Chai Discovery: Modal을 활용한 원활한 계산 생물학 구현 사례

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Chai Discovery는 단백질 구조 테스트부터 대규모 항체 설계 캠페인까지 하드웨어 요구사항이 급격히 변하는 '버스티(Bursty)'한 워크로드를 처리한다. 기존 AWS나 GCP 환경에서는 원시 인스턴스와 볼륨을 수동으로 관리해야 했으나, Modal의 선언적 방식을 도입하여 코드 몇 줄로 필요한 인프라를 정의하고 실행하는 방식으로 전환했다.

Peptide-MHC 복합체의 분자 구조 시각화 이미지이다. — OtherChai Discovery가 Modal 인프라 위에서 수행하는 핵심 연구 대상인 단백질 및 분자 구조 설계 작업을 시각적으로 보여준다. 이러한 복잡한 분자 구조를 예측하고 설계하는 과정에서 발생하는 대규모 연산 부하가 Modal을 통해 처리됨을 상징한다.

다중 서열 정렬(MSA) 작업에 필요한 수백 기가바이트 규모의 데이터셋을 처리하기 위해 Modal Volumes를 활용한다. 기존에는 각 머신마다 데이터를 다운로드하고 인덱싱하는 데 수 시간이 소요되었으나, Modal Volumes는 데이터를 한 번만 인덱싱하면 수천 개의 GPU 노드에 즉시 연결(Cold-start attachment)할 수 있어 데이터 준비 시간을 획기적으로 단축했다.

이기종 모델들이 체인 형태로 연결된 파이프라인에서 발생할 수 있는 하드웨어 및 드라이버 불일치 문제를 해결했다. Modal은 모든 작업에 대해 동일하고 재현 가능한 실행 환경을 보장함으로써, GPU 유형 차이로 인해 발생하는 미세한 재현성 버그를 방지하고 연구 결과의 과학적 엄밀성을 확보했다.

워크로드 수요에 따라 수백 개의 GPU를 몇 분 내에 동적으로 스핀업(Spin-up)하고 작업 종료 시 즉시 해제하는 탄력적 스케일링을 구현했다. 이를 통해 별도의 클러스터 관리나 용량 계획 없이도 수만 개의 쿼리를 효율적으로 처리하며, 사용한 만큼만 비용을 지불하여 인프라 운영 효율을 극대화했다.

연구 단계에서 작성한 Python 코드를 인프라 재작성 없이 즉시 프로덕션 파이프라인으로 배포할 수 있는 단일 플랫폼 환경을 구축했다. 자동 재시도(Retries), 스케일링, 하드웨어 오케스트레이션이 Modal 레이어에서 자동으로 처리되므로 프로토타이핑에서 실제 서비스 배포까지의 마찰이 거의 발생하지 않는다.

용어 해설

다중 서열 정렬(MSA): — 세 개 이상의 생물학적 서열(단백질, DNA 등)을 비교하여 유사한 영역을 찾아내는 기법이다. 신약 개발의 기초가 되는 핵심 워크로드이지만, 수백 기가바이트의 데이터셋을 다루어야 하므로 연산 및 스토리지 부하가 매우 크다.
콜드 스타트(Cold Start): — 서버리스 환경에서 실행 요청이 들어왔을 때 새로운 컨테이너를 띄우고 필요한 자원을 할당하는 초기 지연 시간이다. 대규모 데이터셋을 사용하는 바이오 워크로드에서는 데이터 로딩 시간이 콜드 스타트의 핵심 병목이 된다.
선언적 인프라(Declarative Infrastructure): — 인프라를 구축하는 구체적인 절차를 명령하는 대신, 최종적으로 원하는 상태를 코드로 정의하는 방식이다. 개발자가 하드웨어 설정 대신 로직에 집중할 수 있게 하며 인프라 관리의 복잡성을 획기적으로 줄여준다.
하드웨어 드리프트(Hardware Drift): — 서로 다른 컴퓨팅 노드 간의 GPU 유형, 드라이버 버전, 라이브러리 구성이 미세하게 달라지는 현상이다. 이는 ML 모델의 결과 재현성을 떨어뜨리고 원인 파악이 어려운 버그를 유발하는 주요 원인이 된다.

기술

Modal
Python
Modal Volumes
GPU
MSA

활용 사례

단백질 구조 예측
항체 설계 파이프라인
대규모 생물학 데이터셋 인덱싱
이기종 ML 모델 오케스트레이션

언급된 리소스

문서Chai Discovery

API DocsModal Documentation