병렬 컴퓨팅은 모든 규모의 비즈니스에 가능한 일의 범위를 바꾸고 있습니다
AI 모델 학습, 금융 거래의 실시간 처리, 복잡한 시뮬레이션 실행은 모두 병렬 컴퓨팅에 달려 있습니다. 최신 IT 전략을 수립하거나 이끄는 사람이라면, 이 기술에 대한 이해는 이제 필수 지식입니다.
병렬 컴퓨팅이란?
병렬 컴퓨팅과 이 기술이 여러 계산이나 프로세스를 동시에 수행하는 방식을 자세히 알아보세요. 병렬 컴퓨팅이 오늘날 엔터프라이즈가 의존하는 속도, 확장성, 지능을 어떻게 뒷받침하는지 알아보세요.
- 병렬 컴퓨팅은 복잡한 문제를 동시에 실행되는 작업으로 나누어, 획기적인 속도 향상을 제공합니다.
- 클라우드 인프라 덕분에 엔터프라이즈급 병렬 컴퓨팅을 모든 규모의 조직이 활용할 수 있게 되었습니다.
- 병렬 컴퓨팅은 AI와 실시간 분석을 포함한 오늘날 가장 까다로운 워크로드를 뒷받침합니다.
모든 IT 리더가 알아야 할 병렬 컴퓨팅의 정의
문제를 단계별로 처리하는 대신, 병렬 컴퓨팅은 크고 복잡한 작업을 더 작은 조각으로 나누고 이를 여러 프로세서에 분산해 동시에 실행합니다.
이 방식은 순차 컴퓨팅이라고도 하는 기존의 방식과 정반대입니다. 순차 컴퓨팅에서는 하나의 프로세서가 한 번에 하나의 명령만 순서대로 처리하며, 작업이 끝날 때까지 계속합니다. 순차 컴퓨팅은 많은 일상 작업에서 잘 작동하지만, 워크로드의 규모와 복잡성이 커지면 금방 한계에 부딪힙니다. 대용량 데이터 세트를 처리하거나, 정교한 시뮬레이션을 실행하거나, 고급 머신 러닝 모델을 학습해야 한다면 한 프로세서가 끝나기를 기다린 뒤 다음 단계를 시작하는 방식은 현실적이지 않습니다.
병렬 처리는 작업을 여러 프로세서, 코어, 또는 머신에 나누어 문제의 서로 다른 부분을 동시에 해결할 수 있게 합니다.
이 개념은 새롭지 않습니다. 병렬 컴퓨팅은 1960년대와 1970년대의 슈퍼컴퓨팅 연구에서 시작되었습니다. 당시 과학자들은 어떤 단일 머신으로도 제공할 수 없는 수준의 처리 성능이 필요했습니다. 수십 년 동안 이 기술은 주로 정부 연구소, 학술 기관, 그리고 특수 하드웨어를 구축하고 유지할 자원이 있는 대기업의 영역에 머물렀습니다. 다행히 접근성은 크게 향상되었습니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 거의 모든 규모의 조직이 병렬 컴퓨팅을 활용할 수 있게 되었습니다. 이제 이 기술은 현대 IT 아키텍처의 실용적이고 점점 더 필수적인 요소가 되었습니다.
병렬 처리의 작동 원리 살펴보기
병렬 컴퓨팅이 어떻게 작동하는지 이해하려면, 모든 병렬성이 같은 모습은 아니라는 점부터 알아야 합니다. 아키텍처, 소프트웨어, 그리고 작업을 나누는 방식은 시스템이 여러 프로세서를 함께 활용하는 효율성을 좌우합니다.
하드웨어 수준에서는 병렬 시스템의 프로세서가 정보를 주고받고 공유하는 방식을 정의하는 세 가지 주요 메모리 모델이 있습니다.
- 공유 메모리 시스템은 모든 프로세서가 공통 메모리 풀에 액세스할 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 프로세서 간 통신은 비교적 간단해지지만, 더 많은 프로세서가 같은 자원에 접근하려고 하면서 병목이 생길 수 있습니다.
- 분산 메모리 시스템은 각 프로세서에 고유한 프라이빗 메모리를 할당합니다. 프로세서들은 서로 메시지를 주고받으며 통신합니다. 이 방식은 더 복잡하지만, 대규모 워크로드에서는 훨씬 더 효과적으로 확장됩니다.
