슈퍼컴퓨터

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1. 개요

슈퍼컴퓨터는 일반 컴퓨터보다 훨씬 높은 성능을 가진 컴퓨터로, 복잡한 계산과 시뮬레이션을 수행하는 데 사용된다. 1960년대 초 유니백(UNIVAC) LARC와 IBM 7030 스트레치가 초기 슈퍼컴퓨터로 등장했으며, 이후 CDC 6600, 크레이(Cray)사의 크레이-1과 크레이-2 등이 개발되었다. 1970년대부터 1990년대까지는 CDC와 크레이사가 슈퍼컴퓨터 시장을 주도했으며, 1980년대에는 일본의 NEC 등이 시장에 진출했다. 1990년대 후반부터는 범용 CPU를 기반으로 한 스칼라형 슈퍼컴퓨터가 부상했고, 2010년대에는 중국이 슈퍼컴퓨터 개발에서 두각을 나타내며 미국과 경쟁하고 있다. 슈퍼컴퓨터는 프로세서, 메모리, 스토리지, 네트워크 등으로 구성되며, 병렬 처리를 통해 높은 성능을 구현한다. 초기에는 군사, 기상 예측 등에 주로 활용되었으나, 현재는 다양한 과학 기술 분야, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등에서 활용되고 있다. TOP500, Green500, HPCG, HPCC, Graph500 등의 랭킹을 통해 성능을 평가하며, 엑사스케일 컴퓨팅을 위한 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 대한민국은 1988년 Cray-2S를 도입하며 슈퍼컴퓨터 시대를 열었으며, 현재 KISTI를 중심으로 슈퍼컴퓨팅 기술 개발 및 활용이 이루어지고 있다.

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슈퍼컴퓨터
슈퍼컴퓨터
"크레이 2"
개요
설명	극도로 강력한 성능을 가진 컴퓨터
활용	과학 및 공학 분야의 복잡한 계산 문제 해결에 사용
기술적 특징
연산 능력	일반 컴퓨터보다 훨씬 빠름
병렬 처리	여러 개의 프로세서를 사용하여 작업을 동시에 수행
운영 체제	리눅스 계열을 주로 사용
주요 제조사
주요 제조사	IBM 크레이 후지쓰 AMD 엔비디아
주요 모델
주요 모델	블루진 프런티어 오로라 엘 캐피탄 후가쿠
성능
성능 측정	TOP500 목록을 통해 순위 확인
성능 변화	기술 발전으로 지속적으로 향상
최고 성능 달성	2024년 11월, 엘 캐피탄이 최고 성능 달성
역사
발전 과정	초창기 슈퍼컴퓨터는 특수한 목적을 위해 제작, 이후 다양한 분야에 사용
활용 분야
과학 연구	기상 예측 기후 모델링 핵무기 시뮬레이션 생명 과학 재료 과학
산업	항공 우주 자동차 금융 에너지
기타
대규모 컴퓨팅 센터	미국 국가안보국 (NSA)이 대규모 컴퓨팅 센터 건설
경쟁력	국가 경쟁력의 주요 지표

2. 역사

슈퍼컴퓨터의 역사는 1964년 미국 CDC의 시모어 로저 크레이(Seymour Cray)가 설계한 CDC 6600에서 시작되었다고 알려져 있다. 하지만 슈퍼컴퓨터라는 용어가 대중에게 널리 알려진 것은 1985년 미국 크레이(Cray Research, Inc.)에서 발표한 Cray-2가 시초라고 할 수 있다. CDC사 소속 연구원들은 기존 컴퓨터의 성능에 만족하지 못하고 10배 더 빠른 컴퓨터를 개발하려는 목표를 세웠고, 이 정도 성능이면 "슈퍼"라는 접두사를 붙일 만하다고 생각하여 슈퍼컴퓨터라는 이름을 붙였다고 한다.

세이무머 크레이는 CDC에서 독립하여 독보적인 성능을 가진 고성능 컴퓨터를 개발하여 1970년대와 1980년대 슈퍼컴퓨터 시장을 주도했으며, 슈퍼컴퓨터 시장을 창출한 인물로 평가받는다.

초창기 컴퓨터는 주로 국방 및 국가 전략 분야의 과학기술 연구 목적으로 제작 및 활용되었다. 당시에는 기업용, 사무용, 개인용 컴퓨터가 등장하기 전이었기 때문에, 가장 빠르고 뛰어난 성능을 가진 컴퓨터가 곧 그 시대의 슈퍼컴퓨터였다. 이러한 슈퍼컴퓨터들은 정부가 필요로 하는 고가의 제품이었으며, 국가 과학기술 경쟁력의 기반으로 여겨졌다.

1970년대의 크레이-1. 전시용으로 특별히 내부가 보이도록 제작된 것. 고속화를 위해 배선을 전체적으로 짧게 하기 위해 대략 고리 모양으로 만들었다. 그 외형 때문에 “세계에서 가장 비싼 의자”라고 불리기도 한다.

1960년대에는 CDC사가, 1970년대에는 크레이사가 벡터 연산을 중심으로 한 슈퍼컴퓨터로 컴퓨터 업계에서 높은 시장 점유율을 차지했다. 또한, 컴퓨터를 이용한 다양한 시뮬레이션이 민간 분야로 확대되면서 슈퍼컴퓨터의 수요도 함께 증가했다. 1980년대에는 NEC 등 일본 제조업체들이 해외 시장에 진출하면서 미일 슈퍼컴퓨터 무역 마찰로 이어지기도 했다.

1960년대부터 1980년대까지의 슈퍼컴퓨터는 벡터형 계산기로, 특화된 용도로만 사용되었고 범용성이 낮았으며, 크기가 크고 가격이 비쌌다. 이러한 특징 때문에 현재는 "거함주의"라는 비꼬는 표현으로 불리기도 한다.

1990년대 후반, 개인용 컴퓨터가 보급되고 CPU의 처리 능력이 향상되면서, x86이나 POWER 등의 프로세서를 수백, 수천 개 탑재하여 계산 능력을 높이는 스칼라형 슈퍼컴퓨터가 등장하여 TOP500에서 상위권을 차지하게 되었다. 스칼라형 슈퍼컴퓨터는 CPU 탑재 수에 따라 확장성이 뛰어나기 때문에, 중소규모 기업이나 연구소에서도 비교적 저렴한 비용으로 슈퍼컴퓨터를 도입하여 과학기술 계산을 수행할 수 있게 되었다.

2010년대에는 슈퍼컴퓨터 개발 분야에서 중국이 급부상하여 순위 경쟁에서 미국을 넘어서는 수준에 이르렀다.^[144] 처리 성능 면에서도 세계 최고 수준을 놓고 미국, 일본과 경쟁하면서 미중 무역 전쟁의 대상이 되기도 했다.^[145]

2010년대 후반부터는 대량 생산되는 GPU^[146]를 이용하여 범용 계산을 수행하는 GPGPU 기술이 도입되면서, 사용자 지정 CPU를 새로 설계하는 방식에 비해 비용 대비 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 2022년에는 단일 머신으로 세계 최초의 엑사스케일 컴퓨터가 된 미국 HPE의 「프론티어」가 등장하여, GPGPU가 세계 최첨단 슈퍼컴퓨터 분야에서도 높은 신뢰성을 확보하고 있음을 보여주었다.

슈퍼컴퓨터에 탑재되는 프로세서는 일반 컴퓨터와 마찬가지로 계산 처리를 담당한다. 하지만 일반 컴퓨터와 (최근의) 슈퍼컴퓨터의 가장 큰 차이점은 병렬 처리 방식에 있다. 일반적인 프로세서는 명령어 하나당 하나의 연산만 처리하는 스칼라 프로세서이며, 개인용 컴퓨터(PC)에는 프로세서가 1개 또는 매우 적은 수만 탑재된다. 반면 슈퍼컴퓨터는 한 클럭에 여러 개의 연산을 동시에 처리하는 벡터 프로세서를 사용하거나, 시스템 내에 수십 개에서 수십만 개의 프로세서를 탑재하여 계산을 동시에 수행함으로써 높은 처리량을 얻는 구조를 가지고 있다.

1980년대부터 1990년대까지는 각 슈퍼컴퓨터 제조업체들이 고성능 계산에 특화된 전용 벡터 프로세서를 독자적으로 개발하여 시스템에 적용했다. 1990년대 초반부터는 i860, Alpha, POWER, MIPS, SPARC, IA-64 등 워크스테이션 및 서버용 범용 프로세서와 결합되는 메모리가 저렴해지면서 슈퍼컴퓨터에도 점차 도입되기 시작했다. 1990년대 후반에는 일부 고성능 시스템을 제외하고는 범용 프로세서 기반 시스템이 주류를 이루게 되었다. 이러한 시스템은 컴퓨터 클러스터라고도 불리며, 다수의 프로세서를 탑재하여 높은 처리량을 목표로 한다.

21세기부터는 x86 프로세서의 가격 대비 성능이 향상됨에 따라 인텔이나 AMD의 CPU를 채택하는 제조업체가 늘어났다. x86-64 아키텍처를 포함한 x86 계열을 고려하면, 2010년 6월에 발표된 제35회 TOP500 순위에서 500대 중 450대가 x86 프로세서를 채택하고 있으며,^[149] PowerPC를 포함한 POWER 기반 시스템과 함께 시장을 양분하고 있다. 범용 프로세서가 주류가 된 1990년대 후반 이후에도, 특히 고성능 시스템에서는 벡터 프로세서를 사용하는 경우가 많았지만, 21세기에 들어 변화가 나타났다. 2002년에 운영을 시작하여 이후 2년 반 동안 TOP500 1위를 차지했던 지구 시뮬레이터와 같은 예외도 있었지만, 고성능 분야에서도 범용 프로세서로의 전환이 진행되어, 2010년 6월 순위에서는 벡터 컴퓨터가 500대 중 단 1대에 불과했다.^[150]

컴퓨터의 역사는 민간 분야로 기술이 이전되고 새로운 응용 영역이 발견되면서 매우 다양한 형태로 발전해 왔다. 슈퍼컴퓨터에서 활용되던 벡터 계산 기술은 현재 인텔과 에이엠디(AMD)의 CPU에 적용되어 개인용 컴퓨터와 노트북에 사용되고 있다. 또한, 이러한 CPU를 활용하는 개인용 컴퓨터와 소형 워크스테이션들을 집합적으로 사용하는 클러스터 컴퓨팅 방식의 슈퍼컴퓨터들이 다양하게 활용되고 있다. 이는 개인용 컴퓨터에서 수행되는 알고리즘이 슈퍼컴퓨터에서도 큰 문제없이 수행될 수 있다는 것을 의미하며, 그만큼 다양한 응용이 가능하다는 것을 뜻한다.

2012년 기준으로 슈퍼컴퓨터는 전통적인 컴퓨터 시뮬레이션 분야를 넘어 다양한 형태의 대규모 컴퓨팅이 필요한 모든 분야에서 활용되고 있다. 구글, 아마존, Youtube, 애플의 시리(Siri) 서비스, WETA Digital의 영화/영상 제작 등에서 슈퍼컴퓨터 구조와 거의 동일한 방법론으로 대용량/고성능 컴퓨팅 시설을 갖추고 다양한 응용 서비스를 제공하고 있다.

전 세계 슈퍼컴퓨터의 통계는 [http://www.top500.org/ TOP500 Supercomputer Sites]에서 확인할 수 있다. 이곳은 미국의 맨하임 대학교와 테네시 대학교가 공동으로 운영하며, 린팩(linpack) 등의 성능 비교 테스트를 통해 매년 두 차례 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위를 발표한다. 슈퍼컴퓨터 성능 비교 테스트를 위한 벤치마크 프로그램으로 활용되는 린팩 또한 다양한 응용 영역이 발굴됨에 따라, 기존의 순차 처리 방식의 어레이 계산 위주였던 알고리즘 구성에서 대용량 I/O와 병렬/분산 처리에 따른 알고리즘을 수용하도록 변화하고 있다.

2013년 6월 기준으로 세계 최고의 슈퍼컴퓨터는 중국 국방과학기술대학에서 개발한 천하 2호였다. 천하 2호는 3만 2천 개의 제온 프로세서와 4만 8천 개의 제온 파이 코프로세서로 구성되어 있었다. (매년 6월과 11월 '슈퍼컴퓨터 톱 위원회'에서 가장 빠른 컴퓨터 1위부터 500위까지 순위를 발표한다.)

Top500.org의 통계는 산업, 기술, 과학 선진국들이 고성능 컴퓨터를 어떤 분야에서 어떻게 활용하고 있는지를 보여주며, 과학 기술을 통해 발전한 사회의 IT 이용 형태를 나타낸다.

대한민국 최초의 슈퍼컴퓨터는 1988년 11월 연구전산망(KREOnet)의 중앙 전산기로 도입된 2GFlops 성능의 Cray-2S이다.^[1] 1993년 11월에는 슈퍼컴퓨터 2호기로 16GFlops 성능의 Cray-C90가 도입되었다.^[1] 대한민국은 연산 세계 랭킹 18위의 슈퍼컴퓨터 1대를 보유하고 있으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 산하에 슈퍼컴퓨팅센터가 있고, 그 밖에 한국슈퍼컴퓨팅센터협의회(KSCA)에는 15개 기관이 가입해 있다.^[1]

2. 1. 초기 슈퍼컴퓨터

1964년 미국 CDC의 시모어 로저 크레이(Seymour Cray)가 설계한 CDC 6600은 최초의 슈퍼컴퓨터로 알려져 있다.^[19]^[22]^[20]^[21] 세이무머 크레이는 CDC로부터 독립하여 1970년대와 1980년대를 풍미하며 "슈퍼컴퓨터" 시장을 창출한 인물로 평가받는다.

CDC 6600. 시스템 콘솔 뒤에는 덮개가 열린 '+’자 모양 캐비닛의 두 개의 “팔”이 있다. 이 기계의 각 팔에는 최대 4개의 이러한 랙이 있었다. 오른쪽에는 냉각 시스템이 있다.

초기 슈퍼컴퓨터는 주로 국방 및 국가 전략 분야의 과학기술 연구 목적으로 활용되었다. 당시 컴퓨터들은 기업, 사무, 개인용 컴퓨터가 등장하기 이전이었으므로, 가장 빠르고 뛰어난 성능의 컴퓨터가 곧 슈퍼컴퓨터였다. 이러한 슈퍼컴퓨터는 정부 주도의 고가 제품으로, 국가 과학기술 경쟁력의 기반으로 여겨졌다.

