<김성수 과학기술정보통신부 기초원천연구정책관>
안녕하십니까? 과기정통부 기초원천연구정책관 김성수입니다.

정부는 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 구축을 위해 한국과학기술정보연구원과 Hewlett Packard Enterprise사 간 3,825억 원 규모의 최종 계약을 2025년 5월 12일 자로 체결하였습니다.

과학기술정보통신부에서는 과학기술·경제·사회 전반의 혁신 지원을 위해 세계적 수준의 슈퍼컴퓨터를 확보하고 지속가능한 활용을 도모하고 있습니다.

이번 슈퍼컴퓨터 6호기는 최신 고성능 GPU 중심의 국내 최대 인프라로서 데이터 급증으로 인한 계산 과학의 초거대화, 인공지능의 일상화·고도화 등 급변하는 연구·산업 환경 속에서 혁신적 연구개발 성과 창출에 중심적 역할을 할 것입니다.

이번 계약을 체결한 HPE사는 슈퍼컴 전용 네트워크 기술을 자체 보유하고 있으며, 2024년 11월 기준으로 세계 Top 500 슈퍼컴퓨터 중 106대를 제조 공급한 바 있는 초대형 시스템 구축 경험이 있는 기업입니다.

슈퍼컴퓨터 6호기는 2025년 상반기... 내년 상반기 구축 완료를 목표로 하며 세계 10위권 슈퍼컴퓨터 등재가 유력합니다.

최신 GPU인 GH200 8,346장, H200 160장을 탑재하여 600PF의 연산성능, 205PB의 저장공간, 400Gbps 이상의 초고속 네트워크 성능을 갖출 예정입니다.

현재 운영 중인 슈퍼컴퓨터 5호기보다 성능이 23배 빨라지고 저장공간도 10배 넓어져 더욱 쾌적한 슈퍼컴퓨팅 서비스를 제공하게 됩니다.

엔비디아의 제품인 GH200 AI GPU는 기존 호퍼(H100) 아키텍처에 ARM 기반의 중앙처리장치인 그레이스를 추가하여 데이터 처리 효율을 극대화한 칩이며, 2023년 출시하여 2024년부터 본격 공급하는 부품입니다.

인공지능 학습 및 추론, 시뮬레이션 작업에 효율적으로 설계돼 있으며, AI 및 시뮬레이션에 최적화된 구조 덕분에 대규모 과학·공학 계산뿐 아니라 거대 AI 모델 연구에도 효과적으로 활용될 것으로 기대됩니다.

현재 공공부문에서는 공동 활용이 가능한 고성능 GPU 인프라가 매우 부족한 상황입니다. 연구자들은 AI 모델 개발, AI 활용 연구 등에 필요한 고가의 GPU를 개별로 구매하거나 해외 클라우드 서비스를 R&D 연구비로 충당해야 하는 등 어려움이 많습니다. 이는 높은 비용뿐 아니라 연구데이터 유출 우려도 있습니다.

최근 세계적인 GPU 수요 급증으로 인해 슈퍼컴 6호기 도입이 다소 지연된 바 있습니다만 앞으로 슈퍼컴 6호기를 신속히 구축해서 초거대 계산 과학, 데이터 분석, AI 활용 R&D 등 중규모 이상의 다양한 수요를 신속히 지원하고자 합니다.

이번 슈퍼컴 6호기 구축 후에도 연구·산업 현장의 GPU 활용 수요는 또한 더 있을 것으로 생각됩니다. 이에 따라 앞으로 재정당국과 협의를 통해 전문 연구 분야별 AI 활용 연구를 특화 지원하는 AI+S&T 공공 인프라 구축도 적극 추진할 계획입니다.

연구자들이 마음껏 연구할 수 있는 국가 초고성능 컴퓨팅 여건 조성을 위해 앞으로도 최선을 다하겠습니다. 감사합니다.


<사회자>
이어서 현장에 계신 기자님들과 질의·답변 시간을 갖겠습니다.

오늘 이 자리에는 한국과학기술정보연구원 이식 원장님과 홍태영 슈퍼컴센터장께서도 함께 자리하여 있습니다. 필요시 질의 대상을 지정해 주시고 질문해 주시면 감사하겠습니다.