- 하이브리드 모델은 두 가지 방법을 결합하여 공유 메모리의 통신 단순성과 분산 메모리의 확장성을 결합합니다. 대부분의 최신 고성능 컴퓨팅 환경은 이런 하이브리드 아키텍처의 변형을 사용합니다.
메모리 아키텍처를 넘어, 병렬 컴퓨팅은 작업을 나누는 방식에서도 차이가 있습니다. 가장 흔한 두 가지 방식은 태스크 병렬성과 데이터 병렬성입니다.
- 작업 병렬 처리는 프로그램의 고유한 부분이 동시에 실행되도록 서로 다른 작업을 다른 프로세서에 할당합니다. 예를 들어, 여러 사용자 요청을 동시에 처리하는 웹 서버는 각 요청을 독립된 작업으로 처리합니다. 그렇게 하면 어떤 요청도 다른 요청이 끝나기를 기다릴 필요가 없습니다.
- 데이터 병렬 처리는 큰 데이터 세트에 동일한 작업을 분산하고 각 프로세서는 데이터의 다른 부분을 동시에 처리합니다. 클라우드 환경에서 이는 종종 가상 머신 또는 컨테이너 간에 작업을 분산하고 각 워크로드의 공유를 독립적으로 처리하는 것을 의미합니다.
IT 리더와 개발자가 꼭 기억해야 할 중요한 사실이 있습니다. 소프트웨어가 자동으로 병렬 아키텍처의 이점을 얻는 것은 아닙니다. 애플리케이션은 여러 프로세서에 작업을 효과적으로 분산하도록 특별히 설계되거나 조정되어야 합니다. 순차 컴퓨팅용으로 만들어진 기존 시스템은 병렬 인프라의 장점을 충분히 활용하려면 대대적인 재설계가 필요한 경우가 많습니다. 이런 현실은 어떤 현대화 전략에서든 중요한 고려 사항입니다.
병렬 컴퓨팅이 조직에 현명한 투자인 이유
여러 프로세서에 작업을 분산하고 실행하는 방식이라는 병렬 컴퓨팅의 기술적 원리는 단순한 처리 속도 향상을 훨씬 뛰어넘는 이점을 제공합니다.
- 속도 및 성능: 순차 시스템에서 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 작업은 짧은 시간 내에 완료할 수 있습니다. 시간에 민감한 인사이트가 경쟁 우위를 만드는 조직이라면, 이는 매우 중요한 차별점입니다.
- 확장성: 병렬 시스템은 워크로드에 따라 확장할 수 있습니다. 10개의 트랜잭션 또는 1,000만 개의 트랜잭션을 처리하든 병렬 아키텍처를 사용하면 필요에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 처리 속도가 빠르면 컴퓨팅 리소스를 사용하는 시간이 줄어듭니다. 워크로드를 병렬 실행에 맞게 최적화하면, 조직은 인프라 비용을 줄이면서 더 많은 일을 해낼 수 있습니다.
- 안정성 및 내결함성: 여러 프로세서에 작업을 분산하면 한 구성 요소가 실패하면 시스템의 나머지 부분도 계속 작동할 수 있습니다. 이러한 복원력은 가동 중단이 실제 비즈니스 영향으로 이어지는 미션 크리티컬 워크로드에서 특히 중요합니다.
물리적 인프라를 관리하는 복잡성 없이 이러한 이점을 활용하려는 조직이라면 Microsoft Azure 같은 클라우드 플랫폼이 도움이 됩니다. Azure는 고성능 컴퓨팅과 대규모 일괄 처리용으로 설계된 솔루션을 비롯해 병렬 컴퓨팅 기능을 제공합니다. 덕분에 직접 구축하는 부담 없이 엔터프라이즈급 병렬 처리를 사용할 수 있습니다.
실제 병렬 컴퓨팅 활용 사례
병렬 컴퓨팅은 정부 연구소의 슈퍼컴퓨터에만 쓰이는 틈새 기술이 아닙니다. 지금은 거의 모든 주요 산업에서 가장 중요한 업무를 뒷받침하고 있습니다.
AI 및 기계 학습 모델 학습
AI 모델을 학습하려면 복잡한 수학 연산으로 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다. 때로는 한 번에 수십억 개의 매개 변수를 다룹니다. 병렬 컴퓨팅은 여러 프로세서에 연산 부하를 동시에 분산해 이 작업을 가능하게 합니다. 덕분에 데이터 과학자와 엔지니어는 더 빠르게 반복하고 더 정교한 모델을 만들 수 있습니다.
