국가 슈퍼컴 6호기 '한강' 가동, GPU 8,496개로 AI 연구까지

출처: 과학기술정보통신부 보도자료 (대한민국 정책브리핑)
원문: https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156787521
작성자: 팔복소프트-김팔복

한눈에 보기

• 과기정통부와 KISTI(한국과학기술정보연구원)가 11월 2일 대전 KISTI 본원에서 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 '한강' 가동식을 열었습니다.
• 6호기는 GPU 8,496개(GH200 8,336개 + H200 160개)와 CPU 9,936개를 갖췄고, 이론 연산 성능은 614PF입니다.
• 2018년부터 쓰던 5호기 '누리온'과 비교하면 이론 성능 24배, 저장공간 10배, 네트워크 4배입니다.
• 가장 큰 변화는 CPU 중심 시뮬레이션 머신에서 GPU 기반 AI 연구까지 받는 머신으로 성격이 바뀌었다는 점입니다.
• 지금은 시범 서비스 중이고, 공식 서비스는 12월 14일에 시작합니다.
• 자원의 15% 내외는 중소기업·스타트업 지원을 포함한 산업혁신 프로그램 몫으로 잡혀 있습니다.

배경

슈퍼컴퓨터 성능은 보통 이론 성능(Rpeak, 하드웨어가 낼 수 있는 최대치)과 실측 성능(Rmax, 실제 벤치마크로 잰 값)으로 나눠 봅니다. 세계 순위표인 Top500은 실측 성능 기준입니다. 보도자료의 614PF는 이론 성능이고, 붙임 자료에는 실측 성능을 300~400PF로 추정한다고 적혀 있습니다. 숫자를 인용할 때 이 둘을 섞지 않는 게 좋습니다.

무엇이 달라졌나

숫자로 보는 5호기와 6호기

그림 1. 5호기 '누리온'과 6호기 '한강'의 주요 사양 비교 (팔복소프트 작성, 수치 출처: 과기정통부 보도자료)

CPU 수는 크게 늘지 않았습니다. 성능 24배는 대부분 GPU에서 나옵니다. 주력인 GH200은 NVIDIA가 CPU와 GPU를 하나로 묶은 가속기 칩입니다. 시스템은 2025년 5월 미국 HPE와 계약해 들여왔고, 구축 비용은 3,700억 원입니다.

정부는 11월 초 SC2026에서 발표될 Top500에서 10위권 안팎에 들 것으로 보고 있습니다. 5호기는 도입 당시 세계 11위였습니다.

5호기가 남긴 것

누리온은 8년 동안 연구과제 1,730개를 지원했고, 그 결과로 SCI(E)급 논문 1,520편이 나왔습니다. Nature·Science·Cell과 자매지에 실린 논문도 70편입니다. 자동차 충돌 시뮬레이션, 기상 예보, 액체로켓 엔진 연소, 차세대 배터리 같은 분야에서 개별 연구실이 감당하기 어려운 계산을 맡아 왔습니다. 6호기는 이 CPU 계산 수요를 그대로 이어받으면서 AI 연구 수요를 추가로 받습니다.

누가, 얼마나 쓰나

그림 2. 6호기 계산 자원 배분 비중 (팔복소프트 작성, 출처: 과기정통부 보도자료 붙임2)

자원은 세 프로그램으로 나눠 배분합니다. K-문샷 같은 국가 과제를 위한 국가전략 프로그램이 30% 내외, 산·학·연 연구과제를 받는 연구개발 혁신 프로그램이 55% 내외, 산업계 활용을 위한 산업혁신 프로그램이 15% 내외입니다. 산업혁신 프로그램에는 중소기업·스타트업을 대상으로 한 자문·기술지원 같은 인큐베이팅 서비스도 들어 있습니다.

일정

그림 3. 6호기 구축 계획부터 공식 서비스까지의 흐름 (팔복소프트 작성, 출처: 과기정통부 보도자료 붙임2)

구축 계획은 2022년 12월에 세웠고, 2026년 18월 설치, 810월 안정성·성능 검사를 거쳤습니다. 이용자 공모는 9월에 열렸고 10월 26일부터 시범 서비스 중입니다. 공식 서비스는 12월 14일부터입니다.

팔복소프트 관점

• "국가가 GPU를 대규모로 빌려준다"는 점이 핵심입니다. 국내 AI 스타트업과 연구팀이 가장 자주 부딪히는 벽은 GPU 확보입니다. 클라우드 GPU 인스턴스는 비싸고, 원하는 시점에 원하는 수량을 잡기도 어렵습니다. 6호기의 산업혁신 프로그램은 비중이 15% 내외로 크지 않지만, 모델 실험이나 대규모 추론 검증처럼 짧고 굵게 GPU가 필요한 작업에는 현실적인 선택지가 됩니다.
• 다만 클라우드처럼 쓰는 자원은 아닙니다. 공모와 과제 선정을 거쳐 배분받는 구조라, 서비스 운영이나 상시 학습 파이프라인을 올리기에는 맞지 않습니다. 제품 개발 일정에 맞춰 바로 쓰고 바로 반납하는 용도라면 여전히 상용 클라우드가 편합니다. "연구 단위로 계획을 세울 수 있는 작업"을 골라 신청하는 게 맞습니다.
• 기존 누리온 사용자는 이식 작업을 미리 봐 두세요. 5호기는 CPU 전용, 6호기는 GH200 중심입니다. CPU 구성이 바뀐 만큼 기존 빌드 스크립트, 라이브러리, 컨테이너 이미지가 그대로 돈다고 가정하지 말고, 시범 서비스 기간에 작업 하나를 옮겨 보며 확인하는 편이 안전합니다. GPU를 쓰려면 코드 자체를 CUDA나 GPU 지원 라이브러리 기반으로 바꿔야 하는 경우도 많습니다.
• 614PF라는 숫자는 걸러 들으세요. 이론 성능이고, 정부 자료 스스로 실측은 300~400PF로 추정합니다. 게다가 이 성능은 배정받은 노드 수만큼만 내 것이 됩니다. 기획서나 사업계획서에 "614PF 슈퍼컴 활용"처럼 쓰면 과장으로 읽힐 수 있습니다.
• 한계도 분명합니다. GPU 8,496개는 국가 자원으로는 큰 규모지만, 국가전략·연구 과제·산업계가 나눠 써야 합니다. 초거대 모델을 처음부터 학습하려는 기업이 이것만 믿고 계획을 세우기는 어렵습니다. 실험, 파인튜닝, 과학 계산과 AI를 결합한 연구처럼 범위를 좁힐수록 쓸모가 커집니다.

정리

6호기 '한강'은 국가 슈퍼컴퓨터가 시뮬레이션 전용 장비에서 AI 연구 기반까지 맡는 장비로 바뀌었다는 신호입니다. 개발자 입장에서 기억할 날짜는 12월 14일 공식 서비스 개시이고, 기억할 숫자는 산업계 몫인 15% 내외입니다. GPU 비용이 부담인 연구 성격의 프로젝트가 있다면 KISTI의 이용자 공모 공지를 챙겨 볼 만합니다.

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