[공모전 참가 후기] 2024 대국민 슈퍼컴퓨터 아이디어 경진대회 - 글짓기 부문 - 탈락

 

 

안녕하세요.

 

 9월~ 10달에 AI를 이용한 글짓기 공모전이 있어 참가했습니다. 결론적으로 먼저 말씀드리면 탈락을 했습니다.

그러나 이렇게 하면 탈락하는구나 참고와 이런 공모전도 있구나 확인 차 공유드립니다.

 

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1. 공모전 내용

 

한국초고성능컴퓨팅포럼 (hpcforum.kr)
지원자격 : 국민누구나 (나이, 직업 무관)
공모주제
-공모 1 : 숏폼 / 인스타툰 / 포스터
-공모 2 : 대화형 AI와의 대화 기반 자유 글짓기
접수방법 : 포럼 공식 홈페이지(hpcforum.kr) 내 신청
접수서류
공모전 참가신청서
공모분야에 해당하는 결과물 1식
*참가신청서 양식은 공모전 게시글 내 첨부파일 참고

 

 

 

 

2. 작성 방법

 

<작성 방법>

※ 대화형 AI(ChatGPT, LLM 등) 활용하여 질문 및 답변 최대 5단계까지 도출하여 자유 글짓기

※ 글자 및 문단모양 : 글꼴 휴먼명조, 글자 크기 11pt, 줄간격 160%

※ 분량 : 표지 및 목차 제외 A4 5매 이내(hwp)

※ 용지여백 : 위쪽 10.0mm, 머리말 18.0mm, 왼쪽/오른쪽 20.0mm, 꼬리말 10.0mm, 아래쪽 15.0mm

※ 하기 예시 참고하여 목차 자유롭게 구성 가능하며 제출 시, 해당 파란 문구 삭제 필수

 

 

슈퍼컴퓨터를 사용해서 미래를 예측하는 것은 에너지 낭비가 아닐까?

 

예측을 하기 위해서 어떤 모델을 사용하고 슈퍼컴퓨터가 어느 정도 필요한지 알려줘.

그로 인해 소비되는 에너지량은 얼마나 되는지 상세히 알려줘. 객관적인 자료를 토대로 알려주면 더 좋아.

 

서론

1. 서론

 

2. 본론

 

1) 예측을 위한 모델 기법과 에너지 사용량

(1) 기후 모델링

(2) 경제 및 금융 모델링

(3) 약물 개발 및 생물학 시뮬레이션

(4) 에너지 소비와 환경 영향

 

2) 예측을 위한 에너지 소비와 자원 낭비 줄이는 방법

(1) 에너지 효율적인 하드웨어 사용

(2) 재생 가능한 에너지 사용

(3) 알고리즘 효율성 개선

(4) 작업 스케쥴링 에너저 관리

 

3) 에너지 부족과 기후문제 가져온다면

(1) 슈퍼컴퓨터 수와 성능 조절

(2) 자율적 정지 명령

(3) 최악의 상황에서 AI 극단적인 조치

 

결론

 

 

위의 내용으로 적고 아래와 같이 실제로 GPT에게 질문한 내용을 캡처해서 제출합니다.

 

 

 

 

3. 수상(受賞)한 분들의 작품제목

 

 탈락한 정보 보다는 어떤 제목으로 수상했는지 아는 것이 더욱 유익한 정보이기 때문에 먼저 올려 봅니다. 참고하시면 좋을 듯합니다.

 

 

 

4. 참가한 내용

 

 위의 작성 방법을 참고해서 선정했던 주제는  "슈퍼컴퓨터를 사용해서 미래를 예측하는 것은 에너지 낭비가 아닐까?"였습니다. 이것을 선택한 이유는 인간이 슈퍼컴퓨터 혹은 기술 발전을 하지만, 정말 인류에게 필요한 것이 맞는가 의구심이 들었습니다.

 

 왜냐하면 다들 알고 있는 것 처럼 기술이 발전에서 지구가 살기가 좋아야 하는데, 다른 행성으로 이주를 생각해야 할 만큼  나쁘지고 있고, 전쟁과 기근 등으로 빈부격차는 더욱 생기고, 기후변화는 더욱 빨라지고 있기 때문이라고 생각이 들었습니다.

 기술의 발전이 긍정적인 면도 있지만 부정적인 면이 51%라면 어떻게 생각하는 것인지 생각이 들어 GPT에서 질문을 던졌습니다.