금융 서비스
금융 조직은 병렬 컴퓨팅을 사용해 위험 평가, 사기 탐지 알고리즘, 실시간 거래 처리를 실행합니다. 순차 시스템으로는 감당할 수 없는 규모입니다. 이러한 워크로드 중 대부분은 구조화된 트랜잭션 데이터를 위해 특별히 빌드된 관계형 데이터베이스에서 실행됩니다. 병렬 컴퓨팅 덕분에 엔터프라이즈 규모의 성능 요구를 충족할 수 있습니다. 밀리초가 중요한 상황에서는 병렬 아키텍처가 경쟁력 있는 플랫폼과 뒤처진 플랫폼을 가르는 기준이 되는 경우가 많습니다.
생명 과학과 의료
유전체 시퀀싱, 신약 개발, 의료 영상 분석은 모두 엄청난 규모와 복잡성을 가진 데이터 세트를 생성합니다. 병렬 컴퓨팅은 연구자와 임상의가 이 데이터를 이전에는 비현실적이던 방식으로 처리할 수 있게 합니다. 덕분에 암 연구부터 백신 개발까지 더 빨라집니다.
기후 및 엔지니어링 시뮬레이션
기상 시스템을 모델링하거나, 인프라의 구조적 스트레스를 시뮬레이션하거나, 복잡한 환경에서 유체 역학의 동작을 예측하려면 병렬 시스템만 안정적으로 제공할 수 있는 처리 능력이 필요합니다. 이러한 시뮬레이션은 과학자와 엔지니어가 더 많은 정보를 바탕으로 더 확신 있게 결정을 내리도록 돕습니다.
빅 데이터 분석
모든 업종의 조직은 방대한 데이터를 보유하고 있습니다. 많은 조직에서 해당 데이터는 대규모 쿼리 및 분석을 위해 빌드된 중앙 집중식 리포지토리인 데이터 웨어하우스에 있습니다. 여러 노드에 데이터를 분산하는 데이터베이스 분할과 같은 전략은 데이터 볼륨이 증가하는 경우에도 쿼리 성능을 빠르게 유지하기 위해 병렬 컴퓨팅과 자연스럽게 쌍을 이릅니다. 병렬 컴퓨팅은 분석 플랫폼이 이 방대한 데이터 저장소를 조회하고 처리하고 인사이트를 제공하도록 돕습니다. 덕분에 실시간 비즈니스 인텔리전스가 바람직한 목표가 아니라 실질적인 현실이 됩니다.
이 모든 사용 사례를 하나로 묶는 것은 접근성입니다. 클라우드 인프라 덕분에 규모와 상관없이 모든 기업이 병렬 컴퓨팅을 활용할 수 있게 됐습니다. 특수한 온-프레미스 하드웨어의 장벽이 사라졌고, 조직은 필요할 때 막대한 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있습니다.
병렬 컴퓨팅이 차세대 엔터프라이즈 IT를 이끄는 방식
병렬 컴퓨팅은 이미 최신 엔터프라이즈에서 가능한 일을 바꿔 놓았습니다. 하지만 이 기술은 계속 빠르게 발전하고 있습니다. 몇 가지 새로운 트렌드는 앞으로 몇 년 안에 병렬 컴퓨팅의 기능과 비즈니스 가치를 한층 더 끌어올릴 것으로 보입니다.
AI 가속 컴퓨팅
AI와 병렬 컴퓨팅의 관계는 더 깊어지고 있습니다. 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU) 같은 특수 목적 하드웨어는 AI 학습과 추론에 필요한 대규모 병렬 워크로드를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 기업 전반에서 AI 도입이 늘수록, 이를 효율적으로 그리고 대규모로 지원할 수 있는 병렬 인프라의 중요성도 커집니다.
양자 컴퓨팅과 병렬성의 관계
양자 컴퓨팅은 정보를 처리하는 완전히 다른 방식입니다. 양자역학 원리를 활용해 많은 가능한 해답을 동시에 평가합니다. 양자 컴퓨팅은 아직 성숙 중인 기술이지만, 병렬 컴퓨팅의 기능을 보완하고 확장할 잠재력은 암호화, 재료 과학, 복잡한 최적화 문제 같은 분야에 큰 영향을 줄 수 있습니다.
