오하~ 행복한 하루를 보내시고 계신가요?
오늘 신문을 보니까 한국의 대학들이 전력난으로 인해 최신 그래픽처리장치(GPU)가 있어도 구동할 수 없다고 하네요.
대체 왜?? 미래 산업이 AI와 연결되어 있는데 AI서버를 가동하고 있지 못하다니…
그래서 오늘은 일본 주요 대학의 GPU보유현황을 살펴보고 우리나라 대학과 비교해서 어떤 차이가 있는지 알아보겠습니다.
전 세계의 AI열풍에 맞춰 일본도 한국도 AI 및 컴퓨팅 기술 개발을 위해 대학의 연구 환경에 많은 투자를 하고 있습니다. 그중에서도 인공지능(AI), 기계학습, 고성능 연산(HPC) 분야에서 필수적인 그래픽처리장치(GPU)의 보유량은 대학의 연구 경쟁력을 판단하는 중요한 척도 중 하나로 여깁니다.
◈ 일본 주요 대학의 GPU 보유 현황
일본은 인공지능 및 딥러닝 연구를 전략적으로 추진하고 있는 국가로 도쿄대, 교토대, 오사카대 등 상위권 국립대가 강력한 연구 인프라를 갖추고 있습니다. 일본 문부과학성은 2020년대 중반부터 AI 인재 육성을 위해 대학이나 연구기관에 고성능 연산자원을 지원하고 있으며, 이 중 GPU 보급은 눈에 띄게 증가하고 있습니다.
도쿄대는 엔비디아 A100, V100 등 고성능 GPU를 500개 이상 보유하고 있으며, AI 클러스터 및 슈퍼컴퓨팅 시스템을 통해 학내 연구자들에게 연산 자원을 제공합니다. 오사카 대학은 산업계와의 공동 연구를 통해 DGX 시스템 기반의 GPU 서버를 수십 대 이상 운영하고 있으며, 자체 개발한 'OCTOPUS' 슈퍼컴퓨팅센터도 GPU 기반 병렬 연산을 지원합니다. 또한 교토대학교는 2023년 기준 약 300개 이상의 최신 GPU를 갖추고 AI 빅데이터 분석과 자연어 처리 연구에 활용하고 있습니다.
즉, 일본 상위권 대학들은 국책 지원과 자체 예산을 통해 수백 개 이상의 고성능 GPU를 운용하고 있으며, 엔비디아와 같은 글로벌 기업들과의 협력을 통해 연구 인프라를 지속적으로 확장하고 있는 상황입니다.
◈ 한국대학의 GPU 보유현황 및 지원정책
한국도 최근 몇 년간 AI나 디지털 전환 시대에 맞춘 GPU 인프라 확충에 힘쓰고 있지만 일본과 비교하면 다소 제한적인 부분이 존재합니다. 서울대, KAIST, 포항공대(POSTECH) 등 주요 대학은 엔비디아 GPU 서버를 활용하고 있지만 보유 수량은 상대적으로 적은 편입니다.
KAIST의 경우 DGX-2와 A100 기반 서버를 중심으로 약 200개의 GPU를 보유하고 있으며, AI 대학원과 데이터 사이언스 대학원 소속 연구자에게 우선 지원되고 있습니다. 서울대학교는 슈퍼컴퓨터 '마루'를 기반으로 GPU 클러스터를 구성하고 있으나 일부 부처 또는 과제 단위로만 접근이 가능하고 자유로운 사용에 제한이 있습니다. 포항공대도 100개 내외의 GPU를 보유하고 있으며 엔비디아의 GTC 프로그램 등을 활용해 연산 자원을 확충하고 있습니다.
정부 차원에서 2023년부터 시작된 'AI 인프라 확장 사업'을 통해 GPU 보유율이 점차 상승하고 있지만, 아직 일본처럼 대학이 자체적으로 수백 개 이상의 GPU를 자유롭게 운용하는 수준에는 미치지 못하고 있습니다. 특히 연구자의 접근성과 장기적인 유지비용에 있어 제약이 많다는 점이 한계로 지적됩니다.
