환경 AI: IPU가 Agilor의 모니터링 작업을 지원하는 방식

전 세계가 기온 상승을 늦추고 인류가 환경에 미치는 영향을 관리하기 위해 노력하는 상황에서 날씨와 기후를 파악하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

기상학 모델의 정교함과 연구 진행 속도는 사용하는 컴퓨팅 성능에 크게 좌우됩니다.

최근 중국의 디지털 전환 전문업체인 Agilor와의 협력을 통해 그래프코어 AI 기술이 이 중대한 분야를 가속화하는 데 어떤 도움이 되는지 입증되었습니다.

Agilor의 연구원들은 물이 토양이나 식물 같은 지면에서 공기 중으로 이동하는 속도인 증발산을 모델링할 때 기존 컴퓨팅 플랫폼과 비교하여 극적인 성능 향상을 이루었습니다.

이 회사는 현재 기상학, 자연재해 예방 및 완화, 농업 분야의 정밀 관개, 농촌 활성화 부문 전반에서 IPU를 추가로 적용하기 위한 기회를 모색하고 있습니다.

크리깅 복잡성

한 위치의 증발산 값(ET₀)은 온도, 습도, 기압, 풍속 등 여러 기상학적 측정치의 산물입니다.

ET₀ 값을 계산하면 지도에 표시할 수 있습니다. 하지만 수집할 수 있는 실제 데이터 포인트의 수는 한계가 있습니다.

좀 더 광범위한 측면에서 설명하자면, 측정 위치 간의 ET₀ 값은 컴퓨팅적으로 매우 까다로운 크리깅이라는 기법을 사용하여 보간됩니다.

IPU를 사용한 Agilor의 초기 작업은 크리깅 프로세스를 가속화하는 데 집중되었습니다.

담당팀은 일반적으로 CPU에서 실행되는 오픈 소스 모델인 PyKrige를 사용했지만 멀티 코어, 멀티 스레드 프로세싱을 이용할 수 없다는 한계로 인해 성능이 크게 제한되었습니다.

이들은 IPU 솔루션으로 이러한 한계를 극복하여 성능을 60배 향상하고 개선 범위도 크게 넓혔습니다.

새로운 기술적 토대

Agilor는 이제 IPU에서 증발산을 모델링하고, 이를 산불 예방, 농업 분야의 정밀 관개, 자연재해 관리 등에 활용할 계획입니다.

Agilor의 CEO 대니 황(Danny Huang)은 최첨단 AI 컴퓨팅에 액세스하는 것이 그 어느 때보다 중요하다고 말했습니다. "기후 변화는 우리의 과거 지식과 법률 체계가 더 이상 효과적이지 않으며 모든 연산이 단기적이고 실시간으로 이루어져야 한다는 것을 의미합니다. 앞으로 더 어렵고 더 많은 노력이 필요한 연산을 처리해야 할 것입니다."

"그래프코어 IPU 기술을 활용하여 더욱 단기적인 예측과 대응으로 미래의 더 많은 기후 변화를 해결할 수 있을 것입니다."

"이 기술은 Agilor의 기술적 토대가 되었습니다."

HPC 재정립

Agilor는 이전에 CPU 또는 GPU가 지배하던 영역에서 그래프코어 IPU를 성공적으로 적용하는 획기적인 성과를 보여 주었습니다.

기상학, 우주론, 입자 물리학, 유체 역학 전반에서 그래프코어의 기술이 사용되면서 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)의 융합은 지난 몇 년 동안 극적으로 가속화되었습니다. 

최근에는 그래프코어의 연구원들이 ECMWF(European Centre for Medium Range Weather Forecasting)에서 개발한 Multi-Layer Perceptron 모델을 실행하는 과정에서 IPU를 사용하면 주요 GPU를 사용할 때보다 성능이 5배 더 뛰어나다는 사실을 증명했습니다. 

최첨단 컴퓨팅으로 HPC 및 AI 기반 워크로드를 가속화하는 데 관심이 있으신가요? 그래프코어의 과학 연구자용 솔루션을 확인하거나 그래프코어 교육 프로그램에 참가를 신청하여 연구 과제에 IPU를 활용할 수 있는 기회를 얻으시기 바랍니다.