그럼 질의하실 기자님들은 손을 들어주시고 질문자로 지정된 기자님은 소속 언론사명과 성명을 밝히고 질의해 주시기 바랍니다.


[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 이번 슈퍼컴의 가장 큰 특징이 GPU를 대거 도입한 걸로 보이는데, 그러면 이전에 있던 슈퍼컴은 CPU 위주로 만들었을 것 같아요. 그래서 양자 간에, 5호기와 비교하셔도 좋고요. 어떤 차이점이 있고 6호기 어떤 장점이 있는지 말씀 부탁드리겠습니다.

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원 원장) 안녕하세요? 한국과학기술정보연구원 이식입니다. 굉장히 좋은 질문해 주셨어요. 그동안 컴퓨터는 주로 시뮬레이션 연구하시는 분들이 썼어요. 그래서 저희라든지 기상청, 그래서 주로 CPU 시스템을 주로 구입했습니다.

다만, 그 CPU 시스템이 많은 장점에도 불구하고 점점 더 큰 성능을 구축하기 위해서는 굉장히 장소도 많이 차지하고 전기도 많이 먹게 돼요. 그러다 보니까 계속 그걸 갈 수가 없기 때문에 전 세계적인 추세는 GPU를 쓰는, 즉 가속해서 쓰는 걸로 바뀌고 있어요. 저도 그렇게 동참한 거고요.

참고로 저는 화학 전공이어서 시뮬레이션 했던 사람입니다. 저희 같은 사람도 그전에는 CPU를 썼었는데 점점 GPU를 많이 쓰게 됐어요. 그래서 저희가 생각할 때는 기존 연구자들이 쓰던 대부분의 코드가 다 GPU에서 잘 돌아가고 성능이 잘 나오기 때문에 바뀌지만 큰 문제는 없을 거라고 생각하고요. 오히려 더 최근 몇 년 사이에 AI적 수요가 굉장히 많아졌거든요. 그런 수요까지 저희가 동시에 지원할 수 있기 때문에 그런 장점이 있을 것 같습니다.

<질문> 두 가지만 여쭤보겠습니다. CPU 관련해서 여기 내용에 보니까 72PF 이상의 계산을 하는 거에 주로 쓰겠다고 돼 있거든요. 어떤 종류의 계산이 있는지 설명해 주시고요.

두 번째는 GPU에 대해서 하나만 여쭤보겠습니다. 이걸 구입하게 되면 운영 소프트웨어 개발이나 또 그 비용, 그런 것들은 어떻게 전개되는 건지 설명 부탁드립니다.

<답변> (홍태영 슈퍼컴퓨터인프라센터장) KISTI 슈퍼컴인프라센터의 홍태영 센터장입니다. 첫 번째 질문에 대한 답은요. 72PF 규모의 초거대 계산과학 지원은 저희가 보통은 슈퍼컴을 사용자들에게 지원할 때 크게 투 트랙이 있습니다. 그래서 거대 규모의 계산 지원하는 것과 일반 지원이 있는데 거대 규모를 지원하는 데 일반적인 성능 규모가 72PF를 의미하고요.

그래서 그게 과학계산 분야일 수도 있고 AI 분야일 수도 있고 전체 자원의 72PF 내외 정도의 큰 계산 작업들은 거대 규모로 지원을 하겠다는 말씀...

<질문> ***

<답변> (홍태영 슈퍼컴퓨터인프라센터장) 예를 들면 다양하겠습니다. 가령 CFD 분야, 기계나 유체 이쪽 분야일 수도 있고요. 인공지능의 LLM모델 개발일 수도 있고, 항공 분야 또 혹은 기상 분야, 혹은 입자, 초... 고에너지 물리 쪽 분야일 수도 있고 다양하게 분야는 많습니다.

시스템 소프트웨어... 운영 소프트웨어 관련해서는 슈퍼컴, 저희가 구축하는 것들은 하드웨어가 당연히 위주긴 하나 소프트웨어들도 다 포함은 돼 있고요. 대부분은 HPE사에서 제공하는, 주로 오픈소스 기반으로 만들어진 소프트웨어들이 운영 소프트웨어, 미들웨어 그다음에 애플리케이션 라이브러리까지 다 일체로 제공이 될 예정이고요. 저희 KISTI 원내에서도 자체적인 개발들을 해서 가능한 한 많은 부분 좀 국산화하려고 노력하고 있습니다.

