극심한 날씨에 대비한 디지털 트윈이 과학자들이 기후 변화를 완화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

과학자들은 Cerebras CS-2 컴퓨터를 사용하여 대규모 컴퓨터 유체 역학 실험을 거의 실시간으로 시뮬레이션할 수 있으며, 이는 에너지 및 기후 변화 프로젝트에 극적인 영향을 미칠 수 있다고 말합니다.

컴퓨터 제조업체인 Cerebras는 AI가 아닌 문제에 자사의 AI 컴퓨터를 사용했습니다. 자연과 건축 환경에 있는 많은 시스템의 역학을 포착하는 "부력 중심 Navier-Stokes 흐름"을 시뮬레이션했습니다. 최초의 이 연구는 과학자들이 예측을 하고 일종의 제어 루프에 대한 개입의 효과를 볼 수 있는 현실 세계의 "디지털 트윈"을 허용합니다.

현실 세계를 실시간으로 시뮬레이션하면 과학자들은 전개되는 시나리오를 바탕으로 예측을 할 수 있습니다. 이는 지구 온난화와 관련된 극단적인 기상 시나리오를 처리하는 데 자산이 될 수 있습니다.

AI 컴퓨팅의 선구자인 Cerebras와 미국 에너지부 산하 국립 에너지 기술 연구소(National Energy Technology Laboratory)는 화요일 극한 기상 조건에 대한 실시간 시뮬레이션을 허용할 수 있는 과학 방정식의 속도 향상을 발표했습니다.

Cerebras CEO Andrew Feldman은 "이것은 동적 환경에서 다양한 부피를 갖는 유체의 거동을 실시간으로 시뮬레이션한 것입니다."라고 말했습니다.

Feldman은 "실시간으로 또는 더 빠르게 미래를 예측할 수 있습니다"라고 말했습니다. "시작점부터 실제 현상은 시뮬레이션보다 느리게 전개되므로 다시 들어가서 조정할 수 있습니다."

실제 상황의 디지털 트윈인 이러한 종류의 시뮬레이션은 본질적으로 현실을 조작할 수 있는 "제어 루프"를 허용한다고 Feldman은 말했습니다.

준비된 연설에서 NETL의 연구실 책임자인 Dr. Brian J. Anderson은 "우리는 이 실시간 자연 대류 시뮬레이션의 잠재력에 매우 기쁩니다. 기후 변화를 완화하고 안전한 에너지 미래를 구현하는 데 필수적인 대규모 프로젝트, 즉 탄소 격리 및 청색 수소 생산과 같은 프로젝트입니다."

Anderson은 "기존 슈퍼컴퓨터에서 실행하면 이 작업 부하가 수백 배 느려지므로 실시간 속도나 초고해상도 흐름의 가능성이 제거됩니다."라고 덧붙였습니다.

연구진이 준비한 영상에서는 뜨겁고 차가운 유체의 흐름이 마치 낯선 풍경처럼 위아래로 흐른다.

Cerebras는 대규모 인공 지능 훈련 프로그램을 위한 이국적인 하드웨어와 소프트웨어로 명성을 얻었습니다. 그러나 회사는 AI와 관련이 없을 수 있는 컴퓨팅 집약적 기초 과학의 어려운 문제를 목표로 레퍼토리를 추가했습니다.

전산 유체 역학 영역에서 CS-2라고 불리는 Cerebras 기계는 유체가 바닥에서 가열되고 상단에서 냉각되는 현상인 Rayleigh-Bénard 대류로 알려진 현상을 시뮬레이션할 수 있습니다.

이 작업은 지난 가을 Cerebras와 NETL이 개발한 WSE 필드 방정식 API(필드 방정식을 설명하는 Python 기반 프런트 엔드)라는 새로운 소프트웨어 패키지를 실행함으로써 가능해졌습니다. GitHub 문서에 따르면 장 방정식은 "자연의 거의 모든 물리적 현상을 가장 미세한 시공간 규모로 설명"하는 일종의 미분 방정식입니다.