1960년, 유니박은 미국 해군 연구개발센터를 위해 리버모어 원자 연구 컴퓨터(LARC)를 제작했는데, 이는 오늘날 최초의 슈퍼컴퓨터 중 하나로 평가받는다.^[142] LARC는 당시 새롭게 등장하던 디스크 드라이브 기술 대신 고속 드럼 메모리를 사용했다.^[142]

IBM 7030 스트레치는 IBM이 로스앨러모스 국립 연구소를 위해 제작한 또 다른 초기 슈퍼컴퓨터이다. 1955년 당시 연구소는 기존 컴퓨터보다 100배 빠른 컴퓨터를 요구했다. IBM 7030은 트랜지스터, 자기 코어 메모리, 파이프라이닝 명령어, 메모리 컨트롤러를 통한 데이터 프리페치를 사용했고, 획기적인 랜덤 액세스 디스크 드라이브를 포함했다.^[143] 1961년에 완성되었지만, 성능 향상 목표를 완전히 달성하지는 못했다. 그럼에도 불구하고 로스앨러모스 국립 연구소에서 구매했으며, 영국과 프랑스의 고객들도 구매했다. IBM 7030은 암호 해독용 슈퍼컴퓨터인 IBM 7950 하베스트의 기반이 되었다.^[15]

맨체스터 대학교에서 톰 킬번 팀이 만든 애틀러스는 1960년대 초의 또 다른 획기적인 슈퍼컴퓨터 프로젝트였다. 애틀러스는 최대 100만 단어의 48비트 메모리 공간을 갖도록 설계되었지만, 실제 코어 메모리는 16,000단어였고, 드럼이 96,000단어의 추가 메모리를 제공했다. 애틀러스 수퍼바이저는 스와핑을 통해 페이지 형태의 데이터를 자기 코어와 드럼 간에 교환했다. 애틀러스 운영 체제는 슈퍼컴퓨팅에 시분할을 도입하여 여러 프로그램이 동시에 실행될 수 있도록 했다.^[16] 애틀러스는 페란티와 맨체스터 대학교의 합작 프로젝트였으며, 명령어당 1마이크로초에 가까운 처리 속도, 즉 초당 약 1백만 명령어의 속도로 작동하도록 설계되었다.^[17]

1964년에 완성된 CDC 6600은 게르마늄 트랜지스터에서 실리콘 트랜지스터로의 전환을 보여주었다. 실리콘 트랜지스터는 더 빠르게 작동할 수 있었고, 슈퍼컴퓨터 설계에 냉각 장치를 도입하여 과열 문제를 해결했다.^[18] CDC 6600은 다른 모든 동시대 컴퓨터보다 약 10배 우수하여 "슈퍼컴퓨터"라고 불렸으며, 100대가 각각 800만달러에 판매되면서 슈퍼컴퓨팅 시장을 정의했다.^[19]

시모어 크레이는 1972년 CDC를 떠나 크레이 리서치를 설립했다.^[22] 1976년, 크레이는 80MHz 크레이-1을 출시했는데, 이는 역사상 가장 성공적인 슈퍼컴퓨터 중 하나가 되었다.^[23]^[24] 1985년에 출시된 크레이-2는 8개의 중앙 처리 장치(CPU)와 액체 냉각을 갖추었고, 전자 냉각액 플루오리너트가 슈퍼컴퓨터 아키텍처를 통해 펌핑되었다. 크레이-2는 1.9기가플롭스에 도달하여 기가플롭 장벽을 돌파한 최초의 슈퍼컴퓨터였다.^[25]

단일 문제에 특화된 여러 특수 목적 시스템도 설계되었다. 이를 통해 특수 프로그래밍된 FPGA 칩이나 맞춤형 ASIC을 사용하여 일반성을 희생하고 더 나은 가격 대비 성능 비율을 얻을 수 있었다. 특수 목적 슈퍼컴퓨터의 예로는 벨^[50], 딥 블루^[51], 하이드라^[52](체스 게임용), 중력 파이프(천체 물리학용)^[53], MDGRAPE-3(단백질 구조 예측 및 분자 동역학용)^[54], 딥 크랙(DES 암호 해독용)^[55] 등이 있다.

2. 2. 대규모 병렬 설계의 등장

1970년대 크레이-1(Cray-1)의 성능에 진지하게 도전한 유일한 컴퓨터는 일리아크 IV(ILLIAC IV)였다. 이 기계는 여러 프로세서가 함께 작동하여 하나의 큰 문제의 서로 다른 부분을 해결하는 진정한 대규모 병렬 컴퓨터의 최초 사례였다. 가능한 한 빨리 단일 데이터 스트림을 실행하도록 설계된 벡터 시스템과는 달리, 이 개념에서는 컴퓨터가 데이터의 별도 부분을 완전히 다른 프로세서에 공급한 다음 결과를 재결합했다. 일리아크의 설계는 1966년에 256개의 프로세서로 마무리되었으며, 1970년대 크레이-1의 최고 250 MFLOPS와 비교하여 최대 1 GFLOPS의 속도를 제공했다. 그러나 개발 문제로 인해 64개의 프로세서만 제작되었고, 시스템은 크레이보다 훨씬 크고 복잡하면서도 약 200 MFLOPS보다 빠르게 작동할 수 없었다. 또 다른 문제는 시스템용 소프트웨어 작성이 어렵고 최고 성능을 얻는 것이 상당한 노력이 필요하다는 점이었다.^[26]

대규모 병렬 블루진/L의 캐비닛. 각각 여러 프로세서를 포함하는 스택된 블레이드들을 보여준다.

하지만 일리아크 IV의 부분적인 성공은 슈퍼컴퓨팅의 미래를 보여주는 것으로 널리 알려졌다. 크레이는 "밭을 갈 때 어느 것을 사용하겠습니까? 두 마리의 강한 소, 아니면 1024마리의 닭입니까?"라고 말하며 반박했다.^[26] 1980년대 초, 여러 팀이 수천 개의 프로세서를 사용한 병렬 설계에 주력하고 있었는데, 특히 MIT의 연구에서 개발된 커넥션 머신(Connection Machine)(CM)이 대표적이었다. CM-1은 데이터를 공유하기 위해 네트워크에 연결된 최대 65,536개의 단순화된 맞춤형 마이크로프로세서를 사용했다. 여러 업데이트된 버전이 뒤따랐다. CM-5 슈퍼컴퓨터는 초당 수십억 개의 산술 연산이 가능한 대규모 병렬 처리 컴퓨터이다.^[27]

1982년, 오사카 대학의 LINKS-1 컴퓨터 그래픽 시스템은 257개의 자일로그 Z8001 제어 프로세서와 257개의 iAPX 86/20 부동 소수점 프로세서를 포함하여 514개의 마이크로프로세서를 사용하는 대규모 병렬 처리 아키텍처를 사용했다. 주로 사실적인 3D 컴퓨터 그래픽 렌더링에 사용되었다.^[28] 1992년 후지쯔(Fujitsu)의 VPP500은 독성으로 인해 일반적으로 마이크로웨이브 응용 분야에만 사용되는 재료인 GaAs를 프로세서에 사용하여 더 높은 속도를 달성한 점이 특이하다.^[29] 후지쯔(Fujitsu)의 수치 풍동(Numerical Wind Tunnel) 슈퍼컴퓨터는 166개의 벡터 프로세서를 사용하여 프로세서당 1.7 기가플롭스(GFLOPS)의 최고 속도로 1994년 최고 자리를 차지했다.^[30]^[31] 히타치 SR2201은 빠른 3차원 크로스바 네트워크를 통해 연결된 2048개의 프로세서를 사용하여 1996년 600 GFLOPS의 최고 성능을 달성했다.^[32]^[33]^[34] 인텔 패러곤(Intel Paragon)은 다양한 구성으로 1000~4000개의 인텔 i860 프로세서를 사용할 수 있었으며 1993년 세계에서 가장 빠른 컴퓨터로 선정되었다. 패러곤은 고속 2차원 메시를 통해 프로세서를 연결하는 MIMD 머신으로, 프로세스가 별도의 노드에서 실행되고 메시지 전달 인터페이스를 통해 통신할 수 있도록 했다.^[35]

소프트웨어 개발은 여전히 문제였지만, CM 시리즈는 이 문제에 대한 상당한 연구를 촉발했다. 에반스 앤 서덜랜드 ES-1, 마스파(MasPar), nCUBE, 인텔 iPSC 및 굿이어 MPP를 포함한 많은 회사에서 맞춤형 하드웨어를 사용하는 유사한 설계가 이루어졌다. 그러나 1990년대 중반까지 범용 CPU 성능이 크게 향상되어 맞춤형 칩 대신 개별 처리 장치로 슈퍼컴퓨터를 구축할 수 있게 되었다. 21세기 초에는 수만 개의 상용 CPU를 특징으로 하는 설계가 표준이 되었고, 이후 기계에는 그래픽 유닛이 추가되었다.^[9]^[10]

1998년, 데이비드 A. 베이더(David A. Bader)는 상용 부품을 사용한 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터를 개발했다.^[36] 뉴멕시코 대학교(University of New Mexico)에 재직 중이던 베이더는 소비자용 기성 부품과 고속 저지연 상호 연결 네트워크를 사용하여 리눅스를 실행하는 슈퍼컴퓨터를 구축하려고 했다. 프로토타입은 수정된 리눅스 커널을 실행하는 8개의 듀얼 333 MHz 인텔 펜티엄 II 컴퓨터로 구성된 알타 테크놀로지스(Alta Technologies)의 "알타클러스터(AltaCluster)"를 활용했다. 베이더는 필요한 구성 요소에 대한 리눅스 지원과 국가 컴퓨팅 과학 연합(NCSA)의 구성원으로부터 코드를 이식하여 상호 운용성을 보장했는데, 이전에는 리눅스에서 실행된 적이 없었기 때문이다.^[37] 성공적인 프로토타입 설계를 사용하여 그는 국가 과학 재단(National Science Foundation)의 국가 기술 그리드(National Technology Grid)를 통해 전국 과학 및 공학 커뮤니티에서 공개적으로 사용할 수 있는 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터인 "로드러너(RoadRunner)"의 개발을 주도했다. 로드러너는 1999년 4월에 운영에 투입되었다. 배포 당시 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 100대 중 하나로 여겨졌다.^[37]^[38] 비이벌프와 같은 소비자급 부품을 사용하는 리눅스 기반 클러스터는 베이더의 프로토타입과 로드러너 개발 이전에 존재했지만, "진정한" 슈퍼컴퓨터로 간주될 만한 확장성, 대역폭 및 병렬 컴퓨팅 기능이 부족했다.^[37]

블루진, 크레이 XT3 등의 시스템에서 사용되는 3차원 토러스 상호 연결 다이어그램.

엄청난 수의 프로세서를 가진 시스템은 일반적으로 두 가지 경로 중 하나를 따른다. 그리드 컴퓨팅 접근 방식에서는 분산되고 다양한 관리 도메인으로 구성된 많은 컴퓨터의 처리 능력이 컴퓨터를 사용할 수 있을 때마다 임의적으로 사용된다.^[39] 또 다른 접근 방식에서는 컴퓨터 클러스터와 같이 많은 프로세서가 서로 근접하게 사용된다. 이러한 중앙 집중식 대규모 병렬 시스템에서 상호 연결의 속도와 유연성이 매우 중요해지며, 최신 슈퍼컴퓨터는 향상된 인피니반드 시스템에서 3차원 토러스 상호 연결까지 다양한 접근 방식을 사용해 왔다.^[40]^[41] 중앙 집중화와 결합된 다중 코어 프로세서의 사용은 사이클롭스64(Cyclops64) 시스템과 같이 새로운 방향이다.^[42]^[43]

범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)의 가격, 성능 및 에너지 효율이 향상됨에 따라 텐허-1(Tianhe-I) 및 네뷸라(Nebulae)와 같은 여러 페타플롭스 슈퍼컴퓨터가 GPGPU에 의존하기 시작했다.^[44] 그러나 K 컴퓨터와 같은 다른 시스템은 SPARC 기반 설계와 같은 기존 프로세서를 계속 사용하고 있으며, 범용 고성능 컴퓨팅 애플리케이션에서 GPGPU의 전반적인 적용 가능성은 논쟁의 대상이 되어 왔다. GPGPU가 특정 벤치마크에서 좋은 점수를 얻도록 조정될 수 있지만, 애플리케이션을 조정하는 데 상당한 노력을 기울이지 않는 한 일상적인 알고리즘에 대한 전반적인 적용 가능성은 제한적일 수 있기 때문이다.^[45] 그러나 GPU는 점점 더 많이 사용되고 있으며, 2012년 재규어 슈퍼컴퓨터는 GPU로 CPU를 개조하여 타이탄으로 변신했다.^[46]^[47]^[48]

고성능 컴퓨터는 업그레이드가 필요하기 전에 약 3년의 예상 수명 주기를 갖는다.^[49] 교코(Gyoukou) 슈퍼컴퓨터는 대규모 병렬 설계와 액체 침지 냉각을 모두 사용한다는 점에서 독특하다.

2. 3. 현대 슈퍼컴퓨터

1964년 미국 CDC의 시모어 로저 크레이(Seymour Cray)가 설계한 CDC 6600이 최초의 슈퍼컴퓨터로 알려져 있으며, 1985년 미국 크레이(Cray Research, Inc.)에서 발표한 Cray-2가 슈퍼컴퓨터를 대중에게 알린 시초이다. CDC사 소속 연구원들은 기존 컴퓨터 성능에 불만을 품고 10배 빠른 컴퓨터를 목표로 했고, 그 정도 성능이면 "슈퍼"라는 접두어를 붙여 슈퍼컴퓨터라고 부르기 시작했다고 알려진다. 세이무머 크레이는 CDC에서 독립하여 독보적인 성능의 고성능 컴퓨터를 만들어 1970년대와 1980년대를 풍미했으며, "슈퍼컴퓨터" 시장을 창출한 인물로 추앙받고 있다.

1960년대에는 CDC사, 1970년대에는 크레이사가 벡터 연산을 중심으로 한 슈퍼컴퓨터로 컴퓨터 업계에서 시장 점유율을 높였다. 또한, 컴퓨터의 각종 시뮬레이션에서 민간 이용이 확대됨에 따라 슈퍼컴퓨터의 수요도 확대되었다. 1980년대에는 NEC 등 일본의 제조업체가 해외에도 진출하여 미일 슈퍼컴퓨터 무역 마찰로까지 발전했다.

1960년~1980년경의 슈퍼컴퓨터는 벡터형 계산기로 이용 용도가 특화되어 범용성이 낮고, 거대하고 고가였기 때문에 현재는 비꼬는 의미를 담아 “거함주의”라고 불리기도 한다.

1990년대 후반에 들어서면서 개인용 컴퓨터의 보급과 CPU의 처리 능력 향상을 배경으로, x86이나 POWER 등의 프로세서를 수백~수천 개 탑재하여 계산 능력을 실현하는 스칼라형 슈퍼컴퓨터가 부상하여 TOP500에서도 상위를 차지하게 되었다. 스칼라형은 CPU 탑재 수에 따라 확장성이 있기 때문에 중규모의 기업이나 연구소 등에서도 소형의 슈퍼컴퓨터를 도입하여 비용 대비 효과를 유지하면서 과학기술 계산을 할 수 있게 되었다.

2010년대에 들어 슈퍼컴퓨터 개발에서 중국의 부상이 현저하여 순위를 차지하는 수에서 미국을 넘어서고,^[144] 처리 성능 세계 최고를 놓고 미일과 경쟁하게 되어 미중 무역 전쟁의 대상이 되기도 했다.^[145]

2010년대 후반부터는 이미 대량 생산되고 있는 GPU^[146]로 범용 계산을 하는 GPGPU의 도입이 진행되고 있으며, 사용자 지정 CPU를 신규 설계하는 경우와 비교하여 비용 대비 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 2022년에 단일 머신으로 세계 최초의 엑사스케일 컴퓨터가 된 미국의 HPE의 「프론티어」는 GPGPU가 세계 최첨단을 다투는 분야에서도 상당히 신뢰할 수 있음을 보여준다.

슈퍼컴퓨터에 탑재되는 프로세서의 역할은 (일반 컴퓨터와 마찬가지로) 계산 처리를 수행하는 것이다. 일반적인 컴퓨터와 (최근) 슈퍼컴퓨터의 큰 차이는 처리를 병렬로 실행하는 점에 있다. 일반적인 단순 프로세서는 명령어 하나당 하나의 연산만을 수행하는 스칼라 프로세서이며, 개인용 컴퓨터(PC)에 탑재되는 프로세서 수도 1개 또는 매우 소수이다. 슈퍼컴퓨터는 1클럭으로 여러 개의 연산을 한 번에 수행하는 벡터 프로세서를 채용하고, 시스템 내에 수십 개에서 수십만 개의 프로세서를 탑재하여 계산을 동시에 실행함으로써 높은 처리량을 실현하는 구조이다.

1970년대에 벡터 연산이 구현된 후에도, 1980년대에는 병렬 처리, 파이프라이닝, 예측 실행, 대칭형 멀티프로세싱이, 1990년대에는 VLIW, SIMD 등이 슈퍼컴퓨터에 도입되어 병렬도 향상을 실현했다. 슈퍼컴퓨터에서 처음 채용된 기술의 대부분은 그 후 서버나 PC에 피드백되어 그 성능 향상에 기여했다. 또한 그 반대로, PC용이었던 x86 프로세서가 21세기에 들어와 가격 대비 성능 향상과 초병렬 기술의 향상에 따라 슈퍼컴퓨터 구성에 널리 채용되게 되었다.