<질문> 저는 하나 간단하게 질문하는데 중간에 구축·운영 방안에서 '자원 배분 비중을 설정하고 분야별 전문가 평가를 통해서 배분하겠다.' 이 부분이 있는데 제가 알기로는 GPU 쓸 때 연구자분들이 마치 차량 배차하듯이 우선순위를 지정해서 이번에 너가 쓰면 다음에 내가 쓰고 내가 다음에 쓰면 뭐, 그런 식으로 순서를 구분해서 줄 세우기를 한다고 알고 있거든요. 그런데 그런 상태에서 여기서 전문가 평가를 통해서 순서를 강제적 혹은 지정을 해 주는 건지, 그 지정을 해 주면 그 우선순위가 어떻게 되는 건지요?

그리고 중간에 이 배분에 원천기술에 40, 공공 현안에 20 이렇게 나눴는데 이게 고정된 건지 아니면 어떻게 되는 건지 운영 방안을 보다 조금만 더 자세하게 설명해 주십시오.

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원장) 한국과학기술정보연구원 이식입니다. 굉장히 좋은 질문이세요. 일단 저희는 자원이 정부 예산으로 설립... 이게 구축된 자원이기 때문에 굉장히 잘 써야 되고 그러다 보니까 쓰고 싶은 사람들이 저희한테 신청서를 제출하게 돼요. 그럼 저희가 전문가들 평가를 해서 나눠준다는 그런 의미였고요.

그다음에 실제로 사용하는 데 있어서는 과거의 CPU 시스템일 때는 저희가 큐라 그래서 자기가 쓰고 싶으면 쉽게 말해서 계산을 컴퓨터에 넣게 되면 순서가 쭉 차례대로 들어갔습니다. 다만, 이번의 GPU 시스템은 사용자 환경이 바뀔 것 같아요. AI 연구자들은 그렇게 큐가 아니라 바로바로 쓰는 거 원하세요. 그건 저희가 아마 내부적인 검토를 통해서 좋은 방법을 찾을 것 같습니다.

그리고 자원을 4:2:2:2로 아무튼 그 자료 말씀하신 것 같아요. 이거는 저희가 이번 예산이 굉장히 큰 예산이기 때문에 정부에서 예타, 예비타당성 심사를 통했어요. 거기서 계획에... 결국 저희가 과기부 1차관 쪽 소속이기 때문에 주로 연구자들이 많이 쓰기 때문에 거기 40% 배정한 거고요.

그다음에 이게 단순히 R&D 측면이 아니라 어떤 산업적 기여나 국가적인 중요한 문제를 푸는 데도 써야겠다는 저희가 방침이 있었기 때문에 거기 20:20 배정된 겁니다. 다만, 이것은 말씀하셨듯 딱 여기 묶일 것 같지는 않아요. 하다 보면 사실은 기초원천이 좀 늘어날 수도 있고, 또 산업체 늘 수도 있고 그건 아마 매년 저희가 그 계획 자체를 과기부와 협의해서 조정할 여지는 있습니다.

<답변> 추가로 말씀드리면 대학이나 연구소가 슈퍼컴퓨터를 쓰게 되면 무상으로 지원받게 됩니다. 그래서 저희가 연구계획서를 제출하면 아마 포항가속기 가서 가속기 보셨으면 똑같은 방식으로 저희가 계획서를 평가해서 저희가 배분을, 자원을 배분한다는 의미고요.

기업이 쓰는 경우는 약간 사실은 요금을 내는 분야가 있어서 저희가 무상으로 90%, 유상으로 10% 정도 배분해서 하고 있고요. 아까 말씀하셨던 40:20:20 이런 것들은 저희가 하반기에 운영 방안을 마련할 계획입니다. 그때 배분 계획이 나올 계획입니다.

