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AMD, 미국 에너지부와 슈퍼컴퓨터 2종 구축

AMD는 27일(미국 현지시간) 미국 에너지부와 협력해 오크리지 국립 연구소(ORNL)에 슈퍼컴퓨터 2종을 구축한다고 밝혔다. AMD는 2026년 초 ORNL과 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), HPE와 공동 개발한 AI 슈퍼컴퓨터 '럭스'(Lux)를 배치한다. 서버용 에픽 프로세서, 인스팅트 MI355X AI GPU 가속기와 펜산도 네트워킹 기술을 결합해 구축되며 AI·에너지 연구·신소재·의료·첨단 제조 분야의 발전과 혁신을 가속화하기 위한 최우선 과제들을 해결하는데 활용된다. 슈퍼컴퓨터 '디스커버리'는 AMD가 설계중인 차세대 에픽 프로세서 '베니스'와 인스팅트 MI430X GPU로 구성되며 미국 내에 구축된 시스템에서 국가 데이터와 과학 경쟁력을 보호하는 동시에 AI 모델의 학습·시뮬레이션·배포가 가능하도록 지원한다. ORNL은 2028년부터 디스커버리를 도입하고 2029년부터 사용자 대상 운영을 시작할 예정이다. AMD는 "디스커버리가 가동되면, 이 시스템은 향후 10년을 이끌어갈 미국의 과학, 안보, 혁신 목표를 추진하는 '미국 AI 스택'의 초석이 될 것"이라고 설명했다. 럭스와 디스커버리 슈퍼컴퓨터는 AI 기반 과학 기술 가속화, 국가 경쟁력 강화, 국가를 위한 안전한 소버린 AI 인프라 발전 등 '미국 AI 실행 계획'을 직접 지원한다. 슈퍼컴퓨터 2종 구축에는 정부와 민간 분야를 합해 총 10억 달러(약 1조 4천337억원) 규모 투자가 집행된다. 크리스 라이트 미국 에너지부 장관은 "AMD, HPE와 협력하여 우리는 그 어느 때보다 빠르게 필요한 컴퓨팅 용량을 확보하고, 공동의 혁신을 국가적 강점으로 전환함으로써, 민관 파트너가 함께 할 때 미국이 경쟁을 선도할 수 있다는 것을 증명하고 있다"고 밝혔다. 리사 수 AMD CEO는 "미국 에너지부, 오크리지 국립 연구소와 협력해 미국의 과학 및 혁신 기반을 가속화하게 되어 영광이며 디스커버리와 럭스는 AMD의 고성능 및 AI 컴퓨팅 기술을 바탕으로 과학, 에너지, 의학 등 미국의 핵심 연구 분야를 발전시키고, 민관 협력의 모범 사례가 될 것"이라고 밝혔다.

2025.10.28 10:40권봉석

양자컴퓨터로 전기세 아낀다…아이온큐·오크리지, 전력망 최적화 실증

아이온큐(IonQ)와 미국 오크리지 국립연구소가 전력망 운영에 드는 막대한 비용을 줄이기 위해 양자컴퓨터 기반 최적화 기술을 실증했다. 복잡한 발전기 가동 계획 문제를 실제 장비에서 해결하며 산업 적용 가능성을 입증했다. 두 기관은 9일 '유닛 커밋먼트(Unit Commitment, UC) 문제 해결을 위한 새로운 양자-고전 하이브리드 알고리즘'이라는 제목의 논문을 아카이브(arXiv)에 게재했다. UC 문제는 대규모 전력망에서 시간대별 전력 수요를 맞추기 위해 발전기를 언제, 얼마나 가동할지를 결정하는 핵심 최적화 과제다. 발전기 수와 시간 구간이 늘어날수록 조합 가능성은 기하급수적으로 증가한다. 예컨대 15개 발전기를 24시간 동안 운영하려면 가능한 조합 수는 10의 108제곱을 넘는다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 양자컴퓨터와 고전 컴퓨터를 결합한 하이브리드 방식을 적용했다. 양자컴퓨터는 유망한 발전기 조합을 빠르게 탐색하고 고전 컴퓨터는 각 조합의 출력 수준을 정밀하게 조정해 최적의 운영 비용을 산출한다. 이를 통해 전체 조합을 전수 조사하지 않고도 효율적인 해를 도출하며 계산량은 줄이면서도 기존 방식과 유사하거나 더 나은 성능을 확보할 수 있었다. 연구팀은 해당 알고리즘을 발전기 수 3개, 10개, 26개로 구성된 전력망 시나리오에 적용해 성능을 검증했다. 3개 발전기 규모의 소규모 문제는 0% 오차로 글로벌 최적 해를 도출했고, 10개 발전기 수준의 중규모 시나리오에서는 평균 오차율 0.72%, 최대 1.78%를 기록했다. 26개 발전기 수준의 대규모 사례에서도 평균 오차율은 2.5~2.9% 수준으로 수렴했다. 26개 발전기로 구성된 대규모 문제 중 일부는 실제 양자컴퓨터인 '아이온큐 포르테(Forte)'에서 직접 실행됐다. 이때 나온 평균 오차율은 3.088%로, 시뮬레이션 결과인 3.201%와 거의 차이가 없었다. 이를 통해 이 알고리즘이 실제 양자 하드웨어에서도 안정적으로 작동한다는 점이 확인됐다. 또 기존 연구가 평균 8% 내외의 오차를 기록한 것과 비교해 이번 알고리즘은 정확도를 1%대로 크게 개선된 것으로 나타났다. 이번 알고리즘은 전력망 문제 외에도 조합 최적화가 필요한 다양한 산업 분야에 활용될 수 있다. 항공사 승무원 스케줄링, 물류 배차, 신약 후보 물질 조합, 금융 포트폴리오 최적화 등도 모두 유사한 구조의 문제를 갖고 있어 양자컴퓨팅의 응용 가능성이 한층 넓어질 것으로 기대된다. 또 미국 국립연구소와 민간 양자컴퓨팅 기업이 협력해 실제 양자 하드웨어에서 알고리즘 성능을 검증했다는 점에서 기술 실증의 상징적인 사례로 평가된다. 아이온큐 연구팀은 "대규모 전력망 운영 계획 문제는 정수 변수와 비선형 요소가 얽힌 복잡한 구조로, 기존 컴퓨터로는 해결이 매우 까다롭다"며 "이러한 한계를 극복하기 위해 양자컴퓨터와 고전 컴퓨터를 결합한 새로운 하이브리드 알고리즘을 개발했다"고 설명했다. 이어 "이번 연구는 양자컴퓨팅이 단순한 개념 검증 단계를 넘어 실제 산업 문제 해결에 접목될 수 있음을 보여주는 실질적인 진전"이라고 강조했다.

2025.06.09 10:27남혁우