1980년대부터 1990년대까지는 고성능 계산에 특화된 전용 벡터 프로세서를 각 슈퍼컴퓨터 제조업체가 독자적으로 개발하여 시스템에 채택했다. 1990년대 초반부터 i860, Alpha, POWER, MIPS, SPARC, IA-64 등 워크스테이션 및 서버용 범용 프로세서가 결합되는 메모리가 저렴해짐에 따라 점차 슈퍼컴퓨터에도 도입되기 시작하여, 1990년대 후반에는 일부 하이엔드 시스템을 제외하고 범용 프로세서 기반 시스템이 주류가 되었다. 이러한 시스템은 컴퓨터 클러스터라고도 불리며, 다수의 프로세서를 탑재함으로써 높은 처리량을 목표로 한다.

21세기부터 x86 프로세서의 가격 대비 성능 향상에 맞춰 인텔이나 AMD의 CPU를 채택하는 제조업체가 증가하고 있다. x86-64 아키텍처를 포함한 x86 계열을 고려하면 2010년 6월에 발표된 제35회 TOP500 순위에서는 500대 중 450대가 x86 프로세서를 채택하고 있으며,^[149] PowerPC를 포함한 POWER 기반 시스템과 함께 시장을 양분하고 있다. 범용 프로세서가 주류가 된 90년대 후반 이후에도, 특히 고성능 시스템에서는 벡터 프로세서를 사용하는 것이 많았지만, 21세기에 들어 변화했다. 2002년에 운영이 시작되어 이후 2년 반 동안 TOP500 1위를 차지한 지구 시뮬레이터와 같은 예외는 있지만, 하이엔드 분야에서도 교체가 진행되어, 2010년 6월 순위에서 벡터 컴퓨터는 500대 중 1대뿐이었다.^[150]

기업 계산용, 사무용, 개인용 컴퓨터가 등장하기 전의 컴퓨터들은 주로 국방 목적과 국가적인 전략 분야의 과학기술 연구 목적으로 만들어지고 활용되었다. 초창기 컴퓨터는 그 시대의 슈퍼컴퓨터였고, 이후 등장한 가장 빠르고 뛰어난 성능의 컴퓨터들이 계속 그 시대의 슈퍼컴퓨터였다. 이러한 (슈퍼)컴퓨터들은 정부가 필요로 하는 고가의 제품으로 국가 과학기술 경쟁력의 기반이 되어 왔다고 해도 과언이 아니다.

이렇게 시작된 컴퓨터의 역사는 민간 분야로 기술이 이전되고 새로운 응용 영역을 찾으면서 매우 다양한 형태로 활용되어 왔다. 슈퍼컴퓨터에서 활용되던 벡터 계산 기술은 현재 인텔사와 에이엠디(AMD)사의 CPU에 적용되어 개인용 컴퓨터와 노트북에 사용되고 있으며, 이러한 CPU를 활용하는 개인용 컴퓨터와 소형 워크스테이션들을 집합적으로 사용하는 클러스터 컴퓨팅 방식의 슈퍼컴퓨터들이 다양하게 활용되고 있다. 이는 개인용 컴퓨터에서 수행되는 알고리즘이 슈퍼컴퓨터에서 수행되는데 큰 무리가 없다는 것을 의미하며, 그 만큼 다양한 응용이 가능하다는 것을 의미한다.

2012년 기준으로, 슈퍼컴퓨터는 전통적인 컴퓨터 시뮬레이션 분야를 넘어서서, 다양한 형태의 대규모 컴퓨팅 영역의 모든 분야에 쓰이고 있다. 구글이나 아마존, Youtube, 애플의 시리(Siri)서비스, WETA Digital의 영화/영상 제작 등에서 슈퍼컴퓨터 구조와 거의 동일한 방법론으로 대용량/고성능 컴퓨팅 시설을 갖추고 다양한 응용 서비스를 제공하고 있다.

전 세계 슈퍼컴퓨터의 통계는 [http://www.top500.org/ TOP500 Supercomputer Sites]가 주요한 참고자료이다. 이곳은 미국의 맨하임 대학교와 테네시 대학교가 공동으로 운영하며, 린팩(linpack) 등의 성능 비교 테스트를 통해 매년 두 차례 전 세계 슈퍼컴퓨터의 순위를 매긴다. 슈퍼컴퓨터의 성능 비교 테스트를 위한 벤치마크 프로그램으로 활용되고 있는 린팩 또한 다양한 응용영역이 발굴됨에 따라 기존에 순차처리 방식의 어레이 계산 위주이었던 알고리즘 구성에서 대용량 I/O와 병렬/분산 처리에 따른 알고리즘을 수용하도록 바뀌고 있다.

2013년 6월 기준으로 최고의 슈퍼컴퓨터는 중국의 국방과학기술대학에서 개발된 천하 2호로써, 3만 2천개의 제온 프로세서 및 4만 8천개의 제온 파이 코프로세서로 구성되어 있다. (매년 6월과 11월 '슈퍼컴퓨터 톱 위원회'에서 가장 빠른 컴퓨터 1~500위 순위를 발표한다.)

Top500.org의 통계는 산업/기술/과학 선진국들이 고성능 컴퓨터들을 어떤 분야에서 어떻게 활용하고 있는가를 보여주는 것으로, 과학/기술을 통하여 발전한 사회의 IT이용 형태를 보여 주고 있다.

2. 4. 대한민국의 슈퍼컴퓨터 역사

대한민국 최초의 슈퍼컴퓨터는 1988년 11월 연구전산망(KREOnet)의 중앙전산기로 도입된 2GFlops 성능의 Cray-2S이다.^[1] 1993년 11월에는 슈퍼컴퓨터 2호기로 16GFlops 성능의 Cray-C90가 도입되었다.^[1]

대한민국은 연산 세계랭킹 18위의 슈퍼컴퓨터 1대를 보유하고 있으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 산하에 슈퍼컴퓨팅센터가 있고, 그 밖에 한국슈퍼컴퓨팅센터협의회(KSCA)에는 15개 기관이 가입해 있다.^[1]

3. 주요 구성 요소

슈퍼컴퓨터는 일반 컴퓨터와 마찬가지로 프로세서, 메모리, 스토리지, 네트워크 등의 하드웨어와, 그 위에서 동작하는 운영체제(OS) 및 응용 프로그램 등의 소프트웨어로 구성된다. 슈퍼컴퓨터 사용자는 본체와 별도로 준비된 터미널로 조작하거나, SSH·텔넷을 통해 (원격으로) 조작한다.

일반적인 컴퓨터와 슈퍼컴퓨터의 가장 큰 차이는 처리를 병렬로 실행하는 방식에 있다. 일반적인 컴퓨터는 명령어 하나당 하나의 연산만을 수행하는 스칼라 프로세서를 사용하고, PC에 탑재되는 프로세서 수도 1개 또는 매우 적다. 반면 슈퍼컴퓨터는 1클럭으로 여러 개의 연산을 한 번에 수행하는 벡터 프로세서를 사용하고, 시스템 내에 수십 개에서 수십만 개의 프로세서를 탑재하여 계산을 동시에 실행함으로써 높은 처리량을 달성한다.

1970년대에 벡터 연산이 구현된 이후, 1980년대에는 병렬 처리, 파이프라이닝, 예측 실행, 대칭형 멀티프로세싱이, 1990년대에는 VLIW, SIMD 등이 슈퍼컴퓨터에 도입되어 병렬 처리 성능이 더욱 향상되었다. 슈퍼컴퓨터에서 처음 채용된 기술의 대부분은 이후 서버나 PC에 적용되어 성능 향상에 기여했다. 또한, PC용이었던 x86 프로세서가 21세기에 들어와 가격 대비 성능 향상과 초병렬 기술의 발전에 따라 슈퍼컴퓨터 구성에 널리 사용되기 시작했다.

특정 계산을 지원하는 코프로세서나 GPU(general purpose computing on GPU|GPGPU^영어)를 활용하는 움직임도 활발하다. 특히 GPGPU는 범용 프로세서에 비해 가격 대비 성능이 매우 높고 소비 전력이 작다는 장점으로 2005년 이후 활용이 증가하고 있다.

GRAPE 프로젝트에서는 1989년부터 다체 문제에 특화된 프로세서를 제작하여 천문학 및 분자 동역학 시뮬레이션에서 매우 가격 대비 성능이 좋은 전용 계산기를 개발하고 있다. 도쿄 공업대학의 TSUBAME에는 옵테론(Opteron) 기반의 약 1만 개의 CPU 코어 외에, 클리어스피드 테크놀로지(ClearSpeed)의 고성능 계산 전용 가속기 '''CSX600'''이 탑재되어 있다.^[151] 2006년 11월 랭킹에서 CSX600을 이용함으로써, 2006년 6월에 발표된 CPU만의 결과에 비해 약 10TFLOPS나 성능이 향상되었다.^[152] 또한, 고성능 GPU를 개발하는 AMD, 엔비디아(NVIDIA)는 양사 모두 2007년에 범용 계산을 염두에 둔 GPU 기반의 가속기를 발표했다.^[153]^[154]

슈퍼컴퓨터는 노드(node)라고 불리는 컴퓨터의 집합으로 구성되며, 이들 컴퓨터는 컴퓨터 네트워크로 연결된다. 노드 간을 연결하는 컴퓨터 네트워크를 특히 '''인터커넥트(interconnect)'''라고 부른다. 초고성능 병렬 컴퓨터에서는 사용자가 실행하려는 처리를 각 노드에 분할하여 실행하고, MPI 등의 API를 사용한 노드 간 통신으로 동기화나 계산 결과의 집계 등을 수행한다. 따라서 높은 성능을 얻으려면 고대역폭(high bandwidth)이면서 저지연(low latency)인 인터커넥트가 필요하다.

슈퍼컴퓨터의 상호연결망에서는 그 토폴로지가 성능에 큰 영향을 미친다. 자주 사용되는 네트워크 토폴로지는 메시, 크로스바, 토러스 등이 있다. 구축 비용과 애플리케이션의 성격에 따라 시스템에 적합한 네트워크 토폴로지는 크게 달라진다.

4. 소프트웨어 및 시스템 관리

슈퍼컴퓨터의 병렬 아키텍처는 속도를 활용하기 위해 특수한 프로그래밍 기법을 사용해야 한다. 분산 처리를 위한 소프트웨어 도구에는 API 표준인 MPI^[90]와 PVM, VTL, 그리고 오픈소스 소프트웨어인 Beowulf가 있다.^[89]

가장 일반적인 시나리오에서는, 느슨하게 연결된 클러스터를 위한 PVM 및 MPI, 그리고 긴밀하게 조정된 공유 메모리 머신을 위한 OpenMP와 같은 환경이 사용된다. 실행될 머신의 상호 연결 특성에 맞게 알고리즘을 최적화하는 데 상당한 노력이 필요하다. 목표는 어떤 CPU도 다른 노드의 데이터를 기다리며 시간을 낭비하지 않도록 하는 것이다. GPGPU는 수백 개의 프로세서 코어를 가지며 CUDA 또는 OpenCL과 같은 프로그래밍 모델을 사용하여 프로그래밍된다.

병렬 프로그램을 디버깅하고 테스트하는 것은 매우 어렵다. 이러한 응용 프로그램을 테스트하고 디버깅하기 위해서는 특수 기법이 필요하다.

슈퍼컴퓨터는 일반적인 컴퓨터와 마찬가지로 프로세서, 메모리, 스토리지, 네트워크 등의 하드웨어와, 그 위에서 동작하는 운영체제(OS) 및 응용 프로그램 등의 소프트웨어로 구성된다. 다만, 슈퍼컴퓨터 사용자는 본체와 별도로 준비된 터미널로 조작하거나, 또는 SSH·텔넷을 통해 (원격으로) 조작한다.

슈퍼컴퓨터는 노드(node)라고 불리는 컴퓨터의 집합으로 구성되며, 이들 컴퓨터는 컴퓨터 네트워크로 연결된다. 노드 간을 연결하는 컴퓨터 네트워크를 특히 '''인터커넥트(interconnect)'''라고 부른다. 초고성능 병렬 컴퓨터에서는 사용자가 실행하려는 처리를 각 노드에 분할하여 실행하고, MPI 등의 API를 사용한 노드 간 통신으로 동기화나 계산 결과의 집계 등을 수행한다. 따라서 높은 성능을 얻으려면 고대역폭(high bandwidth)이면서 저지연(low latency)인 인터커넥트가 필요하다.

슈퍼컴퓨터의 상호연결망에서는 그 토폴로지가 성능에 큰 영향을 미친다. 자주 사용되는 네트워크 토폴로지는 메시, 크로스바, 토러스 등이 있다. 구축에 드는 비용과 애플리케이션의 성격에 따라 시스템에 적합한 네트워크 토폴로지는 크게 달라진다.

1970년대 초반 크레이(Cray)의 슈퍼컴퓨터 초기부터 운영 체제에는 유닉스와 리눅스와 같은 유닉스 계열이 널리 사용되었다. 그 이유는 초기에는 라이선스가 무료인 오픈소스적인 OS였고, 주로 C 언어로 작성되어 기종 간의 이식이 용이했으며, 대학 및 연구소에서 널리 사용되어 과학 기술 계산용 라이브러리와 도구가 풍부했기 때문이다.

2000년대부터 유닉스 계열인 리눅스의 비율이 급증하여 2009년에는 약 90%에 달했다.

마이크로소프트사는 Windows Server를 기반으로 한 슈퍼컴퓨터용 OS Windows Compute Cluster Server(WCCS)를 2006년 6월에 출시했다. 카이스트가 채택한 사례가 있다. 2008년 9월에는 후속 제품으로 Windows HPC Server 2008을 발표했고, 이를 채택한 상하이 슈퍼컴퓨터 센터의 슈퍼컴퓨터가 2008년 TOP500에서 11위에 오르기도 했지만, 이것이 Windows 머신으로서는 최고 성적이었다.^[158] 2021년 11월에 30Pflops로 10위에 진입한 Microsoft Azure 시스템은 리눅스 커널 기반의 우분투이다.^[159]^[160]

대부분의 유닉스 시스템에서 일반적으로 사용되는 라운드 로빈 방식 스케줄러뿐만 아니라, 우선순위가 높은 계산 처리에 CPU 자원을 강제로 할당하는 갱 스케줄링 방식도 지원하는 경우가 많다.

슈퍼컴퓨터의 성능을 극대화하려면, 슈퍼컴퓨터가 가진 하드웨어 특성에 맞춰 애플리케이션을 개발해야 한다. 슈퍼컴퓨터용 애플리케이션 개발에 사용되는 기술 및 방법은 다음과 같다.

과학기술 계산 분야에서는 포트란(Fortran)이 오래전부터 사용되어 왔으며, 컴파일러 최적화 기술이 성숙하고 애플리케이션 및 수치 연산 라이브러리 등의 소프트웨어 자산이 많이 축적되어 2017년 현재에도 사용된다. 실행 효율과 개발 효율 측면에서 C 언어 및 C++도 자주 사용된다.

개발 효율 개선과 하드웨어의 병렬 처리 향상에 대응하기 위해 새로운 프로그래밍 언어가 제안되고 있다. 썬 마이크로시스템즈(Sun Microsystems)는 2007년 1월 과학기술 계산용 프로그래밍 언어 포트리스(Fortress)를 발표하여 오픈소스로 공개하였다.^[161] 그 외에도 IBM의 X10 등 다양한 제안이 있다.

높은 성능이 요구되는 슈퍼컴퓨터용 애플리케이션에서는 벡터 프로세서의 벡터 연산 명령어나 SIMD 등의 병렬 연산 명령어를 활용하여 병렬도를 높임으로써 성능 향상을 도모하고 있다. 구체적인 방법으로는, 최적화 컴파일러가 병렬 실행 가능한 부분을 발견하여 자동 병렬화를 수행하는 벡터화나, 프로세서의 병렬 연산 명령어를 프로그래밍 언어의 확장 기능이나 어셈블러를 사용하여 프로그램 내에서 명시적으로 호출하는 방법 등이 있다.