 

아래내용이 길 수도 있으니 간단하게 요약하자면,

 

 슈퍼컴퓨터의 예측 기술이 필요하지만 이로 인한 에너지 소비와 환경적 영향을 알아보고, 문제에 대한 대안을 찾고 기술과 조화할 수 있는 방법을 확인한다는 것입니다. 그리고 GPT는 "슈퍼컴퓨터와 같은 고급 기술을 활용하여 중요한 예측을 수행하는 것 역시 필수적입니다. 자연과 기술 사이의 균형을 유지하며, 양쪽의 장점을 최대한 활용하는 접근이 가장 현명한 선택일 것입니다." 말하고 있습니다.  

 

 

5. 전체내용

 

전체 내용은 참고 삼아 공유드립니다.

전체 틀은 GPT가 만들었고, 불필요한 내용 제거와 구성에 맞게 수정했습니다.

 

 

 

1. 서 론

 

 

2. 본 론

1) 예측을 위한 모델 기법과 에너지 사용량

(1) 기후 모델링

(2) 경제 및 금융 모델링

(3) 약물 개발 및 생물학 시뮬레이션

 

2) 예측을 위한 에너지 소비와 자원 낭비 줄이는 방법

(1) 에너지 효율적인 하드웨어 사용

(2) 재생할 수 있는 에너지 사용

(3) 알고리즘 효율성 개선

(4) 작업 스케쥴링 에너지 관리

 

3) 에너지 부족과 기후 문제를 가져온다면

(1) 슈퍼컴퓨터 수와 성능 조절

(2) 자율적 정지 명령

(3) 최악의 상황에서 AI 극단적인 조치

 

 

3. 결 론

1) 자연과 조화로운 삶의 장점

2) 슈퍼컴퓨터 예측의 필요성

3) 균형이 있는 접근

 

 

 

I. 서 론

 

슈퍼컴퓨터를 사용해 미래를 예측하는 것은 에너지 소비가 높은 작업이지만, 이를 단순히 에너지 낭비로 볼 수는 없습니다. 슈퍼컴퓨터가 제공하는 예측력은 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.

 

1) 기후 변화 예측

기후 모델링을 통해 미래의 기후 변화를 예측하고, 이를 바탕으로 환경 정책을 수립하거나 자연재해를 대비할 수 있습니다. 이러한 예측은 재난으로 인한 피해를 줄이는 데 이바지할 수 있어, 결과적으로 사회적 비용을 절감합니다.

 

2) 과학 연구와 발견

새로운 물질을 발견하거나 질병 치료법을 개발하는 데 슈퍼컴퓨터가 사용됩니다. 예를 들어, 약물 개발 과정에서 수년이 걸릴 실험을 단축하게 해 효율성을 높입니다. 이는 인간의 삶의 질을 향상하는데 이바지합니다.

 

3) 경제 및 금융 분석

경제 모델링을 통해 시장의 변동을 예측하고, 정책 입안자들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이에 따라 경제적 불안정을 줄이고, 더 안정된 사회를 유지하는 데 이바지할 수 있습니다.

 

슈퍼컴퓨터가 많은 에너지를 소비하지만, 그로 인해 얻을 수 있는 이점들이 그 비용을 웃도는 경우가 많습니다. 중요한 것은 이러한 컴퓨팅 자원을 어떻게 활용하여 최대의 가치를 창출할 수 있는가에 대한 고민과, 에너지 소비를 줄이기 위한 기술 개발이 병행되어야 합니다.

 

 

2. 본 론

 

1) 예측을 위한 모델 기법과 에너지 사용량

 

(1) 기후 모델링

기후 모델링은 슈퍼컴퓨터의 가장 중요한 응용 분야 중 하나입니다. 기후 변화를 예측하기 위해 복잡한 지구 시스템 모델(GCM, General Circulation Model)을 사용합니다. 이러한 모델은 대기, 해양, 빙하, 생물권 등 지구의 여러 요소를 통합하여 기후 변화를 시뮬레이션합니다.

 

사용되는 모델: CMIP (Coupled Model Intercomparison Project) 모델, ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) 모델 등이 있습니다.

에너지 소비: 1페타플롭스의 연산을 위해 대략 1,030kW의 전력이 필요합니다. 따라서, 20페타플롭스의 기후 모델링은 200,600kW의 전력을 소모합니다.

 

(2) 경제 및 금융 모델링

경제 및 금융 모델링에서는 주로 시뮬레이션과 기계학습 모델이 사용됩니다. 경제 예측은 종종 거시경제 변수의 변동을 예측하기 위해 딥러닝 및 에이전트 기반 모델(ABM, Agent-Based Models)을 사용합니다.