<질문> 일단 지금 슈퍼컴 도입이 왜 필요한지가 제일 궁금한데 첫 번째로, 5호기는 그럼 어떤 성과를 냈는지를 먼저 설명해 주시고, 그리고 이게 5호기는 또 앞으로는 어떻게 되는 건지, 그 자리에 들어가는 건지 이것도 설명 부탁드리고요.

그리고 지금 그럼 6호기는 왜 도입하냐도 궁금한데 예를 들면 엘 캐피탄 같은 지금 전 세계 1위 슈퍼컴퓨터는 AI의 무슨 연구를 하고 있는지, AI의 어떤 거를 하는지 이 예를 설명을 부탁드리겠습니다.

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원장) 먼저 쉬운 것부터 답을 드리겠습니다. 5호기 같은 경우는 저희가 7년 정도 사용했는데요. 아마 집에 갖고 있는 PC도 한 5년 정도 지나면 바꾸고 싶은 생각하실 텐데 과학 쪽 연구자들은 굉장히 더 첨단연구를 수행하기 위해서 더 좋은 컴퓨터가 필요해요. 그래서 보통 5년 정도 되면 바꿔야 됩니다. 그런 맥락에서 추진된 것이고요.

5호기는 다만 저희가 유지할 수 없겠지만 저희가 여전히 원하는 사용자들이 있어요. 그래서 전체 다 가져갈 수는 없어요. 왜냐하면 전체 가져가야 되면 전기료만 한 50억~60억 정도가 되고 많은 전력이 필요하기 때문에 그걸 감당할 수 없기 때문에 보통 저희가 쪼개서 나눠 드려요. 그래서 작은 연구소라든지 대학 같은 데서 저희한테 신청하게 되면 역시 공정한 심사를 통해서 나눠서 드리게 됩니다. 그 활용될 거고요.

방금 말, 1위 엘 캐피탄은 좀 다릅니다. 미국 슈퍼컴퓨터에 보면 1·2·3위가 다 엘 캐피탄 그다음에 프론티어 그리고 오로라인데요. 그 세 연구소의 공통점이 뭐냐 하면 그 DOE, 에너지 정산하고 주로 원자, 즉 에너지나 원자력 연구하는 기관들이에요. 따라서 그 연구소들은 AI보다는 오히려 더 다른 쪽, 국방이라든지 원자력 쪽에 더 많이 쓰고 있습니다.

그렇게 됐고요, 저희 5호기 같은 경우는 사실 성과가 많이 있어요. 그런데 주로 과학 연구자들이 쓰다 보니까 피부에 와닿진 않는데 주로 주요한... 좋은 논문들 나오게 됩니다. 예를 들면 네이처, 사이언스라든지 피지컬 리뷰 레터스 같은 굉장히 우수한 그 분야의 좋은 저널에 논문이 해마다 저희가 한 20~30편 정도 나가고 있어요. 거기는 신소재 분야도 있고 그리고 예를 들면 어떤 구조 해석 같은 다양한 분야의 연구가 나가고 있습니다. 그건 필요하시면 나중에 저희가 따로 자료 보내드리겠습니다.

<답변> 원장님이 다 말씀해 주셨는데요. 기존에 CPU 기반으로 하다 보니까 아무래도 가속기가 없는 거잖아요, GPU라고 하는. 그래서 어쨌든 간에 거대계산 과학에 활용이 됐지만 보조시스템들이 좀 있었고 이런 것들을 써서 합쳐서 했던 거를 이번에 GPU가 같이 들어오면 좀 더 사실은 효과적으로 계산이 가능한데요.

예를 들어서 아까도 말씀하셨지만 생성형 AI나 자율주행, 기후변화 예측 모델, 말하자면 수억... 파라미터가 수천 억 개 정도가 들어가는 것들은 사실은 이런 어떻게 보면 이런 성능이 좋은 슈퍼컴퓨터가 필요한 부분이 있어서 저희가 이런 것들을 활용하게 된다고 말씀드리고요.

