항공우주 및 방위 리더, FedRAMP 호환 클라우드 HPC 환경에서 AI 대리 모델링 논의

항공우주 및 방위 리더, FedRAMP 호환 클라우드 HPC 환경에서 AI 대리 모델링 논의

At SC24, 최고의 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 Rescale 고성능 컴퓨팅(HPC)에 대한 조언과 경험을 공유하기 위해 패널 토론에 항공우주 및 방위 분야의 최고 전문가들을 한자리에 모았습니다.

다음을 포함한 4대 항공우주 및 방위(A&D) 기관이 ​​대표되었습니다.

• 로렌스 리버모어 국립 연구소: HPC 에너지 혁신 프로그램 책임자, Aaron Fisher 박사
• 국방부 (국방부):  국방부 HPC 현대화 프로그램 대행 이사, 케빈 뉴마이어 박사
• 노스 롭 그루먼: Cole Turner, Sr. Principal Software Engineer, HPC
• BAE Systems: Scott Grabow, HPC 기술 전문가 및 시스템 엔지니어

통찰력과 동료애를 공유하며, 이 뛰어난 A&D 전문가들은 미분 가능 컴퓨팅과 AI 대리 모델링과 같은 새로운 수치적 방법을 탐구했습니다. 또한 복잡한 계산을 가속화하는 데 있어 고정밀 GPU의 역할을 강조했습니다. 패널 토론 내내, 토론은 사이버 보안의 중요성을 지속적으로 강조했으며, HPC에서의 중요성을 강조했습니다.

이제 요약을 살펴보겠습니다. 아니면 다음으로 이동하세요. 여기에서 확인하세요 전체 녹음을 보려면.

AI 대리 모델링 

패널리스트들은 AI 도입 여정을 돌아보며 흥분과 회의를 어떻게 헤쳐 나갔는지 공유했습니다. 각자 고유한 어려움에 직면했지만, 모두 새로운 AI 기반 방법을 도입하고 기존 HPC 요구 사항을 충족하는 데 있어 시간과 리소스를 균형 있게 조절하는 데 어려움을 겪었습니다.

HPC의 이사인 Aaron Fisher 박사 로렌스 리버모어, 실험을 장려하기 위해 AI 도구를 널리 사용할 수 있게 만든 방법을 공유했으며 Newmeyer 박사는 국방부 AI 도입을 가능하게 하기 위해 전문성의 사일로를 분해하는 데 중점을 두었습니다. Cole Turner of 노스 롭 그루먼 그리고 Scott Grabow의 BAE Systems CPU 기반 시뮬레이션에서 GPU 가속 학습으로 팀을 전환하고, 기존 CAE와 AI 기반 대체 모델링을 통합하는 데 중점을 두었습니다. 

Fisher는 "그래서 실제로 우리는 대리 모델링 게임에 깊이 빠져 있습니다. 우리의 모델링 및 시뮬레이션 제품은 AI 훈련을 위한 방대한 데이터 증폭을 제공하여 AI가 합성적이지만 매우 신뢰할 수 있는 데이터를 생성할 수 있도록 합니다."라고 말했습니다.

터너는 "우리는 아직 방위 애플리케이션에 AI를 도입하는 초기 단계에 있습니다. 우리의 초점은 기존 CPU 기반 워크로드를 지원하면서 미래 AI 모델을 통합할 수 있는 유연한 컴퓨팅 인프라를 구축하는 것입니다."라고 덧붙였습니다.

흥미롭게도, 모든 패널리스트는 AI 대리 모델링에 적합한 사용 사례를 식별하는 데 집중하는 듯했습니다. 그들의 경험은 유연한 전략, 협업 및 레거시 워크플로 재고의 중요성을 강조했습니다.

FP64 GPU 및 차별화 가능한 컴퓨팅

AI/ML은 널리 이용 가능한 32비트 정밀 GPU에서 효과적으로 작동하지만, 계산 유체 역학(CFD), 구조 분석, 날씨 예측과 같은 까다로운 분야에서는 정확도가 더 높은 64비트 FP64 GPU가 필요합니다. 

Grabow는 "AI/ML은 지금 당장 유리합니다. 사람들이 모델을 실제로 살펴보고 실제로 얼마나 정밀해야 하는지 고려하도록 강요하고 있습니다."라고 말했습니다.

고정밀 GPU를 통해 가능 미분 가능한 컴퓨팅 그래디언트 계산에 필요한 정확도를 제공하여 신경망이 효과적으로 훈련하고 더 빠르게 수렴할 수 있도록 합니다. 이 수학적 기법을 사용하면 AI 모델을 물리 기반 솔버에 더 효율적으로 통합할 수 있어 궁극적으로 AI가 실제 문제를 더 효과적으로 해결할 수 있습니다.

Grabow의 요점을 확장하여 Fisher는 이러한 최근의 수학적 발전이 엔지니어링을 어떻게 재편하고 있는지 강조했습니다. "차별화 컴퓨팅은 반복적 설계 프로세스를 가속화하여 토폴로지와 형상 최적화를 혁신하고 있으며, 이를 통해 더 빠르고 효율적인 엔지니어링 솔루션으로 이어집니다." 

이는 모델링 및 시뮬레이션 애플리케이션을 개발하는 사람들에게 유용한 조언이었습니다. 간단히 말해서, HPC 최적화 컴파일러 프레임워크와 결합된 미분 가능 컴퓨팅은 다음과 같습니다. Llvm, 최적화 알고리즘이 획기적으로 개선되고 항공우주 및 방위 응용 분야의 발전이 촉진될 것입니다.