 

사용되는 모델: 랜덤 포레스트, 딥러닝 네트워크, 시계열 분석 등 슈퍼컴퓨터 필요성: 경제 및 금융 시뮬레이션에서는 보통 수십에서 수백 테라플롭스(TFLOPS, 1TFLOPS = 10^12 FLOPS)의 연산 성능이 필요합니다.

 

에너지 소비: 테라플롭스 단위의 슈퍼컴퓨터는 대략 15kW의 전력을 소모합니다. 만약 100TFLOPS의 모델링이 필요하다면, 이는 100,500kW의 전력을 사용할 수 있습니다.

 

(3) 약물 개발 및 생물학 시뮬레이션

생물학적 시뮬레이션, 특히 단백질 접힘(folding) 및 약물 개발 분야에서는 대규모 시뮬레이션이 필요합니다. 이를 위해 분자 동역학 모델(MD, Molecular Dynamics)이 자주 사용됩니다.

 

사용되는 모델: CHARMM, AMBER, GROMACS 등 슈퍼컴퓨터 필요성: 수백 테라플롭스에서 수 페타플롭스의 연산 성능이 필요합니다.

 

에너지 소비: COVID-19 연구에서 사용된 슈퍼컴퓨터의 전력 소비량은 수백에서 수천 kWh에 이를 수 있습니다. 실제로 Folding@home의 전 세계적인 분산 컴퓨팅은 하루에 수백 메가와트시(MWh)의 전력을 소모했습니다.

 

 

2) 예측을 위한 에너지 소비와 자원 낭비 줄이는 방법

 

(1) 에너지 효율적인 하드웨어 사용

고효율 프로세서: 최신 프로세서는 같은 성능을 제공하면서 더 적은 전력을 소모하는 경향이 있습니다. 에너지 효율이 높은 CPU, GPU, 또는 AI 전용 칩을 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, NVIDIA의 A100 GPU는 전력 효율이 높아 AI 및 데이터 분석 작업에서 널리 사용됩니다.

 

냉각 기술 개선: 슈퍼컴퓨터는 작동 시 많은 열을 발생시키므로, 냉각 시스템이 필수적입니다. 전통적인 공랭식 냉각보다 액체 냉각, 또는 자연 냉각 시스템(예: 해수 냉각)을 사용하면 에너지 소모를 줄일 수 있습니다. IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘Aquasar’는 폐열을 난방 시스템에 재활용하는 방식으로 에너지 효율을 높였습니다.

 

(2) 재생할 수 있는 에너지 사용

태양광, 풍력 등의 재생 에너지: 슈퍼컴퓨터 센터에서 태양광, 풍력, 수력 등의 재생 가능한 에너지를 사용하여 운영하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 스위스의 CSCS 슈퍼컴퓨터 센터는 재생할 수 있는 전력을 주로 사용하여 탄소 배출을 줄이고 있습니다.

 

에너지 스토리지 솔루션: 재생할 수 있는 에너지는 공급이 불안정할 수 있으므로, 배터리 시스템이나 스마트 그리드를 통해 에너지를 저장하고 필요할 때 사용함으로써 안정성을 높일 수 있습니다.

 

(3) 알고리즘 효율성 개선

컴퓨팅 최적화: 효율적인 알고리즘과 소프트웨어 최적화는 계산 시간을 단축하고, 필요한 연산 자원을 줄여 에너지를 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 기존의 모델을 개선하거나, 더 적은 연산 자원을 요구하는 경량 모델을 사용하는 것이 중요합니다.

 

분산 컴퓨팅과 클라우드 활용: 특정 작업을 더 적은 전력으로 처리할 수 있는 분산 컴퓨팅이나 클라우드 서비스를 활용하면 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 사용하지 않는 자원들을 효율적으로 배분할 수 있습니다.

 

(4) 작업 스케쥴링 에너지 관리

전력 관리 시스템: 작업 스케줄링을 통해 컴퓨팅 작업을 전력 사용이 적은 시간대에 배치하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 전력 사용이 낮은 야간 시간에 작업을 집중시켜 에너지 요금을 절감하고, 전력망에 가해지는 부담을 줄일 수 있습니다.

 

동적 전압 및 주파수 조정(VFS): 컴퓨터 프로세서가 필요에 따라 전압과 주파수를 조정하여, 작업 부하에 맞춰 전력 소비를 최소화할 수 있습니다. 이 기술은 에너지 사용을 실시간으로 조정하여 낭비를 줄입니다.

 

 

3) 에너지 부족과 기후 문제를 가져온다면

 

(1) 슈퍼컴퓨터 수와 성능 조절

동적 자원 관리: AI와 슈퍼컴퓨터는 특정 작업에 필요한 자원을 실시간으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 작업이 적거나 중요하지 않을 때는 시스템의 일부를 자동으로 정지시켜 에너지를 절약할 수 있습니다. 이와 같은 기술은 Auto-scaling이나 Load Balancing을 통해 구현됩니다.

