Chai Discovery: Modal을 활용한 원활한 계산 생물학 구현 사례

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핵심 요약

머신러닝 기반 신약 개발 기업인 Chai Discovery는 단백질 구조 예측 및 항체 설계와 같은 복잡하고 변동성이 큰 생물학적 워크로드를 처리하기 위해 Modal 플랫폼을 도입했다. 기존 클라우드 환경에서 발생하던 반복적인 데이터 설정, 하드웨어 드리프트, 유휴 자원 비용 문제를 Modal의 선언적 인프라와 공유 볼륨 시스템으로 해결했다. 이를 통해 수백 기가바이트의 데이터를 모든 노드에서 즉시 공유하고, 수천 개의 GPU 작업을 분 단위로 스케일링하며 연구 단계의 코드를 수정 없이 프로덕션으로 배포하는 환경을 구축했다. 결과적으로 연구원들은 인프라 관리의 부담에서 벗어나 과학적 발견에만 집중할 수 있게 되었다.

배경

Python 프로그래밍 기초, GPU 가속 컴퓨팅 및 컨테이너 개념, 기본적인 ML 파이프라인 구조에 대한 이해

대상 독자

계산 생물학 연구자, ML 인프라 엔지니어, 서버리스 GPU 도입을 검토 중인 데이터 과학자

의미 / 영향

이 사례는 서버리스 GPU 인프라가 바이오테크 분야의 연구 속도를 어떻게 물리적으로 가속화할 수 있는지 보여준다. 특히 데이터 로딩 병목과 하드웨어 관리 부담을 추상화함으로써, 소규모 팀도 대규모 클러스터 없이 테라바이트급 데이터를 다루는 고성능 컴퓨팅 환경을 운영할 수 있음을 시사한다.

섹션별 상세

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.

실무 Takeaway

데이터 집약적인 ML 파이프라인에서 Modal Volumes와 같은 고성능 분산 파일 시스템을 사용하면 대규모 데이터셋의 반복적인 다운로드 및 인덱싱 오버헤드를 제거할 수 있다.
연구용 Python 함수에 데코레이터를 추가하는 것만으로 서버리스 GPU 스케일링과 재시도 로직을 적용하여 인프라 구축 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있다.
이기종 모델이 결합된 복잡한 워크플로에서는 컨테이너 기반의 동일 실행 환경을 강제하여 하드웨어 드리프트로 인한 재현성 문제를 원천 차단해야 한다.

언급된 리소스

문서Chai Discovery

API DocsModal Documentation