엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 베를린 지구 가상화 엔진(Earth Virtualization Engines, 이하 EVE) 이니셔티브를 위한 서밋(Berlin Summit for EVE) 기조연설에서 기후 연구자들이 기후 연구 분야에서 획기적인 성과를 달성하는 데 AI와 가속 컴퓨팅이 도움을 줄 것이라고 밝혔다.
젠슨 황은 연설에서 기후 연구자들이 목표를 달성하기 위해 일어나야 할 세 가지 기적에 대해 설명했다. 또한 기후 연구자 및 정책 입안자들과 협력하기 위한 엔비디아 어스(Earth)-2 기술에 대해 언급했다.
첫 번째 기적은 기후를 몇 제곱킬로미터 단위로 충분히 빠르고 높은 해상도로 시뮬레이션하는 것이다. 두 번째는 방대한 규모의 데이터를 미리 계산할 수 있는 기술이며, 세 번째는 이 모든 데이터를 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 통해 상호적으로 시각화해 정책 입안자, 비즈니스, 기업 또는 연구자에게 제공할 수 있는 능력이다.
젠슨 황은 ”리처드 파인먼(Richard Feynman)은 자신이 만들 수 없는 것은 이해할 수 없다고 말한 적이 있다. 이것이 바로 기후 모델링이 중요한 이유이다. 따라서 여러분이 하는 일은 정책 입안자부터 연구자, 업계에 이르기까지 매우 중요하다"며, 180명이 참석한 하르나크 하우스(Harnack House)에서 말했다.
이 작업을 진전시키기 위해 베를린 EVE 서밋에서는 전 세계 참가자들이 모여 기후 예측을 위한 AI 및 고성능 컴퓨팅을 활용하고 있다.
EVE 이니셔티브는 지구를 지속 가능하게 관리하기 위해 최초로 쉽게 액세스할 수 있는 킬로미터 규모의 기후 정보를 제공하는 것을 목표로 기후 과학, HPC와 AI를 기반으로 한 디지털 인프라를 통합하는 국제 협력이다.
이 이니셔티브는 2.5km 해상도에서 조정된 기후 예측을 옹호하면서 발전 속도를 가속화한다. 이는 엄청난 도전이지만, 지난 25년 동안의 엄청난 발전을 기반으로 한 도전이기도 하다.
ICON, IFS, NEMO, MPAS, WRF-G 등 다양한 애플리케이션이 이미 가속컴퓨팅의 이점을 누리고 있으며, 이러한 애플리케이션을 위한 더 많은 컴퓨팅 성능이 출시될 예정이다.
엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(GH200 Grace Hopper Superchip)은 처음부터 대규모 AI와 HPC 애플리케이션을 위해 설계된 획기적인 가속 CPU이다. 테라바이트급 데이터를 실행하는 애플리케이션에 최대 10배 더 높은 성능을 제공한다.
젠슨 황은 자세한 설명으로 연구자들이 방대한 규모의 데이터를 신속하게 활용하고 이해의 폭을 넓힐 수 있도록 도왔다. 여기에는 물리학 기반 머신 러닝 모델을 구축, 훈련, 미세 조정하기 위한 오픈소스 프레임워크인 엔비디아 모듈러스(Modulus)와 글로벌 데이터 기반 일기예보 모델인 포캐스트넷(FourCastNet), 최신 AI 모델이 실제 데이터로부터 물리학을 학습하는 방법이 포함됐다.
포캐스트넷은 원자료만으로 복잡한 기상 패턴을 지배하는 원리를 학습할 수 있다. 젠슨 황은 포캐스트넷이 어떻게 지구 자전의 영향인 코리올리힘(Coriolis force)을 폭풍에 모델링해 허리케인 하비(Hurricane Harvey)의 경로를 정확하게 예측할 수 있었는지 설명했다.
이러한 모델을 기존 시뮬레이션에서 생성된 정기적인 확인 사항에 연결하면 보다 상세한 장거리 예측을 할 수 있다. 또한 젠슨 황은 엔비디아 GPU에서 실행되는 포캐스트넷 앙상블 모델 중 일부가 어떻게 전례 없는 북아프리카 폭염을 예측했는지 시연했다.
엔비디아는 모듈러스에서 포캐스트넷을 실행해 단일 앙상블을 생성하는 데 걸리는 시간을 10분의 1로 줄이고 에너지 소비를 1,000배 줄이면서 1,000개 앙상블 구성에 대한 21일간 기상 궤적을 생성했다.
마지막으로, 엔비디아 기술은 디지털 트윈을 통해 이 모든 지식에 더 쉽게 접근할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈은 아마존 창고부터 밀집된 도시 환경에서 5G 신호가 전파되는 방식에 이르기까지 점점 더 복잡해지는 시스템의 인터랙티브 모델을 생성할 수 있다.
더불어 젠슨 황은 클라우드에 있는 전 세계 규모의 기후 데이터에 대한 놀라운 고해상도 대화형 시각화를 보여주며 전 세계의 모습에서 베를린의 세부적인 모습까지 확대해 보여주었다. 이 접근 방식은 베를린, 도쿄, 부에노스아이레스와 같은 다양한 지역의 기후와 날씨를 예측하는 데 효과적이다.
와 같은 과제를 해결하기 위해 젠슨 황은 엔비디아가 AI 모델 훈련, 물리적 문제 시뮬레이션과 인터랙티브 시각화를 위한 더욱 강력한 시스템을 구축하는 방법을 설명했다.
7월 3일부터 7일까지 열리는 베를린 EVE 서밋에서는 전 세계에서 초청된 참가자들이 모여 EVE 토론 문서를 논의하고 수정한다.
[영상] 엔비디아에 대응하는 인텔 가우디3/AMD MI300/범클라우드 진영의 NPU/,그리고 AI 하드웨어 개발 흐름과 추세는? 