2013년 현재 주류인 컴퓨터 클러스터 형태의 슈퍼컴퓨터에서는, MPI를 사용하여 프로그래머가 프로세스 간의 통신과 동기를 프로그램에 기술함으로써 대규모 병렬 계산을 수행하는 방법이 일반적이다. 슈퍼컴퓨터용 벤치마크 LINPACK의 한 구현인 HPL이나^[162], 유전자의 상동성 검색을 수행하는 BLAST 등 많은 과학기술 계산 애플리케이션은 MPI를 이용한 병렬화에 대응하고 있다.

분산 컴퓨팅의 발전 계통으로 원격지의 슈퍼컴퓨터를 포함한 네트워크 상의 다수의 컴퓨터를 통합적으로 이용하는 수단으로 그리드 컴퓨팅 기술 개발이 세계적으로 진행되고 있으며, 일본에서도 NAREGI가 국가 프로젝트로 채택되어 연구와 구축이 이루어지고 있다. 또한, 국내 학교를 포함한 연구·교육 기관에 교육용으로 도입된 PC에 그리드 기반 패키지를 도입하여, 현재 이용되지 않고 있는 CPU 자산을 그리드 컴퓨터의 일부로 활용하는 계획에 참가를 호소하고 있다. 그리드 컴퓨팅의 선구자로 전 세계의 PC가 참여하고 있는 SETI나 그리드에 의한 분산 처리에 적합한 연구 자료를 모아 공통의 그리드 기반으로 처리를 진행하는 BOINC, World Community Grid와 같은 프로젝트가 궤도에 오르고 있으며, 세계 각국의 프로젝트가 상호 협력하여 성과를 거두고 있다.

그리드 컴퓨팅의 특징은 노드로 참여하고 있는 개별 클라이언트가 자유롭게 자원의 가동률을 결정할 수 있다는 점에 있으며, 가동 중인 클라이언트는 성능을 제공한다. 한편, 클라우드 컴퓨팅은 자원 관리를 서비스 프로바이더에 맡기고 클라이언트는 단순히 서비스를 받는 것뿐이며, 이 점에서는 슈퍼컴퓨터를 보완하는 기능은 없다. 하지만 증가하는 연산량과 그것을 보관하는 스토리지의 관리도 분산 컴퓨팅의 중요한 요소가 되고 있으며, 클라우드를 구축해 두면 네트워크가 단절되어도 각 노드가 연산해야 할 데이터를 놓치지 않도록 할 수 있다.

5. 활용

슈퍼컴퓨터는 초창기부터 주로 국방 목적과 국가 전략 분야의 과학기술 연구 목적으로 활용되었다. 최초의 슈퍼컴퓨터로 알려진 CDC 6600은 1964년 미국 CDC의 시모어 로저 크레이가 설계했으며, 1985년 미국 크레이에서 발표한 Cray-2가 대중적으로 알려지면서 슈퍼컴퓨터라는 용어가 널리 사용되기 시작했다.

컴퓨터 기술은 민간 분야로 이전되면서 다양한 형태로 활용되었는데, 슈퍼컴퓨터에 활용되던 벡터 계산 기술은 현재 개인용 컴퓨터와 노트북에 사용되는 CPU에도 적용되고 있다. 또한, 개인용 컴퓨터와 소형 워크스테이션들을 집합적으로 사용하는 클러스터 컴퓨팅 방식의 슈퍼컴퓨터들도 다양하게 활용되고 있다.

2012년 기준으로, 슈퍼컴퓨터는 전통적인 컴퓨터 시뮬레이션 분야를 넘어 구글, 아마존, Youtube, 애플의 시리(Siri) 서비스, WETA Digital의 영화/영상 제작 등 다양한 대규모 컴퓨팅 영역에서 활용되고 있다.

전 세계 슈퍼컴퓨터의 통계는 [http://www.top500.org/ TOP500 Supercomputer Sites]에서 확인할 수 있으며, 매년 두 차례 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위를 매긴다. 2013년 6월 기준으로 최고의 슈퍼컴퓨터는 중국 국방과학기술대학에서 개발된 천하 2호였다.

특수 목적 슈퍼컴퓨터로는 벨^[50], 딥 블루^[51], 하이드라^[52](체스 게임용), 중력 파이프(천체 물리학용)^[53], MDGRAPE-3(단백질 구조 예측 및 분자 동역학용)^[54], 딥 크랙(DES 암호 해독용)^[55] 등이 있다.

그리드 컴퓨팅은 여러 대규모 단순 병렬 처리 문제에 적용되어 왔지만, 유체 역학 시뮬레이션과 같은 기존의 슈퍼컴퓨팅 작업은 처리하기 어렵다.^[91] 가장 빠른 그리드 컴퓨팅 시스템은 자원봉사 컴퓨팅 프로젝트 Folding@home(F@h)이며, 2020년 4월 기준으로 2.5 엑사FLOPS의 x86 처리 성능을 보고했다.^[92] 버클리 오픈 인프라스트럭처 포 네트워크 컴퓨팅(BOINC) 플랫폼은 2017년 2월 기준으로 76만 2천 개 이상의 활성 컴퓨터를 통해 166 페타FLOPS 이상의 처리 성능을 기록했다.^[93]

슈퍼컴퓨터는 기계·토목·건축 분야에서 구조 해석, 전기 공학 분야에서의 전자계 해석, 유체 역학 분야, 기상 예보, 대기·해양 시뮬레이션, 물성·화학·재료 과학 분야에서의 분자 동역학, 교통류 해석, 시뮬레이션 천문학, 최적화 문제, 금융의 대규모 수치 해석 기반 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용된다.

"슈퍼컴퓨터"는 시대에 따라 성능이 상대적으로 변화하는 분류이다. 2014년 일본 정부 조달 규정에서는 이론적 최고 성능 값이 50TFLOPS 이상의 계산기를 슈퍼컴퓨터로 정의했다.^[140]^[141]

5. 1. 주요 활용 분야

슈퍼컴퓨터는 초창기부터 1990년대 초까지 물리적 실험을 수학식과 컴퓨터 프로그래밍 언어로 표현하는 계산 실험(Computational Simulation) 영역에서 활용되었다.^[190] 2012년 기준으로, 슈퍼컴퓨터는 전통적인 컴퓨터 시뮬레이션 분야를 넘어 구글, 아마존, Youtube, 애플의 시리(Siri) 서비스, WETA Digital의 영화/영상 제작 등 다양한 대규모 컴퓨팅 영역에서 활용되고 있다.

슈퍼컴퓨터 응용 분야는 다음과 같다.

시기	용도 및 관련 컴퓨터
1970년대	기상 예보, 공기역학 연구 (Cray-1)^[114]
1980년대	확률적 분석,^[115] 방사선 차폐 모델링^[116] (CDC Cyber)
1990년대	무차별 대입 공격을 이용한 암호 해독 (EFF DES cracker)^[117]
2000년대	핵확산금지조약에 따른 핵실험 대체를 위한 3D 핵실험 시뮬레이션 (ASCI Q)^[118]
2010년대	분자 동역학 시뮬레이션 (Tianhe-1A)^[119]
2020년대	전염병 예방을 위한 과학 연구/전기화학 반응 연구^[120]

IBM Blue Gene/P 컴퓨터는 인간 대뇌 피질의 약 1%에 해당하는 약 16억 개의 뉴런과 약 9조 개의 연결을 가진 인공 뉴런을 시뮬레이션하는 데 사용되었다.^[121] 또한, 쥐의 뇌 전체에 해당하는 수의 인공 뉴런 시뮬레이션에도 성공했다.^[121]

현대의 기상 예보는 슈퍼컴퓨터에 의존한다. 국립해양대기청(NOAA)은 슈퍼컴퓨터를 사용하여 수억 건의 관측 자료를 처리하고 기상 예보의 정확도를 높인다.^[122]

첨단 시뮬레이션 및 컴퓨팅 프로그램(ASCI)은 슈퍼컴퓨터를 사용하여 미국의 핵무기 비축량을 유지하고 시뮬레이션한다.^[124]

2020년 초, COVID-19 확산 방지를 위해 슈퍼컴퓨터가 활용되었다. 슈퍼컴퓨터는 여러 시뮬레이션을 통해 전염병 확산을 막을 수 있는 화합물을 찾는데, 여러 개의 병렬 실행 CPU를 사용하여 수십 시간 동안 다양한 프로세스를 모델링한다.^[125]^[126]^[127]

타이완에서 개발된 슈퍼컴퓨터 타이완니아 3는 COVID-19 대응에 활용되었다. 2020년에 출시되었으며 약 2~3 페타FLOPS의 용량을 가지고 있다.

초기에는 주로 군사용으로 사용되었으나, 현재는 고속 연산, 대량 연산을 필요로 하는 다양한 분야에서 활용되고 있다.

기계·토목·건축 분야: 구조역학, 기계 설계, 교량 설계 등
전기공학·물리학 분야: 전자기장 해석, 안테나 설계, 고주파 회로 설계, 무선 통신 전파 설계 등
기계, 화학, 지구물리학(대기·해양) 분야: 유체역학, 수송기기의 기체 설계, 엔진/터빈 설계, 기상 예보, 기후 변화 예측, 환경 오염 물질 예측, 농업 등
화학, 물성 분야: 화학 반응, 고체 물리학, 계산화학(구조체, 화합물, 생물학적 고분자, 폴리머), 결정의 물성, 제일 원리 계산 등
원자력 이용 분야: 핵반응, 원자로 내 핵분열 반응, 핵융합 연구, 핵무기 연구 등

최근에는 그래픽 처리 장치(GPU)를 범용적인 계산에 이용하는 GPGPU() 등 특정 용도에 특화된 프로세서를 슈퍼컴퓨터에 활용하는 움직임이 활발하다.

5. 2. 핵개발

슈퍼컴퓨터는 모의 핵실험 분야에서 발전해 왔다.^[190] 1990년대 슈퍼컴퓨터는 무차별 대입 공격을 이용한 암호 해독에 활용되었다.( EFF DES 크래커 )^[117] 2000년대에는 합법적인 핵확산금지조약에 따른 핵실험 대체를 위한 3D 핵실험 시뮬레이션에 활용되었다.( ASCI Q )^[118] 첨단 시뮬레이션 및 컴퓨팅 프로그램(ASCI)은 현재 슈퍼컴퓨터를 사용하여 미국의 핵무기 비축량을 유지하고 시뮬레이션한다.^[124]

남아프리카공화국과 이스라엘은 "핵실험 없는 핵개발 방법"으로 핵무기를 개발했다. "핵실험 없는 핵개발 방법"이란 "슈퍼컴퓨터를 통한 시뮬레이션"과 "임계질량 이하의 핵실험" 등을 말한다.^[191]

원자력 이용 분야에서는 핵반응, 원자로 내의 핵분열 반응, 핵융합 연구, 핵무기 연구 등에 슈퍼컴퓨터가 사용된다.

6. 세계의 슈퍼컴퓨터

세계의 슈퍼컴퓨터 개발은 미국, 중국, 일본이 주도하고 있다.

2005년 11월 기준으로, 미국 로런스 리버모어 국립연구소에는 세계 1위의 블루진/L(초당 280조 6,000억 번의 부동소수점 연산처리 속도)과 세계 2위의 ASC 퍼풀(100 테라플롭스)이 있었으며, 이들은 모의 핵실험에 사용되었다.^[15]

1964년 미국 CDC의 시모어 로저 크레이(Seymour Cray)가 설계한 CDC 6600은 최초의 슈퍼컴퓨터로 알려져 있다. 1985년 미국 크레이(Cray Research, Inc.)에서 발표한 Cray-2는 슈퍼컴퓨터가 대중적으로 알려진 시초이다.

1998년, 데이비드 A. 베이더(David A. Bader)는 상용 부품을 사용한 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터를 개발했다.^[36]

2013년 6월 기준으로 최고의 슈퍼컴퓨터는 중국의 국방과학기술대학에서 개발된 천하-2호로, 3만 2천 개의 제온 프로세서 및 4만 8천 개의 제온 파이 코프로세서로 구성되어 있다.^[14]

2019년 6월 기준 TOP500에 포함되는 슈퍼컴퓨터 순위 상위 5개는 레노버, 浪潮(Inspur), 曙光(Dawning Information Industry), HPE, 크레이 순이다.^[165]

1970년대 초반 크레이(Cray)의 슈퍼컴퓨터 초기부터 운영 체제에는 유닉스와 리눅스와 같은 유닉스 계열이 널리 사용되었다. 그 이유는 초기에는 라이선스가 무료인 오픈 소스적인 OS였고, 주로 C 언어로 작성되어 기종 간의 이식이 용이했으며, 대학 및 연구소에서 널리 사용되어 과학 기술 계산용 라이브러리와 도구가 풍부했기 때문이다. 2000년대부터 유닉스 계열인 리눅스의 비율이 급증하여 2009년에는 약 90%에 달했다.

2022년 기준 슈퍼컴퓨터를 취급하는 제조사는 다음과 같다.

국가	제조사
일본	NEC, 후지쯔
미국	IBM, HPE(구 SGI^[163], 구 크레이^[164])
중국	레노버, ,

6. 1. 개요

슈퍼컴퓨터는 1964년 미국 CDC의 시모어 로저 크레이가 설계한 CDC 6600이 최초로 알려져 있으며, 1985년 미국 크레이(Cray Research, Inc.)에서 발표한 Cray-2가 대중적으로 알려지기 시작했다.^[26] 세이무머 크레이는 CDC에서 독립하여 독보적인 성능의 고성능 컴퓨터를 개발하여 1970년대와 1980년대 "슈퍼컴퓨터" 시장을 창출한 인물로 평가받고 있다.

초기 컴퓨터들은 주로 국방 및 국가 전략 분야의 과학기술 연구 목적으로 제작, 활용되었다. 최초의 컴퓨터는 그 시대의 슈퍼컴퓨터였으며, 이후 가장 빠르고 뛰어난 성능의 컴퓨터들이 계속해서 슈퍼컴퓨터로 불렸다. 이러한 슈퍼컴퓨터들은 정부 주도의 고가 제품으로 국가 과학기술 경쟁력의 기반이 되어 왔다.

컴퓨터 기술은 민간 분야로 이전되어 다양하게 활용되고 있다. 슈퍼컴퓨터에 활용되던 벡터 계산 기술은 현재 인텔사와 에이엠디사의 CPU에 적용되어 개인용 컴퓨터와 노트북에 사용되고 있으며, 이러한 CPU를 활용하는 개인용 컴퓨터와 소형 워크스테이션들을 집합적으로 사용하는 클러스터 컴퓨팅 방식의 슈퍼컴퓨터들이 다양하게 활용되고 있다.

2012년 기준으로 슈퍼컴퓨터는 전통적인 컴퓨터 시뮬레이션 분야를 넘어 구글, 아마존, Youtube, 애플의 시리 서비스, WETA Digital의 영화/영상 제작 등 다양한 대규모 컴퓨팅 영역에서 활용되고 있다.

전 세계 슈퍼컴퓨터 통계는 [http://www.top500.org/ TOP500 Supercomputer Sites]가 주요 참고자료이다. 미국 맨하임 대학교와 테네시 대학교가 공동 운영하며, 린팩 등의 성능 비교 테스트를 통해 매년 두 차례 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위를 매긴다. 린팩은 대용량 I/O와 병렬/분산 처리에 따른 알고리즘을 수용하도록 변화하고 있다.

2013년 6월 기준 최고의 슈퍼컴퓨터는 중국 국방과학기술대학의 천하 2호로, 3만 2천 개의 제온 프로세서 및 4만 8천 개의 제온 파이 코프로세서로 구성되어 있다.

Top500.org의 통계는 산업/기술/과학 선진국들이 고성능 컴퓨터를 어떻게 활용하고 있는지를 보여준다.