좀 기대가 되는 것들은 앞으로 여러 가지 사실은 원자력발전소에도 디지털 트윈 모델이 들어가거나 여러 가지 것들이 들어가는데 결국은 그 파라미터들이 굉장히 많이 증가할 거거든요. 그런 것들을 아마 감당할 수 있을 거로 생각을 합니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 일단 e브리핑으로 들어오는 질문 하나 전달드리겠습니다. 뉴스1 기자님 질문이고요. GH200 8,000여 장을 집적시키면 향후 운영 및 유지보수에서 냉각이 상당히 고난도일 것으로 보입니다. 특히 국내로서는 대규모로 해본... 많이 해본 경험이 없는 순행식 냉각이 필요해 보이는데 이게 슈퍼컴 6호기의 냉각 관리 방식이 어떻게 되는지, 예를 들어 HPE사가 KISTI 원내 상주하면서 냉각 등을 관리해 주는 형태가 될까요? 그 질문 있었습니다.

<답변> (홍태영 슈퍼컴퓨터인프라센터장) KISTI 홍태영 센터장입니다. 지금 저희 슈퍼컴 6호기는 직접 순행식이라고 해서요. CPU, GPU, 메모리 그다음에 스위치까지, 스위치칩까지 다 냉매제, 거의 물이라고 보시면 될 것 같고요. 물이 직접 칩 위를 순환하면서 냉각을 시키는 직접 냉각식 방식이고요. HPE도 그런 직접 순행식 방식에 대해서 꽤 한 10년 이상의 구축 경험을 가지고 있고, 저희도 슈퍼컴 4호기부터 간접 순행식이라고 해서 캐비넷 4개 뒷면까지는 물이 순환하는 형태로 시스템을 한 10년 이상 운영한 경험을 가지고 있습니다.

그래서 구축과 운영 관련해서 직접 순행식으로 운영하는 것에 대해서 크게 염려는 전혀 없고요. 이렇게 직접 순행식으로 가면 그냥 차가운 물이 아니라 일반적인 웜 워터를 가지고서 냉각을 할 수 있기 때문에 보통 PUE라고 하는데 아마 에너지 효율 이런 측면에서 보면 기존 대비 한 30% 이상은 좋아질 거로 생각하고 있습니다.

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원장) 부가적으로 말씀드리면 이미 냉각관에 설비... 다 설치가 돼 있습니다. 저희 혹시 대전 저희 연구 오시면 보실 수 있는데요. 냉각 설비는 다 돼 있고요. 지금 컴퓨터가 도입돼... 컴퓨터 그 앞단까지 저희가 이미 냉각 설비가 다 돼 있습니다. 마지막에 설치 단계에서 기계 안 부분은 설치사에서 관여할 것 같습니다.

<질문> 지금 두 개 정도 질문드리려고 하는데 이 슈퍼컴 6호기 구축이 계약 이후에 바로 시작이 되는 건지 정확한 구축 시기가 언제인지 궁금하고요.

그리고 구축이 되면 가동은 언제쯤으로 예상하시는지, 그럼 가동이라는 거는 과제 접수 시기도 같이 정해질 텐데 그때쯤은 언제인지 대략적으로 말씀해 주시면 감사하겠고요.

그리고 지금 슈퍼컴 6호기가 계산과학, 데이터 분석, AI 활용 이 세 분야가 있는데 이게 과제 나중에 받을 때도 분야별로 어떤 일정 비율을 정해서 받는 건지 어떤 식으로 구성되는지 궁금합니다.

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원장) 두 번째부터 답을 드리면요. 저희는 기존의 어떤 과거... 고전적인 방법으로 저희가 과제 분류를 했어요, 그동안은. 예를 들면 물리 분야, 천문 분야, 화학 부소재, 바이오, 공학 이런 식으로 분류했었는데 그것 역... 그게 꼭 정해진 건 아니고요. 아마 6호기 들어오면 조금 바뀔 여지는 있을 것 같습니다.

죄송한데 첫 번째,

<질문> 구축...

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원장) 죄송합니다. 일단은 이게 에어컨 주문하시면 바로 설치될 수 있는 건 아니에요. 왜냐하면 굉장히 많은 장비, 수백만 개의 부품이 전 세계에서 비행기 날아오기 때문에 보통 8개월에서 10개월 정도 저희가 장비가 와서 조립이 됩니다. 다 보면, 저희가 나중에 영상을 만들 텐데 계속 실려 와 저희 조립해서 한 8개월, 10개월 예상이 되고요.