기본적으로 장 방정식은 양자 얽힘을 제외한 알려진 우주의 모든 것을 모델링합니다.

arXiv에 게시된 11월 논문 "필드 방정식 모델링의 파괴적인 변화: 웨이퍼 스케일 엔진을 위한 간단한 인터페이스"에 설명된 API는 Cerebras 컴퓨터의 특수 AI 칩을 활용하도록 명시적으로 설계되었습니다. 웨이퍼 스케일 엔진(WSE)이라고 불리는 이 칩은 2019년에 출시되었으며 거의 전체 반도체 웨이퍼 크기에 해당하는 세계 최대 컴퓨터 칩입니다.

11월의 논문에서는 WSE가 86,400개의 Intel Xeon 프로세서 코어와 200개의 Nvidia GPU 칩을 사용하여 Hewlett Packard Enterprise에서 구축한 NETL의 Joule 2.0 슈퍼컴퓨터보다 2배 빠른 속도로 현장 방정식을 수행할 수 있다고 설명했습니다.

슈퍼컴퓨터는 고도로 분산된 특성으로 인해 총 계산 시간을 단축하기 위해 방정식의 구성 요소를 동시에 실행할 수 있는 능력으로 높이 평가됩니다. 그러나 NETL 과학자들은 필드 방정식을 실행하면 오프칩 메모리에서 프로세서 및 GPU 코어로 데이터를 이동할 때 대역폭 및 대기 시간 제한이 발생한다는 사실을 발견했습니다.

대신 필드 방정식 API는 Cerebras WSE의 방대한 온칩 메모리 기능을 활용했습니다. 칩의 두 번째 버전인 WSE 2에는 현재 Nvidia의 주류 제품인 Nvidia A100 GPU 칩의 1000배에 달하는 40GB의 온칩 메모리가 포함되어 있습니다.

NETL 및 Cerebras 작성자가 이 문제를 설명하면서,

GPU 대역폭은 높지만 지연 시간도 높습니다. 리틀의 법칙에 따르면 대기 시간과 대역폭이 모두 높을 때 활용도를 높게 유지하려면 대량의 데이터가 전송 중이어야 합니다. 이동 중에 상당한 양의 데이터를 유지하면 하위 도메인 크기가 커집니다. 이러한 단일 장치 확장 속성은 GPU에서 달성 가능한 반복 속도를 제한합니다. 반면에 WSE는 L1 캐시 대역폭과 단일 주기 대기 시간을 가지므로 각 프로세서에서 달성 가능한 반복 속도가 훨씬 높습니다.

시뮬레이션은 값이 변경되는 2백만 개가 넘는 셀로 구성된 일종의 Excel 스프레드시트에서 작동합니다.

11월 연구에서는 CS-2가 장 방정식에서 줄(Joule)보다 훨씬 빠른 것으로 밝혀졌지만 NETL의 과학자들은 화요일에 발표된 유체 역학 작업에 대한 공식적인 속도 비교를 아직 보고하지 않았습니다. Feldman은 이 작업이 비교를 위해 GPU 클러스터에서 수행되는 과정에 있다고 말했습니다.

NETL과 Cerebras는 보도 자료에서 "시뮬레이션은 이전에 유사한 워크로드에서 시연된 것처럼 기존 분산 컴퓨터에서 가능한 것보다 수백 배 빠르게 실행될 것으로 예상됩니다."라고 말했습니다.

프로젝트에 사용된 Cerebras CS-2 기계는 미국 국립과학재단(National Science Foundation)이 자금을 지원하는 "고성능 인공 지능(AI) 컴퓨터"인 Neocortex 시스템의 일부로 카네기 멜론 대학의 피츠버그 슈퍼컴퓨팅 센터에 설치됩니다.

현재 작업은 Cerebras가 AI에서 분기된 첫 번째 작업이 아닙니다. 2020년 DoE와의 또 다른 파트너십을 통해 WSE 칩은 유체 역학의 또 다른 편미분 방정식 문제 세트에서 탁월한 성능을 발휘했습니다.

Cerebras CEO Feldman은 과학 컴퓨팅 분야에서 회사에 더 많은 기회가 있을 것이라고 밝혔습니다.

Feldman은 부력에 의한 Navier-Stokes 유동의 시뮬레이션은 전산유체역학의 "기본" 방정식을 활용한다고 말했습니다.

"이 시뮬레이션에서 이를 분쇄할 수 있다는 사실은 다양한 응용 분야에 걸쳐 우리에게 매우 좋은 징조입니다."