1970년대 일리아크 IV(ILLIAC IV)는 대규모 병렬 컴퓨터의 최초 실현 예였다. 256개의 프로세서로 최대 1 GFLOPS 속도를 목표로 했으나, 개발 문제로 64개 프로세서만 제작되어 약 200 MFLOPS 성능을 보였다.^[26]

1980년대 MIT의 커넥션 머신(Connection Machine)(CM) 등 수천 개의 프로세서를 사용한 병렬 설계 연구가 활발했다. 1982년 오사카 대학의 LINKS-1 컴퓨터 그래픽 시스템은 514개의 마이크로프로세서를 사용한 대규모 병렬 처리 아키텍처를 사용했다.^[28] 1992년 후지쯔(Fujitsu)의 VPP500은 GaAs를 프로세서에 사용하여 높은 속도를 달성했다.^[29] 1994년 후지쯔(Fujitsu)의 수치 풍동(Numerical Wind Tunnel) 슈퍼컴퓨터는 166개 벡터 프로세서로 최고 속도를 기록했다.^[30]^[31] 1996년 히타치 SR2201은 2048개 프로세서로 600 GFLOPS 성능을 달성했다.^[32]^[33]^[34] 1993년 인텔 패러곤(Intel Paragon)은 1000~4000개의 인텔 i860 프로세서를 사용했다.^[35]

1990년대 중반까지 범용 CPU 성능 향상으로 개별 처리 장치를 사용한 슈퍼컴퓨터 구축이 가능해졌다. 21세기 초에는 수만 개의 상용 CPU를 사용한 설계가 표준이 되었고, 이후 기계에는 그래픽 유닛이 추가되었다.^[9]^[10]

1998년 데이비드 A. 베이더(David A. Bader)는 상용 부품을 사용한 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터를 개발했다.^[36] 비이벌프와 같은 소비자급 부품을 사용하는 리눅스 기반 클러스터는 베이더의 프로토타입과 로드러너 개발 이전에 존재했지만, 슈퍼컴퓨터로 간주될 만한 확장성, 대역폭 및 병렬 컴퓨팅 기능이 부족했다.^[37]

GPGPU의 발전으로 텐허-1(Tianhe-I) 및 네뷸라(Nebulae)와 같은 페타플롭스 슈퍼컴퓨터들이 GPGPU에 의존하기 시작했다.^[44] 그러나 K 컴퓨터와 같은 시스템은 SPARC 기반 설계와 같은 기존 프로세서를 계속 사용했다.^[45] 2012년 재규어 슈퍼컴퓨터는 GPU로 CPU를 개조하여 타이탄으로 변신했다.^[46]^[47]^[48]

고성능 컴퓨터는 업그레이드가 필요하기 전에 약 3년의 예상 수명 주기를 갖는다.^[49]

슈퍼컴퓨터는 용량 컴퓨팅보다는 성능 컴퓨팅을 최대한 활용하는 것을 목표로 한다. 성능 컴퓨팅은 단일 대규모 문제를 최단 시간 내에 해결하는 것이며, 용량 컴퓨팅은 여러 작은 문제를 해결하는 것이다.^[102]

1993년 이후 가장 빠른 슈퍼컴퓨터들은 LINPACK 벤치마크 결과에 따라 TOP500 목록에 순위가 매겨졌다. 2018년 레노버는 세계 최대 TOP500 슈퍼컴퓨터 공급업체가 되었다.^[109]

2022년 11월 60번째 TOP500의 상위 10위^[110]
순위 (이전)	Rmax	이름	모델	CPU 코어	가속기 (예: GPU) 코어	상호 연결	제조업체	위치	년도	운영
1	1,102.00	프론티어	HPE Cray EX235a	591,872	36,992 × 220 AMD Instinct MI250X	Slingshot-11	HPE	Oak Ridge National Laboratory	2022	리눅스 (HPE Cray OS)
2	442.010	후가쿠	슈퍼컴퓨터 후가쿠	7,630,848	0	Tofu 상호 연결 D	후지쓰	RIKEN Center for Computational Science	2020	리눅스 (RHEL)
3	309.10	루미	HPE Cray EX235a	150,528	9,408 × 220 AMD Instinct MI250X	Slingshot-11	HPE	EuroHPC JU 카야니	2022	리눅스 (HPE Cray OS)
4	174.70	레오나르도	BullSequana XH2000	110,592	13,824 × 108 Nvidia Ampere A100	Nvidia HDR100 Infiniband	아토스	EuroHPC JU 볼로냐	2022	리눅스
5	148.60	써밋	IBM Power SystemsAC922	202,752	27,648 × 80 Nvidia Tesla V100	InfiniBand EDR	IBM	Oak Ridge National Laboratory	2018	리눅스 (RHEL 7.4)
6	94.640	시에라	IBM Power SystemsS922LC	190,080	17,280 × 80 Nvidia Tesla V100	InfiniBand EDR	IBM	Lawrence Livermore National Laboratory	2018	리눅스 (RHEL)
7	93.015	SunwayTaihuLight	Sunway MPP	10,649,600	0	Sunway^[111]	NRCPC	National Supercomputing Center in Wuxi	2016	리눅스 (RaiseOS 2.0.5)
8	70.87	펄머터	HPE Cray EX235n	? × ?-코어 AMD Epyc#Third generation Epyc (Milan) 64-코어 @2.45 GHz	? × 108 Nvidia Ampere A100	Slingshot-10	HPE	NERSC	2021	리눅스 (HPE Cray OS)
9	63.460	셀레네	Nvidia	71,680	4,480 × 108 Nvidia Ampere A100	Mellanox HDR Infiniband	엔비디아	엔비디아	2020	리눅스 (Ubuntu 20.04.1)
10	61.445	Tianhe-2A	TH-IVB-FEP	427,008	35,584 × Matrix-2000^[112] 128-코어	TH Express-2	NUDT	National Supercomputer Center in Guangzhou	2018^[113]	리눅스 (Kylin)

6. 2. 미국의 슈퍼컴퓨터

2005년 11월 기준으로, 미국 캘리포니아주 로런스 리버모어 국립연구소에는 세계 1위의 블루진/L(초당 280조 6,000억 번의 부동소수점 연산처리 속도)과 세계 2위의 ASC 퍼풀(100 테라플롭스)이 있었다. 이들은 모의 핵실험에 사용되었다.^[15]

최초의 슈퍼컴퓨터 중 하나로 여겨지는 유니박의 리버모어 원자 연구 컴퓨터(LARC)는 당시 새롭게 등장하던 디스크 드라이브 기술 대신 고속 드럼 메모리를 사용했다. 또 다른 초기 슈퍼컴퓨터인 IBM 7030 스트레치는 트랜지스터, 자기 코어 메모리, 파이프라이닝 명령어, 메모리 컨트롤러를 통한 데이터 프리페치, 그리고 획기적인 랜덤 액세스 디스크 드라이브를 사용했다. 1961년에 완성된 IBM 7030은 성능이 100배 향상된다는 목표를 달성하지는 못했지만, 로스앨러모스 국립 연구소에서 구매했다. 영국과 프랑스의 고객들도 이 컴퓨터를 구매했으며, 암호 해독을 위해 제작된 슈퍼컴퓨터인 IBM 7950 하베스트의 기반이 되었다.^[15]

세이무어 크레이가 설계한 CDC 6600은 1964년에 완성되었으며, 게르마늄 트랜지스터에서 실리콘 트랜지스터로의 전환을 의미했다. 실리콘 트랜지스터는 더 빠르게 작동할 수 있었고, 슈퍼컴퓨터 설계에 냉각 장치를 도입하여 과열 문제를 해결했다. CDC 6600은 당시 세계에서 가장 빠른 컴퓨터였으며, 다른 모든 동시대 컴퓨터보다 약 10배 우수하여 "슈퍼컴퓨터"라고 불렸다. 100대가 각각 800만달러에 판매되면서 슈퍼컴퓨팅 시장을 정의했다.^[19]^[22]^[20]^[21]

크레이는 1972년 CDC를 떠나 자신의 회사인 크레이 리서치를 설립했다.^[22] 1976년에는 80MHz 크레이-1을 출시했는데, 이는 역사상 가장 성공적인 슈퍼컴퓨터 중 하나가 되었다.^[23]^[24] 크레이-2는 1985년에 출시되었으며, 8개의 중앙 처리 장치(CPU), 액체 냉각을 갖추었고, 전자 냉각액 플루오리너트가 슈퍼컴퓨터 아키텍처를 통해 펌핑되었다. 1.9 기가플롭스에 도달하여 기가플롭 장벽을 돌파한 최초의 슈퍼컴퓨터가 되었다.^[25]

1970년대 크레이-1의 성능에 진지하게 도전한 유일한 컴퓨터는 일리아크 IV(ILLIAC IV)였다. 이 기계는 여러 프로세서가 함께 작동하여 하나의 더 큰 문제의 서로 다른 부분을 해결하는 진정한 대규모 병렬 컴퓨터의 최초의 실현된 예였다. 일리아크의 설계는 1966년에 256개의 프로세서로 마무리되었으며, 최대 1 GFLOPS의 속도를 제공했지만, 개발 문제로 인해 64개의 프로세서만 제작되었고, 약 200 MFLOPS보다 빠르게 작동할 수 없었다.

1980년대 초, 여러 팀이 수천 개의 프로세서를 사용한 병렬 설계에 주력했는데, 특히 MIT의 연구에서 개발된 커넥션 머신(Connection Machine)(CM)이 대표적이었다. CM-1은 데이터를 공유하기 위해 네트워크에 연결된 최대 65,536개의 단순화된 맞춤형 마이크로프로세서를 사용했다. 여러 업데이트된 버전이 뒤따랐으며, CM-5 슈퍼컴퓨터는 초당 수십억 개의 산술 연산이 가능한 대규모 병렬 처리 컴퓨터였다.^[27]

1990년대 중반까지 범용 CPU 성능이 크게 향상되어 맞춤형 칩 대신 개별 처리 장치로 슈퍼컴퓨터를 구축할 수 있게 되었다. 21세기 초에는 수만 개의 상용 CPU를 특징으로 하는 설계가 표준이 되었고, 이후 기계에는 그래픽 유닛이 추가되었다.^[9]^[10]

1998년, 데이비드 A. 베이더(David A. Bader)는 상용 부품을 사용한 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터를 개발했다. 뉴멕시코 대학교에 재직 중이던 베이더는 소비자용 기성 부품과 고속 저지연 상호 연결 네트워크를 사용하여 리눅스를 실행하는 슈퍼컴퓨터를 구축하려고 했다. 성공적인 프로토타입 설계를 사용하여 그는 국가 과학 재단(National Science Foundation)의 국가 기술 그리드(National Technology Grid)를 통해 전국 과학 및 공학 커뮤니티에서 공개적으로 사용할 수 있는 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터인 "로드러너(RoadRunner)"의 개발을 주도했다. 로드러너는 1999년 4월에 운영에 투입되었으며, 배포 당시 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 100대 중 하나로 여겨졌다.^[37]^[38]

범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)의 가격, 성능 및 에너지 효율이 향상됨에 따라 여러 페타플롭스 슈퍼컴퓨터가 GPGPU에 의존하기 시작했다. 그러나 K 컴퓨터와 같은 다른 시스템은 SPARC 기반 설계와 같은 기존 프로세서를 계속 사용하고 있으며, 범용 고성능 컴퓨팅 애플리케이션에서 GPGPU의 전반적인 적용 가능성은 논쟁의 대상이 되어 왔다.^[45] 그러나 GPU는 점점 더 많이 사용되고 있으며, 2012년 재규어 슈퍼컴퓨터는 GPU로 CPU를 개조하여 타이탄으로 변신했다.^[46]^[47]^[48]

2022년 현재 슈퍼컴퓨터를 취급하는 미국의 제조사는 다음과 같다.

제조사
IBM
HPE(구 SGI^[163], 구 크레이^[164])

6. 3. 중국의 슈퍼컴퓨터

2013년 6월 기준으로 최고의 슈퍼컴퓨터는 중국의 국방과학기술대학에서 개발된 천하-2호였다. 천하-2호는 3만 2천 개의 제온 프로세서 및 4만 8천 개의 제온 파이 코프로세서로 구성되어 있다.^[14]

텐허-1(Tianhe-I) 및 네뷸라와 같은 여러 페타플롭스 슈퍼컴퓨터가 범용 그래픽 처리 장치에 의존하기 시작했다.^[44] 그러나 K 컴퓨터와 같은 다른 시스템은 SPARC 기반 설계와 같은 기존 프로세서를 계속 사용하고 있으며, 범용 고성능 컴퓨팅 애플리케이션에서 GPGPU의 전반적인 적용 가능성은 논쟁의 대상이 되어 왔다.^[45]

2022년 기준 슈퍼컴퓨터를 취급하는 제조사는 다음과 같다.

국가	제조사
일본	NEC, 후지쯔
미국	IBM, HPE
중국	레노버, ,

2019년 6월 기준 TOP500에 포함되는 슈퍼컴퓨터 순위 상위 5개는 레노버, 浪潮(Inspur), 曙光(Dawning Information Industry), HPE, 크레이 순이다.^[165]

6. 4. 일본의 슈퍼컴퓨터

지구 시뮬레이터(Earth Simulator, ES, 구 시스템). 2002년부터 2004년까지 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터였다.

일본은 슈퍼컴퓨터 개발에 있어서 오랜 역사와 기술력을 가진 국가 중 하나이다. 1980년대에는 NEC 등 일본 제조업체가 해외에도 진출하여 미일 슈퍼컴퓨터 무역 마찰로까지 발전했다.

1982년, 오사카 대학의 LINKS-1 컴퓨터 그래픽 시스템은 514개의 마이크로프로세서를 사용하는 대규모 병렬 처리 아키텍처를 사용했는데, 257개의 자일로그 Z8001 제어 프로세서와 257개의 iAPX 86/20 부동 소수점 프로세서를 포함했다. 이는 주로 사실적인 3D 컴퓨터 그래픽 렌더링에 사용되었다.^[28] 1992년 후지쯔(Fujitsu)의 VPP500은 GaAs를 프로세서에 사용하여 더 높은 속도를 달성했는데, 이는 독성으로 인해 일반적으로 마이크로웨이브 응용 분야에만 사용되는 재료였다.^[29] 1994년 후지쯔(Fujitsu)의 수치 풍동(Numerical Wind Tunnel) 슈퍼컴퓨터는 166개의 벡터 프로세서를 사용하여 프로세서당 1.7 기가플롭스(GFLOPS)의 최고 속도로 1위를 차지했다.^[30]^[31] 1996년 히타치 SR2201은 2048개의 프로세서를 빠른 3차원 크로스바 네트워크를 통해 연결하여 600 GFLOPS의 최고 성능을 달성했다.^[32]^[33]^[34]

1990년대 후반에는 개인용 컴퓨터의 보급과 CPU 성능 향상으로, 저렴한 x86이나 POWER 등의 프로세서를 수백~수천 개 탑재하여 계산 능력을 실현하는 스칼라형 슈퍼컴퓨터가 부상하였다.

2022년 기준 슈퍼컴퓨터를 취급하는 일본 제조사는 NEC(日本電気)와 후지쯔(富士通)이다. 일본 제조사의 슈퍼컴퓨터 출하량은 적은 편이며, 해외 판매 실적이 있는 NEC의 SX 시리즈를 제외하고는 대부분 국내 사용을 위한 제품이다.

6. 5. 대한민국의 슈퍼컴퓨터

대한민국은 슈퍼컴퓨터 도입 초기에는 주로 연구 목적으로 활용했으나, 점차 민간 분야로 활용 범위가 확대되고 있다.

대한민국 최초의 슈퍼컴퓨터는 1988년 11월 연구전산망(KREOnet)의 중앙전산기로 도입된 Cray-2S (2 GFlops)이며, 1993년 11월에는 슈퍼컴퓨터 2호기로 Cray-C90 (16 GFlops)가 도입되었다.^[192]

현재 대한민국은 연산 세계 랭킹 18위의 슈퍼컴퓨터 1대를 보유하고 있으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 산하에 슈퍼컴퓨팅센터를 두고 있다. 그 밖에 한국슈퍼컴퓨팅센터협의회(KSCA)가 구성되어 있으며 15개 기관이 가입되어 있다.