Edge 컴퓨팅
데이터가 생성되는 지점에 더 가까운 곳으로 처리 작업이 이동할수록, 병렬 컴퓨팅 원칙도 함께 따라가고 있습니다. 엣지 환경은 모든 처리를 중앙 데이터 센터로 다시 보내지 않고도 실시간 처리 요구를 감당하기 위해 점점 더 병렬 아키텍처에 의존하고 있습니다. 이러한 추세는 제조, 물류, 의료 같은 산업에서 특히 중요합니다. 엣지 디바이스가 흔하고 지연 시간이 핵심 요소이기 때문입니다.
엑사스케일 컴퓨팅
엑사스케일 컴퓨팅 시스템은 초당 1경 번의 계산을 수행할 수 있습니다. 이 시스템은 병렬 컴퓨팅의 최전선에 있으며 과학 연구, 국가 보안, 대규모 시뮬레이션에서 새로운 가능성을 열고 있습니다. 엑사스케일 기능이 결국 상용 클라우드 환경에 도입되면, 엔터프라이즈 워크로드의 성능 한계는 크게 높아질 것입니다.
클라우드 공급자는 이러한 차세대 병렬 컴퓨팅 기능을 지원하는 데 필요한 인프라에 막대한 투자를 하고 있습니다. 그 결과 기업은 직접 구축하거나 유지 관리하지 않아도 최첨단 컴퓨팅 성능을 점점 더 쉽게 활용할 수 있습니다. 이러한 기능이 완성됨에 따라 조직에서 데이터 통합에 접근하는 방식을 재구성하여 기업 전체의 데이터를 실시간으로 통합하고 처리하기가 더 쉬워집니다. 예를 들어 Microsoft Azure는 AI 중심의 데이터 집약적 환경에 대응하기 위해 고성능 컴퓨팅 포트폴리오를 계속 확장하고 있습니다.
리소스
Azure 리소스와 예정된 이벤트로 자세히 알아보기
자주 묻는 질문
- 순차 컴퓨팅은 단일 프로세서를 사용해 한 번에 하나의 작업을 처리합니다. 병렬 컴퓨팅은 작업을 더 작은 단위로 나눠 여러 프로세서에서 동시에 실행할 수 있게 합니다. 이렇게 하면 순차 아키텍처가 만드는 성능 한계를 없앨 수 있습니다. 기업 입장에서는 이 차이가 중요합니다. 병렬 컴퓨팅은 순차 아키텍처가 만드는 성능 한계를 없애기 때문에 대규모 데이터 집약적 워크로드에 꼭 필요합니다.
- 작업을 독립적인 단위로 나눌 수 있는 워크로드가 가장 큰 이점을 얻습니다. AI 모델 학습, 빅 데이터 분석, 금융 위험 모델링, 과학 시뮬레이션이 여기에 포함됩니다. 각 단계가 이전 단계에 의존하는 데이터 종속성이 큰 문제는 병렬화에 덜 적합합니다. 사용 가능한 하드웨어와 관계없이 얻을 수 있는 이점도 제한적입니다.
- 병렬 컴퓨팅은 여러 처리 장치가 함께 작동하는 방식에 기반합니다. 멀티코어 프로세서는 기본적인 병렬 작업을 처리하고, GPU는 AI 학습 같은 대규모 병렬 워크로드에서 뛰어난 성능을 냅니다. 엔터프라이즈 규모의 요구에는 서로 연결된 서버 클러스터가 일반적입니다. 클라우드 플랫폼은 가장 쉽게 접근할 수 있는 방법입니다. 물리적 인프라를 관리하지 않고도 필요할 때 병렬 하드웨어를 사용할 수 있습니다.
- AI 모델 학습은 방대한 데이터 집합 전체에 걸쳐 수십억 번의 수학 연산을 필요로 합니다. 병렬 컴퓨팅은 이 작업을 여러 프로세서에 동시에 분산해 학습 시간을 크게 줄이고, 더 빠르게 반복할 수 있게 합니다. 또한 대규모 실시간 AI 추론을 지원하므로, 프로덕션 환경에서 AI 기반 도구를 배포하는 모든 조직에 꼭 필요한 기반 인프라입니다.
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