프로젝트의 5가지 전략적 과학기술 분야를 채택했는데, 이는 Cardiovascular Disease: MRI, CT 스캔 이미지 데이터와 심장 내의 혈액순환 시뮬레이션의 결합을 통해 동맥경화 등의 질병 예측과 (NIH 과제) Turbulence: 비행기와 로켓 엔진 주변의 난류현상 예측 (NASA 와 협력) Clouds, rainfall and climate: 대기과학 시뮬레이션에 각 지역에서 수집되는 기후관련 데이터를 접합하여 더욱 정확한 예측을 가능케 함. Dark matter and dark energy: 우주의 95% 이상을 채우고 있는 암흑물질에 대한 이해를 위해 천문학 시뮬레이션과 고성능 천체망원경에서 수집되는 데이터를 결합. Material property prediction: 물질의 변형시 일어나는 화학적 결합과 구조적 변화를 원자 단위에서 시뮬레이션. 기존의 이론들과 실험 데이터의 결합들이다. 시뮬레이션과 빅데이터의 결합이 이정도의 규모에서 시도되는 것은 거의 처음이며, 그렇기 때문에 많은 관심이 쏠리고 있다. 또한, 미시건 대학교의 연구자들은 여기에 기계학습과 같은 빅데이터 최적화 알고리즘 등 을 적용, 좀더 효율적이고 효과적인 계산과 데이터 분석을 동시에 해내기를 기대하고 있다. 앞으로 많은 대학들이 이 방향으로 연구를 추진하게 될 것으로 보인다. ( http://ns.umich.edu/new/releases/23111-3-5m-to-mix-supercomputer-simulations-with-big-data ) |