초기에는 주로 대학교나 연구기관에서 연구 목적으로 슈퍼컴퓨터를 도입하여 활용하였다. 예를 들어, 서울대학교에서는 범용 PC와 Linux, 미국과 일본산 클러스터 소프트웨어를 사용한 연구용 슈퍼컴퓨터를 개발하기도 했다. 그러나 실무적으로 사용하는 슈퍼컴퓨터는 미국과 일본의 업체들로부터 구매하여 대수를 늘리는 방식을 취하고 있다.

최근에는 기상 및 자동차 등 민수 분야의 활용이 급증하고 있다. 그러나 군사적 개발 및 설계에 주력하고 있다는 비판도 있으며, 기상 예보 분야에서도 향상된 컴퓨팅 성능을 충분히 활용하지 못하고 있다는 지적이 있다. 또한, 슈퍼컴퓨터에 사용되는 응용 소프트웨어의 상당수가 불법 복제 소프트웨어라는 문제점도 제기되고 있다.

6. 5. 1. 국내 슈퍼컴퓨터 목록

대한민국 최초의 슈퍼컴퓨터는 1988년 11월 연구전산망(KREOnet)의 중앙전산기로 도입된 2GFlops 성능의 Cray-2S이며, 1993년 11월에는 슈퍼컴퓨터 2호기로 16GFlops 성능의 Cray-C90가 도입되었다.^[192]

대한민국은 연산 세계랭킹 18위의 슈퍼컴퓨터 1대를 보유하고 있으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 산하에 슈퍼컴퓨팅센터를 두고 있고 그 밖에 한국슈퍼컴퓨팅센터협의회(KSCA)가 구성되어 모두 15개 기관이 가입하고 있다.

대한민국 슈퍼컴퓨터 보유 기관 및 기종^[192]
기관	슈퍼컴퓨터 기종 및 성능
한국과학기술정보연구원(KISTI)	1호 (1988년): Cray-2S (2 GFlops) - 자동차 설계, 기후 예측, 계산과학 분야에 사용^[192]
	2호 (1993년): Cray-C90 (16 GFlops) - 자동차 설계, 기후 예측, 계산과학 분야에 사용^[192]
	3호 (2001년): NEC SX-5,6, IBM p690 (4.3 TFlops, 실측 2.8 TFlops) - 2004년 11월 기준 세계 156위, 단백질 접힘 구조 분석, 유체역학 등 첨단 응용과학에 사용^[193]^[194]^[195]
	4호 (2010년): 썬마이크로시스템즈 (300 TFlops) - 2010년 5월 기준 세계 15위^[192]
기상청	1호 (1999년): NEC SX-5/28M2^[192]
	2호 (2004년): CRAY X1E (15.7 TFlops)^[192]
	3호 (2010년): CRAY XE6 (379 TFlops) - 2010년 11월 기준 한국 최고속도, 세계 19위(해온), 20위(해담)^[196]
	4호 (2017년): CRAY XC40 (2,339 TFlops) - 2017년 11월 기준 세계 57위(누리), 58위(미리)^[192]
서울대학교	3호 (2005년): IBM 블레이드센터 JS20 (5.6 TFlops) - 2007년 6월 기준 세계 270위^[197]
KIST	1호 (2003년): IBM PC 서버 시스템(eServer xSeries e1350) (레드햇 리눅스) (3.07 TFlops) - 2003년 12월 기준 세계 19위^[190]^[198]
포스코ICT
대법원

6. 5. 2. 한국슈퍼컴퓨팅센터협의회 가입기관

한국과학기술정보연구원(KISTI) 산하 슈퍼컴퓨팅센터가 있으며, 한국슈퍼컴퓨팅센터협의회(KSCA)에는 다음 15개 기관이 가입되어 있다.

기관명
한국과학기술정보연구원(KISTI)
기상청
한국과학기술연구원(KIST)
한국과학기술원(KAIST)
한국과학기술원 부설 고등과학원(KIAS)
삼성종합기술원(SAIT)
금호아시아나그룹
포항공과대학교(POSTECH)
서울대학교
부산대학교
전북대학교
부경대학교
서울시립대학교
건국대학교
명지대학교
동명대학교
UNIST

6. 5. 3. 활용사례

1980년대 초, 여러 팀이 수천 개의 프로세서를 사용한 병렬 설계에 주력했으며, 특히 MIT에서 개발한 커넥션 머신(Connection Machine)(CM)이 대표적이었다. CM-1은 데이터를 공유하기 위해 네트워크에 연결된 최대 65,536개의 단순화된 맞춤형 마이크로프로세서를 사용했다.^[27] 1982년, 오사카 대학의 LINKS-1 컴퓨터 그래픽 시스템은 514개의 마이크로프로세서를 사용하는 대규모 병렬 처리 아키텍처를 사용하여 사실적인 3D 컴퓨터 그래픽 렌더링에 활용되었다.^[28] 1992년 후지쯔(Fujitsu)의 VPP500은 GaAs를 프로세서에 사용하여 높은 속도를 달성했다.^[29] 후지쯔(Fujitsu)의 수치 풍동(Numerical Wind Tunnel) 슈퍼컴퓨터는 1994년 최고 속도를 기록했다.^[30]^[31] 히타치 SR2201은 1996년 600 GFLOPS의 최고 성능을 달성했다.^[32]^[33]^[34] 인텔 패러곤(Intel Paragon)은 1993년 세계에서 가장 빠른 컴퓨터로 선정되었다.^[35]

1990년대 중반까지 범용 CPU 성능이 크게 향상되면서, 개별 처리 장치로 슈퍼컴퓨터를 구축하는 것이 가능해졌다. 21세기 초에는 수만 개의 상용 CPU를 사용하는 설계가 표준이 되었고, 이후 기계에는 그래픽 유닛이 추가되었다.^[9]^[10] 1998년, 데이비드 A. 베이더(David A. Bader)는 상용 부품을 사용한 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터를 개발했다.^[36] 비이벌프와 같은 소비자급 부품을 사용하는 리눅스 기반 클러스터는 베이더의 프로토타입과 로드러너 개발 이전에 존재했지만, "진정한" 슈퍼컴퓨터로 간주될 만한 확장성, 대역폭 및 병렬 컴퓨팅 기능이 부족했다.^[37]

범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)의 가격, 성능 및 에너지 효율이 향상됨에 따라 텐허-1(Tianhe-I) 및 네뷸라(Nebulae)와 같은 여러 페타플롭스 슈퍼컴퓨터가 GPGPU에 의존하기 시작했다.^[44] 그러나 K 컴퓨터와 같은 다른 시스템은 SPARC 기반 설계와 같은 기존 프로세서를 계속 사용했다.^[45] 2012년 재규어 슈퍼컴퓨터는 GPU로 CPU를 개조하여 타이탄으로 변신했다.^[46]^[47]^[48] 교코(Gyoukou) 슈퍼컴퓨터는 액체 침지 냉각을 사용한다.

6. 6. 가상의 슈퍼컴퓨터

포켓몬스터 시리즈 - 메타그로스
SCP 재단 - SCP-079

소설 속 슈퍼컴퓨터의 예로는 HAL 9000, 멀티백, 기계는 멈춘다, GLaDOS, 피할 수 없는 갈등, 벌컨의 망치, 콜로서스, WOPR, AM, 딥소트가 있다. 씽킹 머신즈의 슈퍼컴퓨터는 쥐라기 공원 시리즈에서 보존된 기생충에서 추출한 DNA를 분석하는 데 사용되었다.

7. 성능 측정

슈퍼컴퓨터의 성능은 일반적으로 FLOPS(초당 부동 소수점 연산 횟수)로 측정되며, 이는 일반적인 컴퓨터의 성능 측정 기준인 MIPS(초당 백만 명령어)와는 다르다.^[103] 이러한 측정값은 SI 접두어와 함께 사용되어, TFLOPS(10¹² FLOPS, 테라플롭스) 또는 PFLOPS(10¹⁵ FLOPS, 페타플롭스) 등으로 표현된다.

전 세계 슈퍼컴퓨터의 성능 순위는 [http://www.top500.org/ TOP500 Supercomputer Sites]에서 확인할 수 있다. 이곳에서는 매년 두 차례 린팩 등의 벤치마크 프로그램을 이용하여 전 세계 슈퍼컴퓨터의 순위를 매긴다. 린팩은 슈퍼컴퓨터의 성능을 평가하는 벤치마크 프로그램으로 활용되지만, 최근에는 대용량 I/O 및 병렬/분산 처리 알고리즘을 수용하도록 변화하고 있다.

7. 1. 성능 지표

일반적으로 슈퍼컴퓨터의 속도는 FLOPS(초당 부동 소수점 연산 횟수)로 측정되고 벤치마킹되며, 일반 목적 컴퓨터처럼 MIPS(초당 백만 명령어)로 측정되지 않는다.^[103] 이러한 측정값은 SI 접두어(테라-, 페타-)와 함께 일반적으로 사용되며, TFLOPS(10¹² FLOPS, 테라플롭스) 또는 PFLOPS(10¹⁵ FLOPS, 페타플롭스)의 약자로 표현된다. 페타스케일 슈퍼컴퓨터는 10¹⁵(1,000조) FLOPS를 처리할 수 있다. 엑사스케일은 엑사플롭스(EFLOPS) 범위의 컴퓨팅 성능이다. EFLOPS는 10¹⁸ FLOPS(100만 TFLOPS)이다. 그러나 Brehm과 Bruhwiler (2015)는 시스템 부하, 네트워크 트래픽 및 동시 프로세스와 같은 요소로 인한 변동 때문에 슈퍼컴퓨터의 성능이 심각하게 저하될 수 있다고 언급했다.^[104]

단일 숫자로 컴퓨터 시스템의 전반적인 성능을 반영할 수는 없지만, Linpack 벤치마크의 목표는 컴퓨터가 수치 문제를 얼마나 빨리 해결하는지 근사치를 얻는 것이며, 업계에서 널리 사용된다.^[105] FLOPS 측정값은 프로세서의 이론적인 부동 소수점 성능(제조업체의 프로세서 사양에서 파생되며 TOP500 목록에 "Rpeak"으로 표시됨)을 기반으로 인용되며, 일반적으로 실제 작업 부하를 실행할 때 달성할 수 없는 값이거나, LINPACK 벤치마크에서 파생된 달성 가능한 처리량(TOP500 목록에 "Rmax"로 표시됨)을 기반으로 한다.^[106] LINPACK 벤치마크는 일반적으로 큰 행렬의 LU 분해를 수행한다.^[107] LINPACK 성능은 일부 실제 문제에 대한 성능 정보를 제공하지만, 많은 다른 슈퍼컴퓨터 작업 부하의 처리 요구 사항과 일치하지 않을 수 있다. 예를 들어, 더 많은 메모리 대역폭, 더 나은 정수 컴퓨팅 성능, 또는 높은 수준의 성능을 달성하기 위한 고성능 I/O 시스템이 필요할 수 있다.^[1]

슈퍼컴퓨터는 과학기술 계산을 주요 목적으로 하는 대규모 컴퓨터이다.^[139] 대규모·고속의 계산 능력을 달성하는 것을 목표로 하며, 그를 위해 최적화된 하드웨어와 소프트웨어를 갖추고 있다.

컴퓨터의 성능 지표는 평가 축에 따라 다양한 방향성이 있지만, 슈퍼컴퓨터는 과학기술 계산을 주요 목적으로 하기 때문에 부동소수점 연산 처리 능력이 높은 것이 특징이다. Cray-1이 등장했을 때는 사무용으로 이용되는 당시의 표준적인 메인프레임의 30배 정도였다. 2014년 시점에서 일본의 정부 조달에 관한 규정에서는 이론적 최고 성능 값이 50TFLOPS 이상의 계산기를 슈퍼컴퓨터로 정의하고, 정부 관계 일부 기관에 대해 「정부 조달 절차에 관한 운용 지침」^[140]에 따라 조달할 것을 요구했다.^[141]

슈퍼컴퓨터의 상호연결망에서는 그 토폴로지가 성능에 큰 영향을 미친다. 자주 사용되는 네트워크 토폴로지는 메시, 크로스바, 토러스 등이 있다. 구축 비용과 애플리케이션의 성격에 따라 시스템에 적합한 네트워크 토폴로지는 크게 달라진다.

; 성능 평가 랭킹

: 슈퍼컴퓨터의 성능 비교나 슈퍼컴퓨팅 기술을 시상하는 상은 다음과 같다.

랭킹 명칭	설명
TOP500	선형대수 라이브러리의 LINPACK을 이용한 벤치마크로 연립 일차 방정식의 해를 구하는 평가 기준. 상위 500위를 1993년부터 매년 6월과 11월에 발표한다. 슈퍼컴퓨터의 계산 능력 성능 평가에서 널리 알려져 있다. LINPACK에 의한 벤치마크는 시대와 아키텍처를 초월하여 이종·이사례 간에 비교하기 쉬운 지표이지만, 대상으로 하는 문제에서의 실제 처리 성능 평가로 적합하다고는 한정할 수 없다. 스칼라형 슈퍼컴퓨터가 상위를 차지하기 쉽다.
Green500	TOP500의 파생으로 에너지 소비 효율 관점에서 평가하는 랭킹이다. LINPACK 벤치마크 결과를 소비 전력당으로 평가하여 상위 500위를 랭킹한다.
HPCG	유한 요소법이 적용되는 것과 같은 희소 행렬을 대상으로 연립 일차 방정식의 해를 구하는 선형대수 처리 능력을 측정한다. LINPACK이 행렬 일반에 적용 가능한 밀행렬을 대상으로 하는 것과 대조된다. 가동 시간이 귀중한 슈퍼컴퓨터에서 성능 평가의 측정 시간과 전력 소비(전력 비용)를 절약하기 위해 탄생했다.^[166]
HPCC	슈퍼컴퓨터의 성능에 영향을 미치는 부동소수점 연산, 지속 가능한 메모리의 대역폭, 메모리의 랜덤 업데이트 속도, 네트워크의 총 데이터 통신 용량, 노드 간 통신의 지연과 대역을 측정하도록 고려된 7가지 시험으로 구성된 성능 시험이다. 4부문의 1위가 HPC챌린지 상으로 발표된다.
Graph500	이산수학의 그래프 이론 문제로, 1초에 탐색할 수 있는 가지(변)의 수를 성능 지표로 한다.

;시상

: 슈퍼컴퓨터, 고성능 계산 (HPC) 분야의 성과에 대한 상으로는, 연구 성과를 대상으로 ACM이 주최하는 고든 벨상이 있으며, 연구자를 대상으로 IEEE Computer Society가 주최하는 시모어 크레이상이나 시드니 퍼른백상 등이 있다.

7. 2. TOP500 목록

TOP500은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 500대의 순위를 매기는 프로젝트이다. 1993년부터 매년 6월과 11월, 두 차례에 걸쳐 발표되며, 린팩 벤치마크 결과를 기준으로 순위를 정한다.^[110] 린팩은 연립 일차 방정식의 해를 구하는 선형대수 라이브러리로, 슈퍼컴퓨터의 계산 능력을 평가하는 데 널리 사용된다.

