엔비디아, 기상 예측 위한 생성형 AI 모델 발표
젠슨 황은 지난 6월 열린 컴퓨텍스(COMPUTEX) 2024에서 어스-2를 통해 사용할 수 있는 코디프를 발표했다.AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아가 고해상도 대기 역학을 에뮬레이션하는 새로운 생성형 AI 모델인 스톰캐스트(StormCast)를 발표했다.
이는 기후 연구와 예측을 개선하고 가속화하는 최신 기술로써, 허리케인과 토네이도를 비롯한 기타 기상이변의 발생 빈도와 심각성이 증가하는 요즘 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.
현재 대서양 허리케인 시즌이 절정에 이른 시점에서, 엔비디아 리서치(NVIDIA Research)는 스톰캐스트가 폭풍보다는 크지만 사이클론보다는 작은 규모인 ‘중규모’에서 신뢰할 만한 날씨 예측을 가능하게 한다고 밝혔다. 이는 재난 계획과 완화에 매우 중요하다.
로렌스 버클리 국립 연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory)와 워싱턴 대학교(University of Washington)가 공동으로 작성한 논문에 따르면, 스톰캐스트는 극심한 기상 현상으로 미국에서만 매년 1,500억 달러 이상의 금전 피해, 인명 피해, 주택 파괴가 발생하고 있는 상황에서 등장했다.
이는 생성형 AI가 기후 연구와 실행 가능한 극한 기상 예측에서 엄청난 혁신을 촉진해 과학자들이 생명과 세계를 구하는 가장 중요한 과제를 해결하는 데 어떻게 도움을 주고 있는지 보여주는 한 가지 예시에 불과하다.
엔비디아 어스-2(Earth-2)는 AI, 물리 시뮬레이션, 컴퓨터 그래픽의 힘을 결합한 디지털 트윈 클라우드 플랫폼으로, 전례 없는 정확성과 속도로 전 세계적 규모의 날씨와 기후 예측을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있도록 지원한다.
미국 국립해양대기청의 정지 궤도 운영 환경 위성을 사용해 시각화한 중규모 대류 시스템.예를 들어, 대만의 NCDR(National Science and Technology Center for Disaster Reduction)에서는 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 사용해, 25km 규모의 대기 데이터를 2km로 12.5배 수준으로 높여 초고해상도 변환이 가능하다.
즉, 이전에는 CPU에 거의 3백만 달러가 소요됐던 이 센터의 잠재적 생명 구조 작업이, 엔비디아 H100 텐서 코어(Tensor Core) GPU가 탑재된 단일 시스템에서는 약 6만 달러로 수행할 수 있게 되는 것이다.
이는 생성형 AI와 가속 컴퓨팅이 어떻게 에너지 효율성을 높이고 비용을 낮출 수 있는지 보여주는 엄청난 절감 효과의 예시다.
이 센터는 코디프를 활용해 도시 지역에서 강풍이 도로까지 내려와 건물을 파손하고 보행자에게 영향을 미치는 다운워시(downwash) 현상도 예측할 계획이다.
이제 스톰캐스트는 코디프에 시간별 자기회귀 예측(hourly autoregressive prediction) 기능을 추가해, 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측할 수 있다.
