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기존 HPC 워크플로는 단순 배치 시뮬레이션 위주였으나, 최근 AI 학습과 시뮬레이션이 결합된 복합적인 형태로 변화하며 인프라 관리의 복잡성이 증가했다.
NERSC는 ClearML을 Slurm 클러스터와 통합하여 연구자가 인프라를 직접 관리하지 않고도 학습 작업, 하이퍼파라미터 스윕, 파이프라인을 시각화하고 실행하는 환경을 제공한다.
ClearML의 MCP 서버를 활용해 LangChain 기반의 에이전트를 구축함으로써, 연구자가 자연어로 워크플로를 정의하고 작업을 제출 및 모니터링하는 자동화된 연구 환경을 구현했다.
이러한 인프라 통합 전략은 차세대 슈퍼컴퓨터 Doudna 도입에 맞춰 대규모 과학 AI 연구의 재현성과 생산성을 확보하는 핵심 기반으로 작용한다.
기술
- ClearML
- Slurm
- PyTorch
- TensorFlow
- MCP
- LangChain
- Perlmutter
- Doudna
활용 사례
- 과학 AI 워크플로 오케스트레이션
- 대규모 하이퍼파라미터 튜닝
- LLM 서빙 및 에이전트 기반 연구 자동화
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원문 발행 2026. 06. 12.수집 2026. 06. 12.출처 타입 RSS
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