 

지속 가능한 컴퓨팅 인프라로의 전환: 슈퍼컴퓨터의 물리적 개수를 줄이거나, 분산 컴퓨팅을 통해 각 지역에서 더 적은 에너지로 필요한 연산을 분산 처리할 수 있습니다. 분산된 네트워크에서 중앙 슈퍼컴퓨터의 역할을 줄이거나 폐기할 수 있습니다.

 

(2) 자율적 정지 명령

AI 기반 에너지 관리 시스템: AI는 에너지 공급과 수요를 실시간으로 모니터링하고 분석하여, 에너지 부족 상황이 감지되면 슈퍼컴퓨터의 일부 또는 전체를 안전하게 정지시킬 수 있는 명령을 내릴 수 있습니다. 이는 전력망의 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

긴급 중단 프로토콜: 특정 임계점을 넘어서면 AI는 예측 불가능한 상황을 방지하기 위해 긴급 중단 명령을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 전력 공급이 위험 수준으로 떨어지거나, 시스템 온도가 위험 수준에 도달할 경우, AI는 데이터 손실을 최소화하면서 시스템을 단계적으로 셧다운 하는 절차를 수행할 수 있습니다.

 

(3) 최악의 상황에서 AI 극단적인 조치

작업 중단 및 자원 회수: AI는 필수적이지 않은 모든 작업을 중단하고, 사용 중인 자원을 회수하여 필수 작업에 재배치할 수 있습니다. 이를 통해 에너지와 자원을 집중하여 관리하고, 생존에 필수적인 시스템만을 유지할 수 있습니다.

 

기능 축소 및 강제적 오프라인: 최악의 상황에서는 AI가 일부 기능을 비활성화하거나, 시스템을 완전히 오프라인 상태로 전환할 수 있습니다. 이 조치는 전력 소비를 최소화하고, 필수 시스템만을 유지하는 방법으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 비상사태에서 중요하지 않은 모든 컴퓨팅 작업을 강제로 종료하고, 최종적인 전력 소모를 최소화할 수 있습니다.

 

인프라의 물리적 차단: 만약 에너지 공급이 심각하게 제한되거나, 전력망에 심각한 문제가 발생하면 AI는 물리적 차단 명령을 내려 슈퍼컴퓨터와 관련 인프라를 오프라인 상태로 전환할 수 있습니다. 이러한 조치는 시스템의 물리적 손상을 방지하고, 재시작 시 복구 시간을 최소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

3. 결 론

 

1) 자연과 조화로운 삶의 장점

자연에 순응하는 삶은 자원을 절약하고, 환경을 보호하며, 지속 가능한 발전을 가능하게 합니다. 예를 들어, 전통적인 농업 방식이나 지역 사회 중심의 경제 활동은 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 생태계를 보전하는 데 도움을 줍니다.

 

2) 슈퍼컴퓨터 예측의 필요성

자연재해는 예측할 수 없을 때 큰 피해를 초래합니다. 슈퍼컴퓨터를 통한 정확한 예측은 재난 발생 시 인명과 재산 피해를 줄이는 데 결정적인 역할을 할 수 있습니다.

현대 사회가 직면한 많은 문제는 매우 복잡하며, 자연에 순응하는 것만으로는 해결하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 전염병 확산, 글로벌 금융 시장의 불안정성 등은 정교한 데이터 분석과 예측 없이는 효과적으로 대응하기 어렵습니다.

 

3) 균형 있는 접근

자연과 순응하는 삶의 가치를 인정하면서도, 현대 사회가 직면한 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 기술과 데이터 분석이 필요합니다. 자연을 존중하면서도, 예측 기술을 활용해 인간이 초래할 수 있는 재앙을 예방하고, 더 나은 미래를 준비할 수 있습니다.

 

자연에 순응하며 살아가는 것은 매우 중요한 가치이며, 인간이 환경과 조화를 이루며 살아가는 방법을 재고하는 것이 필요합니다. 그러나 현대 사회의 복잡성 속에서 슈퍼컴퓨터와 같은 고급 기술을 활용하여 중요한 예측을 수행하는 것 역시 필수적입니다. 자연과 기술 사이의 균형을 유지하며, 양쪽의 장점을 최대한 활용하는 접근이 가장 현명한 선택일 것입니다.

 

 

아래와 같은 형식으로 5차 질문을 이어 갔습니다.

 

 

 

 

 

감사합니다.