2018년, 레노버는 117대의 장비를 생산하며 세계 최대 TOP500 슈퍼컴퓨터 공급업체가 되었다.^[109]

다음은 2022년 11월 기준 TOP500 목록의 상위 10개 슈퍼컴퓨터이다.^[110]

2022년 11월 60번째 TOP500의 상위 10위
순위 (이전)	Rmax	이름	모델	CPU 코어	가속기 (예: GPU) 코어	상호 연결	제조업체	위치	년도	운영
1	1,102.00	프론티어	HPE Cray EX235a	591,872	36,992 × 220 AMD Instinct MI250X	Slingshot-11	HPE	Oak Ridge National Laboratory	2022	리눅스 (HPE Cray OS)
2	442.010	후가쿠	슈퍼컴퓨터 후가쿠	7,630,848	0	Tofu 상호 연결 D	후지쓰	RIKEN Center for Computational Science	2020	리눅스 (RHEL)
3	309.10	루미	HPE Cray EX235a	150,528	9,408 × 220 AMD Instinct MI250X	Slingshot-11	HPE	EuroHPC JU 카야니	2022	리눅스 (HPE Cray OS)
4	174.70	레오나르도	BullSequana XH2000	110,592	13,824 × 108 Nvidia Ampere A100	Nvidia HDR100 Infiniband	아토스	EuroHPC JU 볼로냐	2022	리눅스
5	148.60	써밋	IBM Power SystemsAC922	202,752	27,648 × 80 Nvidia Tesla V100	InfiniBand EDR	IBM	Oak Ridge National Laboratory	2018	리눅스 (RHEL 7.4)
6	94.640	시에라	IBM Power SystemsS922LC	190,080	17,280 × 80 Nvidia Tesla V100	InfiniBand EDR	IBM	Lawrence Livermore National Laboratory	2018	리눅스 (RHEL)
7	93.015	SunwayTaihuLight	Sunway MPP	10,649,600	0	Sunway^[111]	NRCPC	National Supercomputing Center in Wuxi	2016	리눅스 (RaiseOS 2.0.5)
8	70.87	펄머터	HPE Cray EX235n	? × ?-코어 AMD Epyc#Third generation Epyc (Milan) 64-코어 @2.45 GHz	? × 108 Nvidia Ampere A100	Slingshot-10	HPE	NERSC	2021	리눅스 (HPE Cray OS)
9	63.460	셀레네	Nvidia	71,680	4,480 × 108 Nvidia Ampere A100	Mellanox HDR Infiniband	엔비디아	엔비디아	2020	리눅스 (Ubuntu 20.04.1)
10	61.445	Tianhe-2A	TH-IVB-FEP	427,008	35,584 × Matrix-2000^[112] 128-코어	TH Express-2	NUDT	National Supercomputer Center in Guangzhou	2018^[113]	리눅스 (Kylin)

TOP500 외에도 다음과 같은 슈퍼컴퓨터 성능 평가 랭킹들이 있다.

랭킹 명칭	설명
Green500	TOP500의 파생으로, 에너지 소비 효율을 기준으로 순위를 매긴다. LINPACK 벤치마크 결과를 소비 전력당으로 평가한다.
HPCG	유한 요소법 등 희소 행렬을 대상으로 하는 선형대수 처리 능력을 측정한다.
HPCC	부동소수점 연산, 메모리 대역폭 및 속도, 네트워크 통신 용량 등 다양한 요소를 고려한 7가지 시험으로 구성된 성능 시험이다.
Graph500	그래프 이론 문제에서 1초에 탐색할 수 있는 가지(변)의 수를 기준으로 성능을 평가한다.

슈퍼컴퓨터 및 고성능 계산(HPC) 분야의 주요 상으로는 고든 벨상(ACM 주최), 시모어 크레이상, 시드니 퍼른백상(이상 IEEE Computer Society 주최) 등이 있다.

8. 개발 동향 및 추세

슈퍼컴퓨터 개발은 초기에는 주로 국방 및 국가 전략 분야의 과학기술 연구 목적으로 이루어졌다. 최초의 슈퍼컴퓨터로 알려진 CDC 6600은 1964년 미국 CDC의 시모어 로저 크레이에 의해 설계되었으며, 1985년 크레이 리서치(Cray Research, Inc.)에서 발표한 Cray-2가 대중적으로 알려지면서 슈퍼컴퓨터라는 용어가 널리 사용되기 시작했다.

세이무머 크레이는 CDC에서 독립하여 독보적인 성능의 고성능 컴퓨터를 개발, 1970년대와 1980년대 슈퍼컴퓨터 시장을 주도하며 "슈퍼컴퓨터" 시장을 창출한 인물로 평가받는다. 초기 컴퓨터들은 주로 정부 주도로 개발되었으며, 국가 과학기술 경쟁력의 기반으로 여겨졌다.

이후 슈퍼컴퓨터 기술은 민간 분야로 이전되어 다양한 형태로 활용되었다. 벡터 계산 기술은 현재 인텔(Intel)과 에이엠디(AMD)의 CPU에 적용되어 개인용 컴퓨터와 노트북에 사용되고 있으며, 이러한 CPU를 활용하는 클러스터 컴퓨팅 방식의 슈퍼컴퓨터들이 널리 활용되고 있다. 이는 개인용 컴퓨터에서 수행되는 알고리즘이 슈퍼컴퓨터에서도 큰 무리 없이 수행될 수 있음을 의미하며, 다양한 응용 가능성을 보여준다.

2012년 기준으로 슈퍼컴퓨터는 전통적인 컴퓨터 시뮬레이션 분야를 넘어 구글, 아마존, Youtube, 애플의 시리(Siri) 서비스, WETA Digital의 영화/영상 제작 등 다양한 대규모 컴퓨팅 영역에서 활용되고 있다.

전 세계 슈퍼컴퓨터의 통계는 [http://www.top500.org/ TOP500 Supercomputer Sites]에서 확인할 수 있다. 이 사이트는 미국의 맨하임 대학교와 테네시 대학교가 공동 운영하며, 린팩(linpack) 등의 성능 비교 테스트를 통해 매년 두 차례 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위를 발표한다. 린팩은 대용량 I/O와 병렬/분산 처리에 따른 알고리즘을 수용하도록 발전하고 있다.

2013년 6월 기준으로 최고의 슈퍼컴퓨터는 중국 국방과학기술대학에서 개발된 천하 2호였으며, 3만 2천 개의 제온 프로세서 및 4만 8천 개의 제온 파이 코프로세서로 구성되었다. 매년 6월과 11월 '슈퍼컴퓨터 톱 위원회'에서 발표되는 순위는 산업/기술/과학 선진국들의 고성능 컴퓨터 활용 현황을 보여준다. 현재 슈퍼컴퓨터 개발 선두주자는 미국, 중국, 유럽이다.

2005년 11월 기준으로, 미국 로런스 리버모어 국립연구소에는 세계 1위의 블루진/L(280.6 테라플롭스)과 세계 2위의 ASC 퍼풀(100 테라플롭스)이 있었으며, 이들은 모의 핵실험에 사용되었다.

슈퍼컴퓨터는 프로그래밍을 통해 범용 계산 처리 능력을 가진 장치를 의미한다. 높은 계산 능력을 가진 장치라도, 다체 문제 전용 「GRAPE」처럼 특정 목적에 한정된 계산기는 전용 계산기로 분류된다.

슈퍼컴퓨터 하드웨어는 연산 처리 장치 고속화 및 탑재량 확대, 메모리 대용량화 및 고속화, 연산 처리 장치 간 메모리 공유 방식 등이 특징이다. 벡터 계산에 특화된 연산 처리 장치를 갖추는 등 특정 연산에 최적화된 하드웨어 방식이 채택되기도 한다. 높은 계산 능력은 전자 회로의 대규모 및 고속 스위칭 동작으로 실현되므로, 많은 전력 소비와 발열에 대응하기 위한 전원 설비, 배열 및 냉각 장치가 필요하다.

소프트웨어는 연산 처리 장치 탑재량 확대에 따른 병렬 계산 처리에 적합한 방식이 채택된다. 이는 문제 해결 방법 자체 최적화, 프로그램 구현에서의 알고리즘, 컴파일러 단계 등 여러 계층에서 이루어진다.

기존 슈퍼컴퓨터는 대부분 자체적인 인터커넥트 방식을 채택했으며, 2007년 Cray사는 자사 시스템에 RapidArray^[155]라는 독자적인 방식을 채택했다. 컴퓨터 클러스터에서는 이더넷(Ethernet), 인피니밴드(InfiniBand), 마이리넷(Myrinet) 등 최대 수십Gbps 대역폭을 가진 인터커넥트가 사용되고 있다.

연구 수준에서의 통신 속도는 2005년 11월 IBM 연구소의 14GB/ch가 최고 속도였으나, 2006년 3월 일본전기(NEC) 및 리켄(理化学研究所)의 차세대 HPC 구상 연구에서 25GB/ch가 기록되었다.^[156] 슈퍼컴퓨터 상호연결망에서는 그 토폴로지가 성능에 큰 영향을 미친다. 자주 사용되는 네트워크 토폴로지는 메시, 크로스바, 토러스 등이 있다. 구축 비용과 애플리케이션 성격에 따라 시스템에 적합한 네트워크 토폴로지는 크게 달라진다.

슈퍼컴퓨터 성능 극대화를 위해서는 슈퍼컴퓨터가 가진 하드웨어 특성에 맞춰 애플리케이션을 개발해야 한다. 슈퍼컴퓨터용 애플리케이션 개발에 사용되는 기술 및 방법은 다음과 같다. 높은 성능이 요구되는 슈퍼컴퓨터용 애플리케이션에서는 벡터 프로세서의 벡터 연산 명령어나 SIMD 등의 병렬 연산 명령어를 활용하여 병렬도를 높임으로써 성능 향상을 도모하고 있다. 구체적인 방법으로는, 최적화 컴파일러가 병렬 실행 가능한 부분을 발견하여 자동 병렬화를 수행하는 벡터화나, 프로세서의 병렬 연산 명령어를 프로그래밍 언어 확장 기능이나 어셈블러를 사용하여 프로그램 내에서 명시적으로 호출하는 방법 등이 있다.

2013년 현재 주류인 컴퓨터 클러스터 형태 슈퍼컴퓨터에서는, MPI를 사용하여 프로그래머가 프로세스 간 통신과 동기를 프로그램에 기술함으로써 대규모 병렬 계산을 수행하는 방법이 일반적이다. 슈퍼컴퓨터용 벤치마크 LINPACK의 한 구현인 HPL이나^[162], 유전자 상동성 검색을 수행하는 BLAST 등 많은 과학기술 계산 애플리케이션은 MPI를 이용한 병렬화에 대응하고 있다.

일본 국책 대형 프로젝트 「후가쿠」에는 여러 논쟁이 존재한다. 주요 쟁점은 목적, 조달 방법, 채용 기술, 중점 분야, 파급 효과, 역할 분담, 응용 분야 등이다. 특히, 후가쿠를 통해 계산 시간 단축 등 이점을 가진 연구도 가능하지만, 상업적 이용은 허용되지 않는 것이 문제점으로 지적된다.^[179]

8. 1. 엑사스케일 컴퓨팅 경쟁

1970년대에는 일리아크 IV(ILLIAC IV)가 크레이-1(Cray-1)의 성능에 유일하게 근접한 경쟁 기종이었다. 일리아크 IV는 여러 프로세서가 협력하여 큰 문제의 다른 부분을 해결하는 최초의 대규모 병렬 컴퓨터였다. 1966년에 256개의 프로세서로 설계되어 최대 1 기가플롭스(GFLOPS)의 속도를 낼 수 있었지만, 개발 문제로 64개의 프로세서만 제작되었고 실제 성능은 200 MFLOPS에 그쳤다. 소프트웨어 개발의 어려움도 성능 향상에 걸림돌이 되었다.^[26]

1980년대에는 여러 팀이 수천 개의 프로세서를 사용한 병렬 설계를 연구했으며, MIT의 커넥션 머신(Connection Machine)(CM)이 대표적이었다. CM-1은 네트워크로 연결된 최대 65,536개의 단순화된 마이크로프로세서를 사용했으며, 후속 모델인 CM-5는 초당 수십억 번의 연산이 가능한 대규모 병렬 처리 컴퓨터였다.^[27]

1982년, 오사카 대학의 LINKS-1 컴퓨터 그래픽 시스템은 514개의 마이크로프로세서를 사용하는 대규모 병렬 처리 아키텍처를 사용했다. 이 시스템은 257개의 자일로그 Z8001 제어 프로세서와 257개의 IAPX 86/20 부동 소수점 프로세서를 포함했으며, 주로 3D 컴퓨터 그래픽 렌더링에 사용되었다.^[28] 1992년 후지쯔(Fujitsu)의 VPP500은 GaAs를 프로세서에 사용하여 높은 속도를 달성했다.^[29] 1994년, 후지쯔의 수치 풍동(Numerical Wind Tunnel) 슈퍼컴퓨터는 166개의 벡터 프로세서를 사용하여 프로세서당 1.7 GFLOPS의 최고 속도로 세계 1위를 차지했다.^[30]^[31] 1996년, 히타치 SR2201은 2048개의 프로세서를 3차원 크로스바 네트워크로 연결하여 600 GFLOPS의 최고 성능을 달성했다.^[32]^[33]^[34] 인텔 패러곤(Intel Paragon)은 1000~4000개의 인텔 i860 프로세서를 사용한 MIMD 머신으로, 1993년 세계에서 가장 빠른 컴퓨터였다.^[35]

1990년대 중반까지 범용 CPU 성능이 향상되면서, 슈퍼컴퓨터는 맞춤형 칩 대신 개별 처리 장치를 사용하는 방식으로 발전했다. 21세기 초에는 수만 개의 상용 CPU와 그래픽 유닛을 함께 사용하는 설계가 표준이 되었다.^[9]^[10]

1998년, 데이비드 A. 베이더(David A. Bader)는 상용 부품을 사용한 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터를 개발했다.^[36] 뉴멕시코 대학교에서 개발된 이 프로토타입은 8개의 듀얼 333 MHz 인텔 펜티엄 II 컴퓨터와 고속 네트워크를 사용했다. 베이더는 이 설계를 바탕으로 1999년에 "로드러너(RoadRunner)"를 개발하여 운영에 투입했으며, 이는 당시 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 100대 중 하나였다.^[37]^[38]

수많은 프로세서를 가진 시스템은 그리드 컴퓨팅 또는 컴퓨터 클러스터 방식을 따른다. 최신 슈퍼컴퓨터는 인피니반드 시스템부터 3차원 토러스 상호 연결까지 다양한 접근 방식을 사용한다.^[40]^[41] 다중 코어 프로세서와 중앙 집중화는 사이클롭스64(Cyclops64)와 같은 새로운 방향을 제시한다.^[42]^[43]

범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)의 발전으로 텐허-1(Tianhe-I) 및 네뷸라(Nebulae)와 같은 페타플롭스 슈퍼컴퓨터들이 GPGPU를 활용하기 시작했다.^[44] 그러나 K 컴퓨터와 같은 시스템은 SPARC 기반 프로세서를 사용하며, GPGPU의 범용성에 대한 논쟁이 있었다.^[45] 2012년, 재규어는 GPU로 CPU를 개조하여 타이탄으로 변신했다.^[46]^[47]^[48]

2010년대에는 중국, 미국, 유럽 연합 등이 1 엑사플롭스(10¹⁸ FLOPS) 슈퍼컴퓨터 개발 경쟁을 벌였다.^[128] 샌디아 국립 연구소는 2주 기간의 날씨 모델링을 완벽하게 수행하려면 젯타플롭스(10²¹ FLOPS) 컴퓨터가 필요하다고 예측했다.^[129]^[130]^[131]

슈퍼컴퓨터 운영 비용은 증가하는 전력 소비로 인해 증가했다. 1990년대 중반 상위 10대 슈퍼컴퓨터는 100킬로와트가 필요했지만, 2010년에는 1~2메가와트가 필요했다.^[134] 2011년 1엑사플롭스 슈퍼컴퓨터는 거의 500메가와트가 필요할 것으로 예상되었다.^[136] 이러한 비용 증가는 분산 슈퍼컴퓨터 인프라와 자원 번들링 추세를 촉진했다. 유럽 연합은 유럽 고급 컴퓨팅 파트너십(PRACE)을 통해 유럽 전역 슈퍼컴퓨터 인프라 구축을 목표로 했다.^[134] 아이슬란드는 재생 가능 에너지원을 사용하고 냉각 필요성을 줄인 탄소 배출 제로 슈퍼컴퓨터를 건설했다.^[138]

일본에서는 2006년부터 문부과학성이 지구시뮬레이터를 대체할 차세대 슈퍼컴퓨터 프로젝트를 시작했다.^[172] 초기에는 2012년까지 10페타FLOPS를 달성하고 TOP500 1위를 목표로 했다.^[173] 그러나 2009년 미국의 세쿼이아 발표로 1위 탈환이 불가능해졌다. 같은 해 NEC와 히타치가 프로젝트에서 철수하면서,^[174] 후지쯔 단독의 스칼라형으로 설계가 변경되었다. 2011년 6월, LINPACK 벤치마크에서 8.162페타플롭스를 달성하여 TOP500 1위를 획득했으며, 11월에는 10.51페타플롭스를 달성하여 세계 최초로 10페타플롭스를 넘는 컴퓨터가 되었다.^[176] 세쿼이아는 2012년에 가동을 시작하여 경의 성능을 넘어섰다. Graph500에서는 2015년 2년 연속 세계 1위를 차지했다.^[177]

8. 2. 에너지 효율 및 그린 컴퓨팅

수십 년 동안 열밀도 관리가 대부분의 중앙 집중식 슈퍼컴퓨터의 주요 문제로 남아 있다.^[58]^[59]^[60] 시스템에서 발생하는 많은 양의 열은 다른 시스템 구성 요소의 수명 단축과 같은 문제를 일으킬 수 있다.^[61] 일반적인 슈퍼컴퓨터는 많은 양의 전력을 소비하며, 거의 대부분이 열로 변환되어 냉각이 필요하다. 예를 들어, 텐허-1A는 4.04MW의 전력을 소비한다.^[63] 시스템의 전력 공급 및 냉각 비용은 상당할 수 있다. 예를 들어 kWh당 0.10달러에 4MW는 시간당 400달러, 연간 약 350만 달러이다.

