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자일링스 AI 추론 가속, 우주과학의 가장 큰 “DisCERN” 의문에 답하다

우주의 기원은 무엇인가? 물질과 에너지는 무엇인가?

세계에서 가장 어려운 과학적 질문에 답하기 위해 유럽입자물리학연구소(European Laboratory for Particle Physics)인 CERN에서는 2만여 명의 과학자들로 구성된 컨소시엄에서 우주의 기원을 재구성하는 시도를 하고 있다. 그러나 연구원들은 이를 실현하기 위해 기술적 한계를 넘어서야 한다. XDF 유럽 키노트에서 CERN의 수석 연구원인 토마스 제임스(Thomas James) 박사는 자일링스 FPGA를 통해 어떻게 100미터 지하에 묻혀있던 답을 찾을 수 있었는지 설명했다.

스위스 제네바 인근 지하에 지어진 LHC(Large Hadron Collider)는 세계에서 가장 큰 입자 가속기이다. 이는 27km의 링으로 이루어져 있으며, 전례 없는 에너지 레벨로 입자를 가속화시키는 초전도 자석으로 구성되어 있다. 각 양성자는 거의 초당 11,000번씩 링을 가로지르며, 이는 거의 빛의 속도에 해당한다. 링의 4개의 각기 다른 지점에서는 매 25나노초마다 양성자들이 충돌하게 되며, 충돌 조건은 입자 탐지기에 의해 포착된다. 이러한 입자 탐지기 중 하나가 CMS 탐지기이다.

CMS 탐지기는 직경이 15미터이고, 길이는 21미터이며, 무게는 에펠탑 보다 더 무겁다. 이 탐지기는 각각의 충돌에서 방출되는 수천 개의 입자를 함께 감지하기 위해 수억 개의 개별 센서들을 포함하고 있다. LHC는 초당 24억 번의 충돌(초당 약 500테라비트의 측정 데이터)이 발생하기 때문에 이러한 많은 양의 데이터를 저장하는 것은 불가능하다. 따라서 CERN 팀은 분석에 필요한 가장 유의미한 충돌만을 걸러내고, 나머지는 폐기할 수 있는 계층 구조의 ‘트리거(Trigger)’ 시스템을 개발했다.

이 트리거 시스템은 두 개의 레이어로 구현되어 있는데, 레벨 1 트리거는 이벤트 당 약 3마이크로초의 고정된 매우 짧은 지연시간의 AI 추론 기능과 대규모의 대역폭 성능을 필요로 하는 가장 까다로운 작업을 수행한다. CPU나 GPU는 이러한 요구조건을 충족시킬 수 없다. 따라서 생성된 데이터를 즉각 필터링하고, 암흑 물질 및 다른 물리적 현상의 증거인 새로운 입자 구조를 식별하도록 설계된 알고리즘을 실행하기 위해 방사선 영역으로부터 차폐된 지하 100미터에 자일링스 FPGA 네트워크가 구현되었다. 이러한 FPGA는 전통적인 신경망과 CNN(Convolutional Neural Network)을 모두 실행하여 모든 이벤트 데이터를 포맷하고, 전달하기 전에 센서 데이터를 수신 및 정렬하고, 추적 및 클러스터링을 수행하고, 머신러닝 객체 식별 및 트리거 기능을 실행한다. 결과적으로 100나노초 정도의 매우 짧은 지연시간의 추론이 가능해졌다.

CERN은 180nm 버텍스-E(Virtex-E) 제품군에서 16nm 버텍스 울트라스케일+(UltraScale+) 아키텍처에 이르기까지 수십 년 전부터 여러 세대의 자일링스 기술을 기반으로 하드웨어 설계를 발전시켜 왔다. CERN 과학자들은 자일링스 디바이스를 이용해 엄격한 지연 제약조건 내에서도 허프(Hough) 변환 및 칼만(Kalman) 필터와 같은 복잡한 알고리즘에 기반한 에너지 클러스터링, 입자 추적, 식별 등을 비롯한 엄청난 규모의 광범위한 알고리즘들을 실행할 수 있게 되었다.

CERN은 FPGA의 강력한 프로세싱 성능 외에도 프로그램이 가능한 자일링스 FPGA를 통해 향상된 설계 편의성의 이점을 얻을 수 있었다. 토마스 제임스 박사는 최신 자일링스 칩과 바이티스(Vitis) 통합 소프트웨어 플랫폼을 통해 엔지니어는 물론, 다양한 분야의 CERN 과학자들이 자일링스 FPGA의 성능을 보다 손쉽게 이용할 수 있게 되었다고 언급했다. 그는 “FPGA로 구현하는 것이 불가능하다고 생각했던 알고리즘들이 이제는 실현되고 있다. 향후 10년 동안 FPGA의 발전은 지속될 것이며, 입자 물리학의 놀라운 새로운 발견을 이끌어내는 원동력이 될 것으로 기대한다.”고 밝혔다.

자일링스와 CERN의 협업 내용 및 자일링스 FPGA가 어떻게 GPU 및 CPU로는 달성할 수 없는 성능 이점을 제공하는지, 그리고 CERN의 사례 연구에 대한 자세한 정보는 온라인에서 확인할 수 있다.

leekh@seminet.co.kr
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