捤獥 汤捯 湰灧 기자재 용도 설명서

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기자재

내 역

기

기

명

국문

인공지능 및 딥러닝서버

영문

AI & Deep Learning Server

구입예상금액

233,420 (천원)

󰏚 기본원리

❍ 본 도입 예정 장비는 방대한 생물학적 빅데이터 분석과 고도의 병렬 연산을 처리하기 위해 최적화된 엔터프라이즈급 고성능 GPU 서버 시스템(High-Performance Computing Server)임.

❍ 본 시스템은 순차적 데이터 처리에 강력한 성능을 발휘하는 초고성능 듀얼 프로세서(Intel Xeon Platinum 8558, 총 96코어/192스레드)를 탑재하여 CPU 의존도가 높은 복잡한 물리 엔진 계산을 지연 없이 수행할 수 있음. 이와 동시에, 인공지능(AI) 딥러닝 모델 학습과 초고속 행렬 연산에 특화된 차세대 아키텍처 기반의 최상위 GPU(NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition) 2기를 병렬로 구성하여 압도적인 컴퓨팅 파워를 제공함. 또한 데이터 무결성을 보장하는 ECC 메모리, 엔터프라이즈급 SSD, 그리고 2700W 티타늄 등급의 이중화(Redundant) 전원 공급 장치를 채택하여 수주 간 지속되는 연산 환경에서도 시스템 다운타임 없이 안정적인 구동을 유지하는 아키텍처를 갖추고 있음.

󰏚 응용분야

❍ 초고해상도 분자동역학(MD) 시뮬레이션:

- GROMACS 등의 분자동역학 소프트웨어를 구동하여, 타겟 수용체(단백질)와 약물 후보 물질 혹은 핵산 간의 결합, 구조적 변형, 자유 에너지 변화를 원자 수준에서 나노초(ns) 및 마이크로초(μs) 단위로 정밀하게 시뮬레이션.

❍ 인공지능(AI) 기반 3D 구조 예측 및 발굴 플랫폼 구축:

- AlphaFold 등 최신 AI 단백질 구조 예측 모델의 로컬 환경 내 미세조정(Fine-tuning) 및 추론 연산.

- 대규모 시퀀스 데이터를 활용하여 질환 특이적 결합 물질을 고속으로 탐색하고 최적화하는 AI-SELEX 파이프라인 구동.

❍ 대용량 바이오 빅데이터 시각화 및 구조 분석:

- PyMOL, ChimeraX 등 분자 모델링 프로그램을 통해 수백만 개의 원자로 구성된 거대 복합체의 3차원 구조를 실시간 렌더링하고 구조-활성 상관관계를 분석.

󰏚 구입필요성

❍ 차세대 Blackwell GPU 및 96코어 CPU를 통한 연구 소요 시간의 혁신적 단축:

- 기존 워크스테이션이나 구형 서버 환경에서는 복잡한 분자동역학 시뮬레이션이나 거대 AI 모델 학습 시 수개월의 막대한 시간이 소요되나, 본 장비는 차세대 Blackwell 아키텍처 GPU와 96코어 플래티넘 CPU를 결합하여, 기존 대비 수 배 이상의 연산 가속을 실현할 수 있음. 이를 통해 실험 시뮬레이션과 데이터 분석 소요 시간을 며칠 수준으로 극적으로 단축시켜, 연구 프로젝트의 효율성을 극대화하고 핵심 원천 특허를 선점하는 데 필수적임.

❍ 24시간/365일 무중단 연속 연산을 위한 엔터프라이즈급 안정성 확보:

- AI 학습 및 MD 시뮬레이션은 한 번 구동 시 짧게는 며칠, 길게는 수주 동안 연산 부하 100% 상태로 쉬지 않고 가동되어야 함. 일반 소비자용 PC는 이러한 가혹한 환경에서 발열과 전원 문제로 셧다운이 발생하여 연구 데이터가 소실될 위험이 크지만, 본 시스템은 자동 에러 교정(ECC) 메모리, 티타늄 등급의 이중화 파워, 서버 전용 랙(22U) 및 상부 쿨링 팬, 자동소화 멀티탭까지 통합 도입하여 발열 제어와 화재 예방 등 물리적 안정성을 완벽하게 보장함.

❍ 데이터 보안(Security) 유지 및 폐쇄형 로컬 연구 인프라 구축:

- 신규 발굴된 표적 결합 핵산 서열, 미공개 약물 후보 물질의 구조 데이터, 그리고 각종 질환 관련 유전체 데이터는 외부 유출이 엄격히 금지되는 핵심 보안 자산임. 외부 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용할 경우 발생할 수 있는 보안 취약점을 원천 차단하기 위해, 연구실 내부에 독립적으로 설치되어 외부 망과 분리 운영할 수 있는 고성능 온프레미스(On-premise) 서버의 독자적인 구축이 반드시 요구됨.