GPU 8장이 CPU 2,500코어를 대신했다: STAR-CCM+로 재본 숫자

CAD-IT Korea가 딥가젯 dg5R(RTX Pro 6000 Blackwell 8장, 768GB)에서 Simcenter STAR-CCM+로 약 8천만 격자 유동 해석을 돌려 봤습니다. GPU를 2장에서 8장으로 늘리자 해석 시간이 131.4초에서 35.2초로 줄었고, 이론상 8배 가속 목표에 7.46배(효율 약 93%)로 도달했습니다. CAD-IT코리아는 이 성능을 CPU 코어로 환산하면 약 2,120~2,500코어 수준이라고 밝혔고, 같은 성능의 CPU 클러스터를 새로 구축하면 약 10억 원(메모리 가격 인상 전 기준)이 든다고 추산했습니다.

CFD 엔지니어에게 가장 아까운 시간은 계산이 끝나기를 기다리는 시간이다. 격자를 촘촘히 짤수록, 풀어야 할 현상이 복잡할수록 그 기다림은 길어진다. 몇 시간이 하루가 되고 하루가 며칠이 되면 답은 대개 둘 중 하나였다. 서버를 더 사거나, 기다리거나.

CAD-IT Korea는 세 번째 답을 들고 왔다. CAD-IT Korea는 지멘스의 유동·열 해석(CFD) 소프트웨어인 Simcenter STAR-CCM+(이하 STAR-CCM+)를 포함한 CAE 소프트웨어와 해석 용역을 취급한다. 이 회사는 최근 STAR-CCM+ 해석 인프라를 딥가젯 dg5R로 구축했다. GPU 8장, RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition(SE) 구성이다. 그리고 이 서버로 STAR-CCM+ 병렬 성능을 직접 측정하였다.

8천만 격자, GPU 8장, 그리고 CPU 서버 한 대로는 엄두 조차 안 되는 문제

CAD-IT Korea가 돌린 것은 격자 약 8천만 개짜리 유동 해석이었다. Solver는 STAR-CCM+의 Segregated Solver, 압력과 속도장을 번갈아 풀어가며 수렴시키는 일반 유동 해석 방식이다. 비교 방법은 단순했다. GPU를 2장, 4장, 8장으로 각각 실행하고 각각 10번째부터 60번째 iteration까지, 즉 50 iteration을 도는 데 걸린 시간을 쟀다.

96GB 메모리를 가진 RTX Pro 6000 Blackwell SE 한 장으로도 이 격자 규모를 감당하지 못해 계산 자체가 돌아가지 않았다. GPU 여러 장을 하나의 계산 자원으로 묶어야 겨우 시작선에 설 수 있는 문제였다는 뜻이다. 비교 대상으로는 Intel Xeon Platinum 8558(48코어, 2.1GHz)을 썼다.

GPU 2장에서 8장까지, 해석 시간은 4분의 1로

숫자만 보면 이렇다. GPU 2장 131.4초, 4장 68.4초, 8장 35.2초. GPU 개수를 곱한 만큼 그대로 나눈 이론치는 65.7초와 32.85초였으니, 실측은 이론치보다 근소하게 느렸다. GPU를 늘릴수록 계산 노드끼리 주고받아야 할 데이터도 늘어나는데, 그 통신 시간은 이론치 계산에 들어가지 않기 때문이다.

중요한 건 그 격차가 크지 않았다는 점이다. 8장에서 실측과 이론치의 차이는 2.35초, 비율로는 7퍼센트가 채 안 된다. GPU를 늘려도 통신이 계산 속도를 잡아먹지 않았다는 뜻이다.

여기엔 dg5R의 구조가 한몫한다. GPU 8장이 전부 6U 섀시 한 대 안에 들어 있다는 것 자체가 강점이다. 뒤에서 다시 나오지만 같은 성능을 CPU로 채우려면 서버 20여 대가 필요하다. 그 20여 대는 랙 사이를 오가는 네트워크 스위치와 케이블로 묶인다. dg5R은 그 통신이 섀시 밖으로 나갈 일이 없다. GPU 8장을 늘려도 통신 손실이 크게 붙지 않은 배경이다.