열 관리는 복잡한 전자 장치의 주요 문제이며 다양한 방식으로 강력한 컴퓨터 시스템에 영향을 미친다.^[64] 슈퍼컴퓨팅의 열 설계 전력 및 CPU 전력 소비량 문제는 기존 컴퓨터 냉각 기술의 한계를 넘어섰다. 그린 컴퓨팅을 위한 슈퍼컴퓨팅 어워드는 이 문제를 반영한다.^[65]^[66]^[67]

수천 개의 프로세서를 함께 사용하면 처리해야 할 상당한 양의 열밀도가 발생한다. 크레이-2는 액체 냉각되었으며, 압력 하에서 모듈을 통과하는 플루오리너트 "냉각 폭포"를 사용했다.^[62] 그러나 침수식 액체 냉각 방식은 기성품 프로세서를 기반으로 하는 다중 캐비닛 시스템에는 실용적이지 않았으며, 시스템 X에서는 라이버트(Liebert)사와 공동으로 에어컨과 액체 냉각을 결합한 특수 냉각 시스템이 개발되었다.^[68]

블루진 시스템에서 IBM은 열밀도를 처리하기 위해 의도적으로 저전력 프로세서를 사용했다.^[69] 2011년에 출시된 IBM 파워 775는 수냉이 필요한 밀접하게 패키징된 요소를 가지고 있다.^[70] IBM 아쿠아서 시스템은 에너지 효율을 달성하기 위해 온수 냉각을 사용하며, 물은 건물 난방에도 사용된다.^[71]^[72]

컴퓨터 시스템의 에너지 효율은 일반적으로 "와트당 FLOPS" 단위로 측정된다. 2008년 IBM의 로드러너는 376MFLOPS/W로 작동했다.^[73]^[74] 2010년 11월, 블루진/Q는 1684MFLOPS/W에 도달했고,^[75]^[76] 2011년 6월에는 그린 500 목록의 상위 두 자리를 뉴욕의 블루진 기계(하나는 2097MFLOPS/W 달성)가 차지했으며, 나가사키의 DEGIMA 클러스터가 1375MFLOPS/W로 3위를 차지했다.^[77]

구리선은 강제 공기 또는 순환 냉매보다 훨씬 높은 전력 밀도로 슈퍼컴퓨터로 에너지를 전달할 수 있기 때문에,^[78] 냉각 시스템이 폐열을 제거하는 능력은 제한 요소이다.^[79]^[80] 2015년 기준으로, 기존의 많은 슈퍼컴퓨터는 실제 피크 수요보다 더 많은 인프라 용량을 가지고 있으며, 설계자는 일반적으로 슈퍼컴퓨터에서 소비되는 이론적 피크 전력보다 더 많은 전력 및 냉각 인프라를 설계한다. 미래 슈퍼컴퓨터의 설계는 전력이 제한되어 있으며, 슈퍼컴퓨터 전체의 열 설계 전력(전력 및 냉각 인프라가 처리할 수 있는 양)은 예상되는 일반적인 전력 소비량보다 다소 많지만 전자 하드웨어의 이론적 피크 전력 소비량보다 적다.^[81]

2010년대에는 중국, 미국, 유럽 연합 등이 1 엑사플롭스(10¹⁸ 또는 1퀸틸리온 FLOPS) 슈퍼컴퓨터를 최초로 개발하기 위해 경쟁했다.^[128] 샌디아 국립 연구소의 에릭 P. 드베네딕티스는 날씨 모델링을 완벽하게 수행하려면 2주 기간을 정확하게 예측할 수 있는 젯타플롭스(10²¹ 또는 1섹스틸리온 FLOPS) 컴퓨터가 필요하다고 이론화했다.^[129]^[130]^[131] 이러한 시스템은 2030년경에 구축될 수 있다.^[132]

많은 몬테카를로 시뮬레이션은 무작위로 생성된 데이터 세트를 처리하기 위해 동일한 알고리즘을 사용한다. 특히, 물리적 수송 과정, 무작위 경로, 충돌 및 중성자, 광자, 이온, 전자 등의 에너지 및 운동량 축적을 설명하는 적분-미분 방정식이 있다. 마이크로프로세서의 다음 단계는 3차원으로 진입하는 것이 될 수 있다. 그리고 몬테카를로에 특화하여 많은 계층이 동일하여 설계 및 제조 공정이 단순화될 수 있다.^[133]

고성능 슈퍼컴퓨터 운영 비용은 주로 증가하는 전력 소비로 인해 증가했다. 1990년대 중반에는 상위 10대 슈퍼컴퓨터에 100kW 정도가 필요했지만, 2010년에는 상위 10대 슈퍼컴퓨터에 1MW~2MW가 필요했다.^[134] DARPA가 의뢰한 2010년 연구는 엑사스케일 컴퓨팅 달성에 있어 전력 소비를 가장 큰 과제로 밝혔다.^[135] 당시 연간 메가와트의 에너지 소비량은 약 100만 달러였다. 슈퍼컴퓨팅 시설은 현대의 다중 코어 중앙 처리 장치가 생성하는 증가하는 열량을 효율적으로 제거하도록 건설되었다. 2007년부터 2011년까지 그린 500 목록의 슈퍼컴퓨터 에너지 소비량을 기반으로, 2011년 1엑사플롭스의 슈퍼컴퓨터에는 거의 500MW가 필요했을 것이다. 운영 체제는 기존 하드웨어에 대해 가능한 한 에너지를 절약하기 위해 개발되었다.^[136] 병렬 응용 프로그램 실행 중 사용되지 않는 CPU 코어는 저전력 상태로 전환되어 일부 슈퍼컴퓨팅 응용 프로그램의 에너지 절약을 가져왔다.^[137]

슈퍼컴퓨터 운영 비용 증가는 분산 슈퍼컴퓨터 인프라를 통한 자원 번들링 추세의 원동력이 되었다. 국가 슈퍼컴퓨팅 센터는 미국에서 처음 등장한 후 독일과 일본에서도 등장했다. 유럽 연합은 유럽 고급 컴퓨팅 파트너십(PRACE)을 시작하여 유럽 연합 전역의 과학자들이 슈퍼컴퓨팅 응용 프로그램의 이식, 확장 및 최적화를 지원하는 서비스를 갖춘 지속적인 유럽 전역 슈퍼컴퓨터 인프라를 구축하는 것을 목표로 했다.^[134] 아이슬란드는 세계 최초의 탄소 배출 제로 슈퍼컴퓨터를 건설했다. 아이슬란드 레이캬비크의 토르 데이터 센터에 위치한 이 슈퍼컴퓨터는 화석 연료 대신 완전히 재생 가능한 에너지원에 의존한다. 더 차가운 기후는 또한 능동 냉각의 필요성을 줄여 세계에서 가장 친환경적인 컴퓨터 시설 중 하나가 된다.^[138]

슈퍼컴퓨터 하드웨어에 대한 자금 조달도 점점 어려워졌다. 1990년대 중반에는 상위 10대 슈퍼컴퓨터의 비용이 약 1000만유로였지만, 2010년에는 상위 10대 슈퍼컴퓨터에 4000만유로~5000만유로의 투자가 필요했다.^[134] 2000년대에 국가 정부는 슈퍼컴퓨터에 자금을 지원하기 위한 다양한 전략을 마련했다. 영국에서는 정부가 슈퍼컴퓨터에 전액 자금을 지원했고 고성능 컴퓨팅은 국가 자금 기관의 통제를 받았다. 독일은 지역 주 정부 자금과 연방 자금을 합친 혼합 자금 조달 모델을 개발했다.^[134]

8. 3. 분산 슈퍼컴퓨팅

1970년대에 일리아크 IV(ILLIAC IV)는 여러 프로세서가 함께 작동하여 더 큰 문제의 서로 다른 부분을 해결하는 최초의 실현된 대규모 병렬 컴퓨터였다. 일리아크의 설계는 1966년에 256개의 프로세서로 최대 1 GFLOPS의 속도를 제공했지만, 개발 문제로 64개의 프로세서만 제작되었다. 그럼에도 불구하고 일리아크 IV의 부분적인 성공은 슈퍼컴퓨팅의 미래를 제시했다.

1980년대 초, 여러 팀이 수천 개의 프로세서를 사용한 병렬 설계에 주력했으며, MIT에서 개발된 커넥션 머신(Connection Machine)(CM)이 대표적이었다. CM-1은 네트워크에 연결된 최대 65,536개의 단순화된 맞춤형 마이크로프로세서를 사용했다. 1982년, 오사카 대학의 LINKS-1 컴퓨터 그래픽 시스템은 514개의 마이크로프로세서를 사용하는 대규모 병렬 처리 아키텍처를 사용했다.^[28] 1992년 후지쯔(Fujitsu)의 VPP500은 GaAs를 프로세서에 사용하여 더 높은 속도를 달성했다.^[29] 후지쯔(Fujitsu)의 수치 풍동(Numerical Wind Tunnel) 슈퍼컴퓨터는 166개의 벡터 프로세서를 사용하여 1994년 최고 속도를 기록했다.^[30]^[31] 히타치 SR2201은 2048개의 프로세서를 사용하여 1996년 600 GFLOPS의 최고 성능을 달성했다.^[32]^[33]^[34] 인텔 패러곤(Intel Paragon)은 1000~4000개의 인텔 i860 프로세서를 사용할 수 있었으며 1993년 세계에서 가장 빠른 컴퓨터였다.^[35]

1990년대 중반까지 범용 CPU 성능이 크게 향상되어 맞춤형 칩 대신 개별 처리 장치로 슈퍼컴퓨터를 구축할 수 있게 되었다. 21세기 초에는 수만 개의 상용 CPU를 특징으로 하는 설계가 표준이 되었고, 이후 기계에는 그래픽 유닛이 추가되었다.^[9]^[10] 1998년, 데이비드 A. 베이더(David A. Bader)는 상용 부품을 사용한 최초의 리눅스 슈퍼컴퓨터를 개발했다.^[36]

엄청난 수의 프로세서를 가진 시스템은 일반적으로 두 가지 경로를 따른다. 그리드 컴퓨팅 방식에서는 분산된 여러 컴퓨터의 처리 능력이 임의적으로 사용된다.^[39] 또 다른 방식에서는 컴퓨터 클러스터와 같이 많은 프로세서가 서로 근접하게 사용된다. 이러한 중앙 집중식 대규모 병렬 시스템에서 상호 연결의 속도와 유연성이 매우 중요하며, 최신 슈퍼컴퓨터는 향상된 인피니반드 시스템에서 3차원 토러스 상호 연결까지 다양한 접근 방식을 사용해 왔다.^[40]^[41]

범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)의 가격, 성능 및 에너지 효율이 향상됨에 따라 텐허-1(Tianhe-I) 및 네뷸라(Nebulae)와 같은 여러 페타플롭스 슈퍼컴퓨터가 GPGPU에 의존하기 시작했다.^[44] 그러나 K 컴퓨터와 같은 다른 시스템은 SPARC 기반 설계와 같은 기존 프로세서를 계속 사용하고 있다.^[45] 2012년 재규어 슈퍼컴퓨터는 GPU로 CPU를 개조하여 타이탄으로 변신했다.^[46]^[47]^[48]

인터넷을 통해 많은 개인용 컴퓨터를 연결하는 그리드 컴퓨팅 시스템의 예시 아키텍처

기회주의적 슈퍼컴퓨팅은 많은 느슨하게 결합된 자원봉사 컴퓨팅 머신으로 구성된 "슈퍼 가상 컴퓨터"가 매우 큰 컴퓨팅 작업을 수행하는 네트워크화된 그리드 컴퓨팅의 한 형태이다. 가장 빠른 그리드 컴퓨팅 시스템은 자원봉사 컴퓨팅 프로젝트 Folding@home(F@h)이다. 2020년 4월 기준으로, F@h는 2.5 엑사FLOPS의 x86 처리 성능을 보고했다.^[92] 버클리 오픈 인프라스트럭처 포 네트워크 컴퓨팅(BOINC) 플랫폼은 2017년 2월 기준으로, 76만 2천 개 이상의 활성 컴퓨터를 통해 166 페타FLOPS 이상의 처리 성능을 기록했다.^[93] 2016년 10월 기준으로, 위대한 인터넷 메르센 소수 탐색(GIMPS)은 130만 대가 넘는 컴퓨터를 통해 약 0.313 페타FLOPS를 달성했다.^[94]

분산 컴퓨팅의 발전 계통으로 원격지의 슈퍼컴퓨터를 포함한 네트워크 상의 다수의 컴퓨터를 통합적으로 이용하는 수단으로 그리드 컴퓨팅 기술 개발이 세계적으로 진행되고 있으며, 일본에서도 NAREGI가 국가 프로젝트로 채택되어 연구와 구축이 이루어지고 있다.

8. 4. 대한민국의 슈퍼컴퓨터 개발 동향

한국에서는 서울대학교에서 범용 PC와 리눅스, 그리고 미국과 일본산 클러스터 소프트웨어를 사용한 연구용 슈퍼컴퓨터를 개발했으나, 도입 당시 세계 슈퍼컴퓨터 순위 TOP500에서 150위 정도였으며, 현재는 순위권 밖이다.^[134]

실무에서 사용하는 슈퍼컴퓨터는 미국과 일본 업체들로부터 구매하여 대수를 늘리고 있지만, 이는 단순히 사용자로서의 대응이며, 국가 역량을 고려하여 자체 개발은 하지 않고 있다.^[134]

기상 및 자동차 등 민수 분야의 활용이 급증했으나, 군사적 개발 및 설계에 주력하고 있다는 지적도 있으며, 미래가 불투명하다. 또한, 중요한 기상 예보 분야에서도 향상된 컴퓨팅 성능을 충분히 활용하지 못하고 있으며, 일반 국민들은 이웃 국가인 일본 기상청의 예보를 확인하는 경향이 있다.^[134]

한국의 문제점으로는 슈퍼컴퓨터에 사용되는 응용 소프트웨어의 상당수가 정식 구매가 아닌 시험판이나 라이선스가 만료된 소프트웨어, 불법 복제 소프트웨어를 사용하는 경우가 있다는 점이 지적된다.^[134] 최근 특허협력조약 및 지식재산권의 무역 관련 측면에 관한 협정(TRIPS)에 가입함에 따라, 조선일보 등 국내 여러 신문에서 지식재산권 침해에 대한 비판이 제기되고 있다.(2007년 10월 1일자 “날씨 예보: 최신 슈퍼컴퓨터로 17년 전 프로그램 운영”)^[134]

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