“속도는 1000배 비용은 50분의 1?”…엔비디아 ‘이것’에 전세계 기상청 ‘발칵’

대기 역학을 시뮬레이션하는 스톰캐스트
생성형 AI·가속 컴퓨팅 통해 효율 극대화
날씨 기후예측 등 속도·정확성 끌어올려

엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 어스-2를 통해 사용할 수 있는 코디프(CorrDiff)를 발표했다.

엔비디아가 고해상도 대기 역학을 시뮬레이션하는 새로운 생성형 AI 모델인 스톰캐스트(StormCast)를 22일 공개했다.

엔비디아 리서치(NVIDIA Research)에 따르면, 스톰캐스트는 폭풍보다 크지만 사이클론보다 작은 ‘중규모’에서 신뢰할 만한 날씨 예측이 가능하다. 또 엔비디아 어스-2(Earth-2)는 AI 물리 시뮬레이션이다. 디지털 트윈 클라우드 플랫폼으로, 전례 없는 정확성과 속도로 전 세계적 규모의 날씨와 기후 예측을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있도록 지원한다는 것이 엔비디아측 설명이다.

엔비디아는 올 6월 컴퓨텍스(COMPUTEX) 2024에서 어스-2를 통해 사용할 수 있는 코디프(CorrDiff)를 발표한바 있다. 대만 NCDR(National Science and Technology Center for Disaster Reduction)은 어스-2의 일부로 제공되는 엔비디아 생성형 AI 모델 코디프를 사용해 태풍의 세밀한 세부 사항을 예측할 계획이다.

코디프는 기존 방법보다 1,000배 더 빠르고 3,000배 더 적은 에너지를 사용한다. 25km 규모의 대기 데이터를 2km로 12.5배 수준으로 높여 초고해상도 변환이 가능하다는 것이 회사측 설명이다. 엔비디아는 “이전에는 CPU에 거의 300만 달러가 소요됐던 이 센터의 잠재적 생명 구조 작업이, 엔비디아 H100 텐서 코어(Tensor Core) GPU가 탑재된 단일 시스템에서는 약 6만 달러로 수행할 수 있게 된다”면서 “이는 생성형 AI와 가속 컴퓨팅이 어떻게 에너지 효율성을 높이고 비용을 낮출 수 있는지 보여주는 엄청난 절감 효과의 예시”라고 말했다.

센터는 코디프를 활용해 도시 지역에서 강풍이 도로까지 내려와 건물을 파손하고 보행자에게 영향을 미치는 다운워시(downwash) 현상도 예측할 계획이다. 스톰캐스트는 코디프에 시간별 자기회귀 예측(hourly autoregressive prediction) 기능을 추가해, 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측할 수 있다.

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