AI와 에너지의 결합: NVIDIA와 미국 에너지부의 Genesis Mission 협력

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TL;DR

NVIDIA와 미국 에너지부(DOE)는 과학적 발견을 위한 AI 적용 프로젝트인 Genesis Mission에서 긴밀히 협력하고 있습니다. 양측은 아르곤 국립연구소에 10,000개의 Grace Blackwell GPU를 탑재한 Equinox와 100,000개의 차세대 GPU를 탑재한 Solstice 슈퍼컴퓨터를 구축 중입니다. 특히 Solstice는 5,000 엑사플롭스의 성능을 제공하며 이는 현재 전 세계 TOP500 슈퍼컴퓨터 성능 합계의 5배에 달하는 수치입니다. 이러한 컴퓨팅 파워는 핵융합 연구 가속화와 복잡한 전력망 상호연결 분석 시간을 수년에서 수 시간 단위로 단축하는 데 활용될 예정입니다.

배경

슈퍼컴퓨팅 연산 단위(Exaflops)에 대한 기본 이해, NVIDIA GPU 아키텍처(Hopper, Blackwell) 로드맵 지식

대상 독자

AI 인프라 설계자, 에너지 산업 정책 결정자, 고성능 컴퓨팅(HPC) 연구원

의미 / 영향

AI가 단순히 에너지를 소비하는 존재를 넘어 에너지 생산 효율을 높이고 전력망 병목을 해결하는 핵심 도구가 될 것임을 시사합니다. 특히 핵융합과 같은 차세대 에너지원 개발에 AI가 촉매제 역할을 하여 에너지-AI의 선순환 구조를 형성할 것으로 기대됩니다.

섹션별 상세

미국 에너지 리더십과 AI 리더십의 결합을 목표로 하는 Genesis Mission에 NVIDIA가 핵심 파트너로 참여합니다. DOE는 17개의 국립연구소 데이터와 과학적 난제를 제공하고 NVIDIA는 20년간 축적된 알고리즘과 풀스택 하드웨어 기술을 지원합니다. 이를 통해 국가적 차원의 과학적 발견을 가속화하고 인류에게 실질적인 혜택을 제공하는 것을 목표로 합니다.

SCSP AI+ Expo에서 대담을 나누고 있는 Ian Buck과 Chris Wright. — PhotoNVIDIA 부사장과 미국 에너지부 장관이 AI와 에너지 리더십의 상관관계에 대해 논의하는 현장을 보여줍니다. 기사에서 언급된 'Powering the Next American Century' 세션의 실제 모습입니다.

아르곤 국립연구소에 구축 중인 Solstice 슈퍼컴퓨터는 100,000개의 NVIDIA Vera Rubin GPU를 사용하여 전례 없는 성능을 구현합니다. 이 시스템은 5,000 엑사플롭스의 연산 능력을 갖추고 있으며 이는 기존 TOP500 슈퍼컴퓨터 전체 성능의 5배를 상회합니다. 전 세계 주요 AI 연구소와 동일한 하드웨어 및 소프트웨어 블록을 사용하여 과학계 전반에 고성능 컴퓨팅 접근성을 제공합니다.

AI 모델을 활용해 특정 과학 도메인에 특화된 지능형 에이전트를 구축하여 연구 효율성을 극대화합니다. NVIDIA는 150만 편의 물리학 논문으로 사전 학습하고 10만 편의 핵융합 관련 논문으로 파인튜닝한 오픈 소스 AI 모델을 개발했습니다. 연구원들은 이 전문화된 AI 에이전트와의 상호작용을 통해 핵융합 연구 및 신소재 발견 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다.

시각, 청각, 언어를 통합한 Nemotron 3 Nano Omni 모델의 개념도. — Infographic본문에서 언급된 과학용 AI 에이전트의 기반이 될 수 있는 멀티모달 모델의 구조를 시각화합니다. 효율적인 AI 에이전트 구축을 위한 NVIDIA의 모델 기술력을 나타냅니다.

AI 기술을 전력망 최적화와 에너지 효율성 개선에 직접 투입하여 인프라 병목 현상을 해결합니다. 현재 수년이 소요되는 전력망 상호연결 분석 작업을 AI를 통해 몇 주 또는 몇 시간 내로 단축할 수 있음이 확인됐습니다. 또한 NVIDIA 칩은 Hopper에서 Blackwell 세대로 진화하며 와트당 성능을 25배 향상시켜 AI 구동에 필요한 에너지 효율성을 지속적으로 개선하고 있습니다.

실무 Takeaway

NVIDIA Blackwell 아키텍처는 이전 세대 대비 와트당 성능을 25배 개선하여 대규모 AI 인프라 운영 시 에너지 효율성을 극대화할 수 있다.
도메인 특화 데이터(예: 10만 편의 핵융합 논문)로 파인튜닝된 AI 에이전트는 복잡한 과학적 연구 프로세스를 가속화하는 실무 도구로 활용 가능하다.
AI를 전력망 분석 및 상호연결 스터디에 도입함으로써 기존에 수년씩 걸리던 행정 및 기술 검토 시간을 시간 단위로 단축하여 인프라 구축 속도를 높일 수 있다.