CERN이 AI를 칩에 직접 구워 넣었습니다 — 50나노초 안에 LHC 데이터 99.7% 걸러내
CERN이 LHC 입자가속기의 연간 4만 엑사바이트 데이터를 처리하기 위해 AI 모델을 FPGA 하드웨어에 직접 탑재했습니다. 충돌 이벤트당 50나노초 내 의사결정으로 데이터의 99.98%를 실시간 필터링합니다.
• CERN이 LHC(입자가속기)에서 나오는 엄청난 데이터를 처리하기 위해 AI를 하드웨어 칩에 직접 구워 넣었습니다
• 의사결정 시간: 단 50나노초(1초의 5천만 분의 1) — 기존 소프트웨어 AI로는 불가능한 속도
• 오픈소스 도구 HLS4ML을 pip install 한 줄로 설치 가능 — AI 연구자 누구나 활용 가능
AI가 사용되는 가장 극한의 환경은 어디일까요? 우주 탐사도 아니고, 자율주행도 아닙니다. 지금까지 인류가 만든 가장 복잡한 실험 장치, CERN의 대형 강입자 충돌기(LHC)입니다.
LHC가 만들어내는 데이터의 규모
CERN의 LHC(Large Hadron Collider — 입자를 거의 빛의 속도로 가속해 충돌시키는 초대형 실험 장치)는 매년 4만 엑사바이트(EB)의 데이터를 생성합니다. 1 엑사바이트는 100만 테라바이트입니다. 이 데이터를 모두 저장하려면 전 세계 인터넷 용량의 1/4에 해당하는 스토리지가 필요합니다.
당연히 전부 저장할 수 없습니다. 중요한 데이터만 골라내야 합니다. 그리고 그 선별을 1초도 안 되는 시간, 아니 1나노초 단위에서 해야 합니다.
왜 AI를 칩에 직접 구워 넣었나요
기존 방식(소프트웨어로 AI 추론)으로는 이 속도를 따라갈 수 없습니다. 그래서 CERN이 선택한 방법은 AI 모델을 FPGA(현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이 — 용도에 맞게 회로를 직접 프로그래밍할 수 있는 특수 칩) 하드웨어에 직접 탑재하는 것이었습니다.
AI 모델의 논리를 소프트웨어가 아닌 물리적 회로 설계 자체에 녹여 넣은 것입니다. 이렇게 하면 CPU나 GPU에 데이터를 보내고 받는 시간을 아낄 수 있어, 50나노초(1나노초 = 10억 분의 1초)라는 믿기 어려운 속도로 의사결정이 가능합니다.
데이터 필터링 과정
FPGA 약 1,000개를 활용해 초당 11만 건의 충돌 이벤트를 처리합니다. 50나노초 안에 각 이벤트를 통과시킬지 걸러낼지 결정합니다.
1단계를 통과한 이벤트를 추가 분석해 최종적으로 초당 약 1,000건만 저장합니다.
전체 데이터의 0.02% 미만만 저장됩니다. 이 데이터가 42개국 170개 사이트에 분산 저장됩니다.
AXOL1TL: 미지의 입자를 찾는 AI
특히 주목할 만한 것은 AXOL1TL 알고리즘입니다. 기존에 알려진 입자 반응 패턴 외에 표준모형 밖의 이상한 충돌 이벤트(즉, 아직 발견되지 않은 새로운 물리 법칙의 흔적일 수 있는 것)를 실시간으로 탐지합니다. 2024년 5월부터 실제 CMS(Compact Muon Solenoid — LHC의 주요 검출기 중 하나) 실험에 적용 중입니다.
오픈소스 도구 HLS4ML — 누구나 쓸 수 있습니다
CERN이 이 기술을 개발하면서 만든 도구 HLS4ML을 오픈소스로 공개했습니다. PyTorch나 TensorFlow(AI 모델을 만드는 데 쓰는 프로그래밍 도구)로 만든 AI 모델을 FPGA나 ASIC 하드웨어에서 바로 실행할 수 있는 코드로 자동 변환해주는 도구입니다.
pip install hls4ml한 줄이면 설치됩니다. AI 연구자나 하드웨어 엔지니어라면 HLS4ML GitHub 저장소에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
2031년에는 데이터가 10배 더 늘어납니다
2031년 고휘도 LHC(HL-LHC) 업그레이드 후 데이터량이 현재의 10배로 증가할 전망입니다. AI를 하드웨어에 직접 통합하는 이 기술의 중요성은 앞으로 더욱 커집니다.
CERN의 이 사례는 "AI가 실리콘 위에서 돌아가는 것"에서 "AI가 실리콘 그 자체가 되는 것"으로의 전환을 보여줍니다. 극한의 과학 실험에서 시작된 기술이 언젠가 일반 하드웨어에도 영향을 줄 수 있습니다.
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