그다음에 조립된다 하면 저희가 성능 테스트를 해봐야 돼요. 그래서 저희가 내부적으로 테스트하고 그다음에는 베타테스트라 그래서 선택된 일부의 사람들이 테스트해 보고 그래서 아무 문제가 없으면 그때 돈을 주고요. 그때까지는 돈도 주지 않습니다.

그렇게 하고 그때부터 과제, 정식 사용하기 때문에 저희 예상은 내년 상반기쯤부터 사용자들이 연구계획서를 제출해서 자원을 할당받아서 쓸 수 있을 거로 예상하고 있습니다.

<답변> 저희가 다른 분야별 할당 계획은 아까 말씀드린 대로 하반기에 잡을 건데요. 다만, 인공지능 분야에 30% 정도 배정을 할 계획에 있습니다.

<질문> 이번 도입하는 슈퍼컴퓨터가 전기 용량 부분에서는 큰 문제가 없는지 궁금하고요.

그리고 이게 일본은 벌써 이미 몇 년 후에 원 제타를 하겠다고 벌써 슈퍼컴퓨터를 개발하겠다고 그렇게 공언을 했는데 우리는 그거에 비하면 어떻게 보면 이제 큰 길을 발을 디디는 거 아니겠습니까? 이 컴퓨터가 그러면 우리는 얼마나 앞으로 사용할 수 있는지, 3,000... 4,000억 가까운 우리 예산이 들어가는데 이걸 또 우리가 장기적인 계획을 봐서 또 추가적인 도입 계획을 차근차근 만들어야 될 것 같은데 우리 원장님이나 국장님이 보시기에 이걸 얼마나 우리가 사용할 수 있을지 한번 그거 의견이 궁금합니다.

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원장) 일단 전기는 두 가지 문제를 볼 수 있을 것 같습니다. 전기 용량의 문제가 있고 비용의 문제가 있을 것 같아요. 전기 용량은 저희가 15MW 정도 이미 변전소에서 이미 인입을 하고 있습니다. 그래서 장비가 이제 들어오기 전에 전기가 물리적인 건 다 해결될 거고요.

두 번째, 비용인데 아마 기억하시는 분도 있겠지만 2~3년 전에 저희가 한번 전기료 이슈가 있었던 적이 있는데 저희가 내년에 정상 가도면 200억 정도 들 것 같아요. 이 비용, 전기료가 굉장히 비싼데 그건 좀, 아마 과기부에서도 최우선적으로 지금 생각하고 있는 것 같아요.

그리고 사용연한은 사실 정해진 건 없어요. 그렇지만 아까 잠깐 말씀드렸지만 보통 한 5년 정도, 6년 정도 사용하게 되면 그다음에 더 빠른 시스템이 나오기 때문에 보통 교체하는 걸 생각하고 있습니다.

그리고 또 이게 이 사업은 조금 다른 게 보통 연구에 당장 써야 되는 거예요. 그러다 보니까 쉽게 말해서 자동차 있으면 사서 바로 써야 되는 게 있고 반대로 또 만드는 게 있잖아요. 개발하는 거는 또 과기부에서 여러 개 사업이 있습니다. 클라우드 관련 사업도 있고 이번에 또 새로 지난 3월에 발표했죠. 어떤 국내에서 개발된 PIM이라든지 MPU를 하는 그런 다양한 프로젝트가 있습니다. 그거와 조금 차이가 있습니다.

<답변> 교체 주기는 한번 말씀을 드릴게요. 그러니까 저희가 1호기부터 5호기까지 평균 교체 주기가 한 7.8년이었습니다. 그런데 다만, 지금 외국에서는 통상 교체 주기가 한 5년 정도거든요. 그래서 다만 이게 아마 재정 여건과 같이 맞물리긴 하겠지만 저희도 좀 빨라질 거로, 교체 주기가. 예상은 합니다.

그리고 아까 전기 문제는 한 15MW 정도 소요가 될 텐데 저희가 2022년부터 한국전력공사와 긴밀히 협력했기 때문에 일단 전기를 쓰는 데는 문제가 없고요. 아까 원장님 말씀처럼 다만 전력 요금이 조금 비싸서 그 부분 예산 확보하는 게 관건이다, 이렇게 보시면 될 것 같습니다.

