알파폴드 2 모델 재구축부터 메이요 클리닉 협업까지 | 한양대 노영균 교수 연구실 인터뷰 (딥가젯 GPU 서버 활용)

한양대학교 노영균 교수 연구실이 딥가젯 GPU 서버를 활용해 어떻게 첨단 AI 연구를 수행하고 있는지 소개합니다. 연구실의 주요 성과인 알파폴드 2 모델 재구축과 메이요 클리닉과의 협업을 통해, 생명과학 및 의료 빅데이터 분석에서 큰 성과를 거두었습니다. 연구 환경과 딥가젯 서버의 장점에 대해 자세히 알아보세요.
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Aug 20, 2024
알파폴드 2 모델 재구축부터 메이요 클리닉 협업까지 | 한양대 노영균 교수 연구실 인터뷰 (딥가젯 GPU 서버 활용)

저희 매니코어소프트 팀은 최근 한양대학교 인공지능학과 노영균 교수님의 연구실을 방문해, 딥가젯 GPU 서버를 활용한 연구 성과와 경험에 대해 들어보았습니다. 연구실은 최첨단 AI 기술을 생명과학 및 의료 분야에 적용하는 데 주력하며, 큰 성과를 거두고 있습니다.

한양대학교 IT/BT관 건물 외관, Information Technology/Bio Technology 표지판이 보임

1. 연구실 소개 및 주요 연구 분야

지능형 시스템 응용 연구실(Lab of Advanced Application for Intelligence Systems, AAIS)은 2019년에 설립되었습니다. 연구실은 기계학습, 비모수방법, 의료 빅데이터 등의 수학적 원리와 컴퓨터 이론의 고급 응용을 연구하며, 석사 과정 학생 3명과 5-6명의 인턴이 다양한 연구 프로젝트에 참여하고 있습니다. 현재 삼성미래기술육성센터와 한국연구재단의 지원을 받아 대규모 데이터 분석과 정보 이론 관련 연구를 활발히 진행하고 있습니다.

2. 기존 서버 및 서버실 환경

고성능 컴퓨팅 자원이 필요해 연구실에서는 A100 GPU와 A6000 GPU가 각각 8장씩 탑재된 딥가젯 서버 두 대를 사용하고 있습니다. 또한, 최근에는 RTX 4090이 장착된 서버를 새로 구매해 공대 서버실에서 활용 중입니다. 연구실의 초기 성장 단계에서는 GPU를 8장씩 채워 구매하지 못했지만, 점진적으로 GPU를 추가해 현재의 구성을 이루게 되었습니다. 딥가젯 서버는 연구실의 주요 서버로 자리 잡으며 지속적으로 활용되고 있습니다.

3. 딥가젯을 활용해 얻은 연구 성과

연구실에서 가장 주목할 만한 성과 중 하나는 알파폴드 2 모델을 딥가젯 서버를 활용해 처음부터 끝까지 다시 만들어 학습한 것입니다. 알파폴드 2는 단백질 구조 예측에 있어 혁신적인 모델로, 생명과학 및 의학 연구에서 중요한 역할을 합니다. 하지만 커스터마이징이 어렵다는 단점이 있는데, 이를 극복하여 더 유연하게 만든 것은 연구실의 큰 성과로 꼽힙니다. 이를 통해 단백질 구조 예측의 정확도와 효율성을 높일 수 있었습니다.

칠판에 복잡한 수학적 공식과 기호들이 적혀 있는 모습, 기계학습 및 연구와 관련된 수식

또한, 세계적인 병원인 메이요 클리닉과의 협업으로 진행한 병리 슬라이드 분석도 주요 프로젝트입니다. 메이요 클리닉의 방대한 데이터를 7개의 지도학습 머신 러닝 알고리즘을 통해 학습해 알코올성 간질환과 대사 이상 간질환을 구별해, 평균 72%에 그쳤던 진단 정확도를 95%까지 끌어올리는 성과를 거뒀습니다.

이 연구는 저명한 간 학회 AASLD Liver Meeting에서 '영예의 논문(Poster of Distinction)'에 선정되었으며, '간 학회 최고의 발표들 모음집(The Best of the Liver Meeting’s Summary Slide Deck)'에 수록되기도 했습니다. 딥가젯 서버의 강력한 성능 덕분에 대규모 데이터 분석 작업이 원활하게 이뤄질 수 있었습니다.

딥가젯 서버와 단백질 구조를 분석하는 연구원이 작업 중인 모습, 모니터에 3D 단백질 모델이 표시됨

4. 딥가젯 서버의 장점과 만족도

연구실의 주요 서버로 사용하고 있고, 계속 GPU 확장과 재구매를 하는 만큼 딥가젯 서버에 매우 만족하고 있습니다. 알파폴드 2 모델을 처음부터 다시 만들 때, 서버를 3일 동안 풀로드 상태로 가동했음에도 GPU 온도가 60도 이하로 유지된 점이 매우 인상적이었습니다. 발열 문제로 인한 성능 저하가 없어 수냉 시스템의 장점을 느꼈습니다.

또한, 수냉에 대한 편견과 달리 2년 넘게 수냉 관련 문제가 전혀 발생하지 않았습니다. GPU 8장 이상을 쾌적하게 사용할 수 있는 서버가 드문데, 수냉 관리가 간편해 딥가젯의 기술력이 좋다고 느낀 것 같습니다.

그리고 GPU 혼용 시 발생할 수 있는 속도 저하 문제에 대해 매니코어소프트의 HPC 지원팀이 신속하고 전문적인 답변을 제공해 준 점도 인상 깊었습니다. 타 서버 회사의 경우 A/S 정책이 매우 까다롭고, 기술지원은 거의 없는 경우가 대부분인데 매니코어소프트는 고성능 컴퓨팅 전문회사로서 차별화된 기술 지원을 제공하고 있음을 실감했던 것 같습니다.

5. 앞으로의 기대와 바람

앞으로도 딥가젯의 안정적인 성능과 기술 지원이 지속되기를 바랍니다. 연구실에서도 딥가젯을 통해 더 많은 연구 성과를 이뤄내고, 매니코어소프트와 함께 AI 연구의 새로운 지평을 열어가길 기대하고 있습니다. 😊

Edit 매니코어랩스 팀

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