◈ 일본과 한국 대학의 GPU 인프라 비교
GPU 보유량에서 일본 대학이 한국보다 앞서는 주된 이유는 국가적 AI 전략의 차이에 기인합니다. 일본은 대학 중심의 연구 시스템에 대규모의 예산을 투입해, 슈퍼 컴퓨터 ‘후가쿠’를 시작으로 하는 고성능 컴퓨팅 자원을 전국적으로 분산해 지원하고 있습니다. 또, 일본의 대학은 산업계와의 협업을 통해서 GPU 클러스터를 상시 확장해 운영하는 것에 익숙해져 있습니다.
한편, 한국은 연구과제 단위 중심의 GPU 지원 시스템이 주를 이루고 있으며, 이로 인해 대학 간 또는 연구자 간 GPU 자원 격차가 커지고 있습니다. 특히 지방 국립대나 중소규모 대학의 경우 GPU 서버 자체를 보유하지 않은 곳도 많아 연구 기회 자체가 제한될 수 있습니다.
또한 한국 대학에서는 GPU가 물리적으로 존재하더라도 실제로 연구자나 학생들이 자유롭게 사용하지 못하는 경우가 많습니다. 그 이유는 단순히 장비 보유 여부를 넘어서 운영 시스템, 접근 권한, 예산, 기술지원 인력 등 여러 복합적인 문제가 얽혀 있기 때문입니다.
구체적으로 그 원인들을 들어 보겠습니다.
1) 접근 제한과 과제 중심 운영
한국 대학의 대부분 GPU 자원은 정부 과제나 산학협력 프로젝트 단위로 지원되어, 해당 과제를 수주한 연구자들만 사용할 수 있는 경우가 많습니다. 이로 인해 동일한 대학 내에서도 GPU 접근성에 격차가 생기며, 일반 대학원생이나 교수조차도 신청 절차 없이 자유롭게 사용하는 것이 어렵습니다.
2) 인프라 관리 및 기술 인력 부족
고성능 GPU 서버는 단순히 장비만 있다고 작동하는 것이 아닙니다. 이를 안정적으로 운용하려면 전문적인 시스템 관리자, 즉 HPC나 리눅스 기반 서버를 다룰 수 있는 인력이 필요합니다. 하지만 많은 대학에서는 이런 전담 인력이 부족하거나 부재합니다.
3) 운영 예산 부족 및 장비 노후화
GPU는 초기 구매 비용도 높지만, 전력 소비, 냉각 시스템, 유지보수 비용도 상당합니다. 특히 DGX 서버 같은 장비는 연간 수백만 원의 전기료가 발생하기 때문에, 일부 대학에서는 서버 가동 자체를 최소화하거나 꺼두는 사례도 있습니다.
결론:
일본과 한국 대학의 GPU 보유 현황은 단순한 장비 수준을 넘어 연구 경쟁력과 직결되는 중요 이슈입니다. 일본이 AI 연구에 선제적으로 투자하며 대학 내 GPU 인프라를 체계적으로 확장해 온 반면 우리나라는 아직 균형 잡힌 분배와 장기적 운영 전략이 부족한 실정입니다. 앞으로 우리나라도 국립슈퍼컴퓨팅센터와 AI허브대학 중심의 고도화된 GPU 지원 시스템을 마련해 연구자들이 자유롭게 GPU 자원을 활용할 수 있는 환경을 조성하는 것이 시급합니다.
GPU 인프라 경쟁은 단순한 장비 싸움이 아니라 기술 주권 확보와 AI 인재 양성을 위한 기반입니다. 한국 대학이 일본을 따라잡기 위해서는 보다 과감한 정책적 투자와 민간 협력의 확대가 필요합니다.
비록 조금 부족하더라도 지금부터라도 국가와 기업 대학이 협력하여 한국인의 우수함을 여기서도 보여주어야 하지 않을까요?