하지만 모든 회사가 아직 수치 솔버를 다시 쓰고 있는 것은 아닙니다. 몇몇 회사는 기존 접근 방식과 새로운 기술 간의 투자를 균형 있게 조정하고 있었습니다.

예를 들어, Northrop Grumman은 유연하게 활용할 수 있는 HPC 리소스를 구축하는 것을 우선시하고 있습니다. Turner가 언급했듯이, "저희의 목표는 AI 기반 모델이 보편화됨에 따라 진화하는 엔지니어링 요구 사항에 적응하는 시스템을 만드는 것입니다." 그는 "아직은 이에 대한 수요가 크지 않지만 Rescale을 사용하면 유연한 플랫폼을 제공할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.

국가 안보 과제를 위한 AI 활용

놀랍지 않게도 국방부의 가장 민감한 프로그램조차 AI로 인해 중단에 직면해 있습니다. 

DoD의 케빈 뉴마이어 박사는 전략적 군사 작전을 지원하기 위해 AI를 통합하는 고유한 과제에 대해 설명했습니다. 그는 "우리는 항공기와 무기 개발을 위해 물리 기반 모델에 의존하지만 AI 기반 대리 모델을 사용하면 전례 없는 규모로 실시간 전투 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다."라고 설명했습니다. 

AI 도입이 증가함에 따라 올바른 사용 사례를 정확히 파악하는 것이 필수적입니다. Newmeyer는 전략적 전망을 제시하면서 군대 대 군대 시나리오를 테스트하고 실시간으로 전략을 조정하는 것이 군사적 준비의 미래를 형성할 것이라고 강조했습니다.

사이버 보안

협업 워크플로, 데이터 공유, 외부 클라우드 리소스에 대한 의존으로 인해 새로운 취약성이 도입되면서 보안은 중요한 문제가 되었습니다. 패널은 정교한 공격자가 숫자만 증가하는 것이 아니라 민감한 연구 데이터와 중요한 인프라를 모두 표적으로 삼기 위해 방법을 개선하고 있다는 점을 분명히 했습니다.

우리가 이야기하는 공격은 몇 건일까요? 패널리스트들은 둔화될 조짐이 보이지 않는 맹공격을 설명했습니다. "하루에 수만 건의 공격이 있습니다." Newmeyer가 말했습니다. Fisher는 "하루에 수천 건의 공격을 처리하는 사이버 보안 팀이 있습니다."라고 덧붙였습니다.

BAE가 DoD보다 덜 취약해 보일 수 있지만, 보안은 여전히 ​​가장 중요한 문제입니다. Grabow는 일반적인 취약성과 노출에 대한 "체크박스 방식"을 넘어서려는 노력에 대해 설명했습니다. 작년에만 250,000개가 넘는 취약성이 보고되면서, 그에 발맞추는 것은 거의 불가능해졌습니다. 그의 조직은 이제 이 엄청난 과제를 더 잘 관리하기 위해 알려진 악용된 취약성을 우선시하는 방향으로 전환하고 있습니다.

보안 논의는 Fisher가 중요한 작업 부하를 격리하고 보호하기 위한 전략으로 에어갭 시스템과 같은 세분화를 강조하면서 마무리되었습니다. 그는 또한 페드램 안전한 클라우드 기반 HPC 환경을 위한 규정 준수. 

미래의 HPC 리더 모집 및 멘토링 

사이버보안에 대한 토론에서 그래보가 AI 기반 위협 탐지 기술을 발전시키려면 숙련된 전문가가 필요하다는 점을 지적한 후, 패널은 미래 인재를 양성하는 데 초점을 맞추었습니다.

패널은 청중이 이미 알고 있었을 법한 사실을 만장일치로 확인했습니다. 즉, 인재 격차가 커지고 있다는 것입니다. AI, 사이버 보안, 클라우드 기술이 융합되면서 기존 HPC 역할은 상당한 변화를 겪고 있으며 채우기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

"밤새도록 저를 깨어있게 하는 것은 앞으로 몇 년 안에 저와 제 수석 직원을 대체할 사람이 누구인가입니다. 어떻게 그 사람들을 개발할 수 있을까요?" Newmeyer가 물었습니다.

그런 다음 그는 교차 훈련과 학제간 교육의 중요성을 강조했습니다. "우리는 도메인 전문가가 아닌 문제 해결자가 필요합니다. HPC의 미래는 물리 기반 시뮬레이션, AI, 사이버 보안 간의 격차를 메울 수 있는 전문가에게 달려 있습니다."

패널리스트들은 서로 다른 경영 접근 방식을 가지고 있었지만, 모두 리더로서 인재 개발에 많은 중점을 두고 있다는 점을 공유했습니다.

맺음말

이 패널을 통해 항공우주 및 방위 산업이 국가 안보의 미래를 형성하기 위해 AI, HPC, 사이버 보안을 발전시키려는 공동의 관심을 강조할 수 있기를 바랍니다.

토론에서 얻은 중요한 요점은 차세대 HPC가 이미 형성되고 있다는 것입니다. 예를 들어, Turner는 Northrop Grumman에서 운영이 이미 어떻게 변화하고 있는지 공유했습니다. "클라우드 컴퓨팅을 통해 모놀리식, 일률적인 HPC 클러스터에서 벗어날 수 있습니다. 대신 특정 작업 부하에 맞게 조정된 컴퓨팅 리소스를 동적으로 프로비저닝하여 효율성과 비용 효율성을 극대화할 수 있습니다."

토론은 Apollo 11로 거슬러 올라가 컴퓨팅의 진화를 되돌아보며 마무리되었습니다. 패널리스트들의 수년간의 경험에 의해 형성된 역사적 관점을 더 깊이 이해하고 모든 세부 사항을 들어보려면 SC24 전체 영상을 시청하세요.

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