"2028년까지 GPU 5만장 확보…학계·연구계에 20~30% 배분"

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 2028년까지 GPU(그래픽처리장치) 5만장을 조기 확보한다는 목표를 세운 가운데 배경훈 과기정통부 장관은 "이중 약 20~30%를 학계·연구계에 배분할 것"이라고 했다.

4일 대전 유성구 한국에너지기술연구원에서 국내 정부출연연구기관(이하 출연연)과 4대 과학기술원(이하 과기원) 전문가가 모인 'AI for S&T(과학기술을 위한 AI) 전문가 간담회'가 열린 가운데 배 장관은 이같은 계획을 밝혔다.

GPU 부족은 학계·연구계의 AI 활용 연구를 가로막는 최대 장애물로 꼽힌다. 지난달 표적 단백질 정보만으로 사전 학습없이 신약을 개발하는 AI를 발표한 김우연 KAIST 화학과 교수는 "(국내 바이오AI 기술력과 접근법 자체는) 데이비드 베이커 교수의 연구실과 다를 게 없다. 차이는 GPU 등 인프라에 있다"고 했다. 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수는 AI를 활용한 단백질 설계 연구로 2024년 노벨화학상을 받았다.

그는 "현재 우리 연구실이 보유한 GPU는 A4000 48개, A40s 4개 정도다. 그 이상의 고사양 GPU는 없다. 또 KISTI(한국과학기술정보연구원)가 보유한 슈퍼컴 5호기를 공동사용하고 있는데, 100개 정도 되는 GPU를 전국에 있는 과학자가 나눠 쓰다 보니 이틀 쓰고 일주일 기다리는 상황이 반복된다. 연구를 시작한 지 1년이 지났지만 아직 논문을 쓰지 못하고 있다"고 했다.

김 교수는 "막상 GPU를 구매할 수 있게 되더라도 구매과정이 너무 복잡하다. 구매 가격이 5억원을 넘어서면 전문 관리자를 고용해야 하는데, 개별 연구실에서 GPU나 서버를 관리하는 전문 관리자를 뽑을 수 없다. 클라우드를 활용할 순 있겠지만, 클라우드 6개월 사용료가 GPU 구매 비용과 맞먹는다"고 토로했다. 그러면서 "이같은 (인프라 문제를) 개별 연구실이 감당해야 할 문제인지에 대한 고민이 크다"고 했다.

이에 배 장관은 "정부가 학계와 연구계, 중소기업을 대상으로 수요를 조사한 결과 2030년까지 GPU 14만7000장이 필요하다고 한다"며 "내년까지 GPU 3만7000장을 확보하고, 2028년까지 5만장을 조기 확보하는 게 정부의 목표"라고 했다. 그러면서 "5만장 중 20~30%를 학계, 연구계, 출연연에 배분할 예정이며 관련 내용을 준비 중"이라고 했다. 배 장관은 "출연연이 반드시 AI를 과학기술 연구에 적용한 성공 사례를 만들어주길 바란다"고 강조했다.