<질문> 이거 도입하는 데 우여곡절이 너무 많아서 사실 원장님 엄청난 고생을 하셨을 것 같은데 좀 감회나 이런 게 있으면 말씀해 주시고요.

그다음에 이거는 마이너한 건데 슈퍼컴은 항상 이름을 공모하거나 이런 게 있었던 것 같은데 이번에 혹시 그런 계획 있는지도 궁금합니다.

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원장) 사실 저도 그 말씀 꼭 드리고 싶었는데 사실은 굉장히 힘들었어요. 한 4년, 5년 정도 사실은 저 전임, 전임 원장님 시절도 시작해서 예산 확보해서 상당히 잘 됐는데 참 운이 없었던 것 같아요. 저희가 예산 확보해서, 사실 그 예산도 그전에 저희가 슈퍼컴 보통은 1,000억 이내로 샀었는데 굉장히 과기부나 기재부에서 많이 중요성 인정해 주셔서 한 3,000억까지 확보해 주셨어요.

그런데 하필이면 그때 챗GPT가 터지면서, 다 아실 거예요. GPU를 구할 수가 없어서 저희가 새로 예산을 증액하다 보니까 또 2년이 걸렸습니다. 그래서 담당한, 사실은 저희도 고생했지만 과기부 쪽의 담당 과나 국에서 굉장히 고생을 많이 하셨어요.

그래서 어쨌든 다시 또 과기부나 기재부 잘해 주셔서, 50% 이상 증액해 주셔서 한 4,500억 규모로 해서 이번에는 다행히 잘 됐습니다. 그래서 상당히, 일이 마무리가 진다는 의미에서 기쁘고요.

사실 약간의 연구자들한테 미안한 감이 있었어요. 사실은 굉장히 많은 경우 스피드 싸움일 때 국내의 그런 계산과학자나 AI연구자들이 사실은 자원이 없어서 좋은 아이디어가 있음에도 불구하고 세계적인 경쟁을 할 수가 없었거든요. 그래서 정부에서 지금 다양한 플랜을 하고 있지만 일단 저희 시스템이 아마 가장 먼저 들어올 확률이 높은데 그걸 통해서 연구자들이 자기가 생각할 수 있는 것을 잘 실현할 수 있게 저희가 최대한 최선을 다해서 도와드리도록 하겠습니다.

이름은 공모하겠습니다. 저희가 사실은 전에 공모를 몇 번 해봐서... 한 번은 공모했더니 한 20년 전 '노벨'이란 이름이 정해졌습니다. 무슨 의미인지 아실 거예요. 근데 아쉽게도 아직까지 노벨상을 못 받았어요. 그다음에 한번 공모했더니 그다음에 굉장히 빠르다고 해서 빛보다 빠르다는 가상입자로 '타키온'이란 이름이 정해졌었던 적이 있고, 그다음에 최근에는 '누리온'이라는 이름을 썼었어요.

다만, 이번에도 저희가 공모할 생각입니다. 이게 굉장히 중요한 프로젝트기 때문에 어떤 국민적인 관심을 끄는 좋은 방법 중 하나가 그런 이름 공모 같아요. 그건 아마도 올 연말에, 내년 초쯤에 아마 공모가 있을 것 같습니다.

<답변> (사회자) 더 이상 질문 없으시죠? 더 이상 질문이 없으면 브리핑을 마치겠습니다. 마무리하기 전에 브리핑 보도시점 말씀드리겠습니다. 온라인은 5월 14일 수요일 10시이고 지면은 5월 14일 수요일 석간부터 보도 가능합니다. 이 점 양해해 주시기 바랍니다.

그럼 오늘 브리핑 참석해 주신 기자님들 모두 감사합니다.

<답변> 나중에 대전에 이식 원장님 계시는 KISTI에 한번 꼭 가보십시오. 슈퍼컴퓨터 한번 보시는 게 훨씬 실감나실 겁니다.

<답변> (이식 한국과학기술정보연구원장) 하나 말씀... 저희가 내년에 이게 설치되면 아마 그 설치 시점에 대해서 크게 한번 이벤트 생각하고 있습니다.

<끝>

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