요약

  • Expanse에는 공개 성능 시험과 자원 배정 규정이 있다. 다만 최고 성능이나 신청 상한을 개별 연구팀의 처리 속도와 사용 시간으로 받아들여서는 안 된다.
  • H100 자원은 Expanse 기반 시설을 공유하지만 NAIRR을 통해 배정된다. Voyager는 연차보고서상 2025년 6월에 더 넓은 연구자 대상의 배정 단계로 넘어갔다.

같은 시스템에 로그인한다고 같은 장비를 쓸 수 있는 것은 아니다. Expanse 사용자 안내서에 나오는 AI 자원은 Dell XE9640 서버 34대다. 서버마다 H100이 4개씩, 모두 136개다. 기존 Expanse의 로그인 환경과 기반 시설을 함께 쓰지만, nairr-gpu 같은 파티션의 사용 시간은 NAIRR Pilot을 통해 배정받는다.

연구팀에는 이 구분이 GPU 개수만큼 중요하다. 장비가 설치돼 있다는 사실은 내 과제에 사용권이 있다는 뜻이 아니다. 일반 GPU 자원의 사용 시간을 받았다고 H100까지 자동으로 이용할 수 있는 것도 아니다.

UC San Diego의 San Diego Supercomputer Center, 줄여서 SDSC가 운영하는 Expanse는 최고 성능 5.16페타플롭스를 내세운다. 하지만 이 숫자는 H100으로 특정 모델을 학습시킨 결과가 아니다. 연구를 끝내는 데 필요한 답은 더 구체적이다. 어떤 자원을 얼마 동안 쓸 수 있고, 그 위에서 내 프로그램이 얼마나 빨리 실행되는가.

빠르다는 말에도 조건이 붙는다

Expanse의 TOP500 기록은 실제 시험값을 제공한다. 기록에 명시된 Dell·AMD 구성의 Linpack 성능은 2.48페타플롭스, 이론상 최고 성능은 3.30페타플롭스다. 측정 자료가 없는 시스템은 아니다.

그렇다고 2.48을 안내서의 5.16으로 나눠 현재 전체 설비의 활용률을 구할 수는 없다. 비교 대상의 하드웨어 범위와 시험 조건이 같다는 근거가 없기 때문이다. 서로 다른 숫자를 계산기에 넣는 일은 쉽지만, 그 결과에 의미를 부여하려면 조건부터 맞춰야 한다.

운영진이 발표한 2021년 논문은 더 실감 나는 차이를 보여준다. CPU 응용 프로그램 시험에서 코어당 성능은 이전 시스템 Comet의 0.97~1.9배였다. 어떤 시험은 조금 느렸고, 어떤 시험은 크게 빨라졌다. 프로그램에 따라 새 장비의 이점이 달랐다는 뜻이다. 운영진의 과거 시험 결과이지, 독립 기관의 재측정이나 오늘날 H100 학습 속도에 대한 예측은 아니다.

장비 목록도 무심코 옮겨 적을 수는 없다. 안내서의 기술 표에는 AMD 표준 노드 728대와 V100 노드 52대가 나온다. 그런데 도입부는 GPU 노드를 54대로 적었다. 문서 안의 불일치를 인정해야 하며, 한쪽 숫자를 택해 최신 전체 장비 수가 확인됐다고 말해서는 안 된다. H100 서버 수만으로 전체 성능에서 차지하는 비중을 계산하는 것도 무리다.

신청할 수 있는 시간과 배정받은 시간

Expanse의 연구책임자별 배정 상한은 1,500만 코어 시간과 7만 5,000 GPU 시간이다. Science Gateways는 Maximize를 통해 최대 3,000만 코어 시간을 신청할 수 있다. 넉넉해 보이는 숫자지만, 특정 연구팀의 계정에 이미 들어온 시간이 아니라 상한이다.

ACCESS 포털의 배정 정책을 보면 절차가 구분돼 있다. Explore·Discover·Accelerate는 크레딧을 받은 뒤 자원별 단위로 교환하는 방식이다. 큰 규모의 Maximize 신청은 연 2회 심사를 받는다. 과학적 가치를 평가한 뒤에도 수요가 공급을 넘으면 배정량이 조정될 수 있다.

첫 과제 이용 안내에는 승인 이후의 빈틈도 설명돼 있다. 크레딧을 받은 새 과제에 아직 활성화된 자원이 없을 수 있다. 자원 교환을 신청하고 제공자의 승인을 받아야 한다. 안내서는 승인에 최대 일주일을 예상하도록 권하지만, 이는 계산 작업이 대기열에서 기다릴 시간에 대한 약속이 아니다.

코어 시간과 GPU 시간은 같은 일을 하는 동등한 단위가 아니다. 그렇다고 크레딧으로 자원을 선택하고 교환하는 제도까지 없다고 볼 수는 없다. 연구 계획에 필요한 것은 추상적인 ‘컴퓨팅 시간’의 합계가 아니라, 실제 승인된 자원과 그 사용 조건이다.

이 차이는 Expanse의 지원 목적과도 맞닿아 있다. NSF 지원 번호 1928224의 공개 기록은 비교적 작은 규모의 다양한 연구를 지원하려는 목적을 설명한다. 기계 전체의 최고 속도뿐 아니라 여러 팀이 필요한 몫을 활용할 수 있는지가 중요하다.

Voyager를 읽을 때는 날짜를 먼저

SDSC의 또 다른 AI 시스템인 Voyager는 오래된 안내 문구가 현재의 접근 경로를 가릴 수 있는 사례다. 사용자 안내서는 2022년 초 시작한 3년 시험 단계와 선정된 과제의 이용을 설명한다. 학습 노드 42대의 Gaudi 336개, 추론 노드 2대의 1세대 추론 프로세서 16개, Kubernetes를 이용한 작업 관리도 적혀 있다.

하지만 2024~2025년 SDSC 연차보고서 16쪽은 2025년 6월 1일부터 더 넓은 연구자를 대상으로 하는 2년 배정 단계가 시작됐다고 기록한다. 신청 경로는 ACCESS다. 보고서는 Gaudi1과 Gaudi2를 함께 언급하므로, 이전 안내서의 수치를 최신 전체 장비 목록으로 받아들여서도 안 된다.

확인된 것은 단계 전환과 신청 경로다. 지금 당장 남는 자원이 있다거나 원하는 시간을 모두 받는다는 보장은 아니다. 그래도 연구팀이 확인할 수 있는 것은 최고 성능 한 줄보다 훨씬 많다. 규정을 읽고, 필요한 자원을 배정받고, 대표적인 작업을 시험해 볼 수 있다. 그렇게 얻은 실행 시간 하나가 연구 일정에는 커다란 성능 수치보다 쓸모 있을 수 있다.

출처 안내: 기존에 연결된 TOP500 기록 179831은 Expanse가 아닌 Inspur 시스템이다. SDSC 성능 비교에 사용해서는 안 된다. 자료는 2026년 10월 19일 확인했으며, 현재 작업 대기 시간이나 개별 신청 결과를 시험한 것은 아니다.