이론 8배, 실제 7.46배: 병렬 효율 93%

해석 시간을 가속도로 바꿔 보면 이 격차가 더 뚜렷해진다. 4장에서 이론 4배에 실제 3.84배, 8장에서 이론 8배에 실제 7.46배. 8장 기준 병렬 효율은 7.46을 8로 나눈 약 93퍼센트다.

GPU 병렬 처리에서 93퍼센트는 가벼운 숫자가 아니다. GPU를 한 장씩 더할 때마다 통신 오버헤드도 함께 늘어나는 탓에 병렬 효율은 GPU 개수가 늘수록 떨어지는 게 보통이다. 열 장, 스무 장으로 늘려도 이 효율이 유지될지는 다음 측정이 말해 줄 몫이지만 적어도 8장까지는 GPU를 더 사는 만큼 성능이 거의 그대로 따라왔다.

여기엔 클럭을 얼마나 오래 붙잡아 두는지도 걸려 있다. GPU는 뜨거워지면 알아서 클럭을 낮춘다. 50 iteration을 도는 내내 8장 전부가 정격 클럭을 유지하지 못했다면 이 정도 효율은 나오지 않는다. dg5R이 GPU뿐 아니라 CPU·메모리·NIC까지 전부 자체 설계한 콜드플레이트로 식히는 것도 이런 장시간 병렬 부하를 염두에 둔 설계다.

이 냉각 방식은 소음에서도 이득을 낸다. 공랭 GPU 서버는 고발열을 몇만 RPM의 고성능팬으로 배출 해서 풀로드의 소음은 마치 지하철역을 방불케한다. dg5R은 GPU와 CPU, 메모리(96GB 이상 모델)까지 물과 낮은 RPM의 팬으로 식히기 때문에 팬 부담이 줄고 풀로드 소음도 30~62dB 선에 머문다. 별도 서버실이나 데이터센터가 아니라 STAR-CCM+를 돌리는 엔지니어링 오피스 한쪽에 두고 쓸 수 있다는 뜻이다. 해석 서버를 옆에 두고 결과를 바로바로 확인하고 싶은 CFD 팀에는 이 부분이 랙 한 칸 값보다 크게 다가올 수 있다.

GPU 한 장이 CPU 300코어, 여덟 장이면 2,500코어

CAD-IT코리아는 이 성능을 CPU 코어 수로도 옮겨 봤다. 이론적 수치는 사양대로 계산한 값에 가깝고 현실적 수치는 실제 운영 조건을 반영한 값에 가깝다. GPU 1장은 이론적으로 265코어, 현실적으로는 300코어 수준. GPU 8장은 이론적으로 2,120코어, 현실적으로는 2,500코어 수준이었다. 그동안 다른 해석 인프라를 구축하며 쌓아 온 경험을 근거로 환산한 값이다.

숫자만으로는 감이 잘 안 잡히니 비교 기준이었던 서버로 바꿔 보자. Xeon Platinum 8558은 소켓당 48코어, 듀얼소켓 서버 한 대면 96코어다. GPU 1장의 현실적 성능(300코어)은 듀얼소켓 서버 약 3대에 해당하고 GPU 8장의 성능(2,120~2,500코어)은 22~26대에 해당한다. 6U짜리 서버 한 대가 서버실 한 칸을 대신하는 셈이다.

이번 테스트는 dg5R을 다 채우지도 않은 구성이었다는 점도 짚어 둘 만하다. dg5R 한 대에는 GPU를 최대 10장까지 얹는다. 이번에 쓴 건 8장이니 랙을 새로 들이지 않고도 GPU 2장만큼의 여유가 아직 남아 있다. 격자를 더 촘촘히 짜거나 케이스를 하나 더 얹어야 하는 상황이 오면, 그 여유부터 쓰면 된다.

STAR-CCM+가 유동 솔버를 GPU로 옮긴 건 이번이 처음이 아니다. 지멘스는 2306 버전에서 결합 솔버를 GPU 네이티브로 전환하며 NVIDIA A100 기준 최대 17배, H100 기준 최대 23배 가속을 공개했고 그 뒤로도 GPU가 맡는 솔버 범위를 계속 넓혀 왔다. CAD-IT Korea가 이번에 본 숫자는 그 흐름 위에서 나온 결과에 가깝다.

10억 원짜리 클러스터와 서버 한 대

CAD-IT Korea는 2,500코어 규모 CPU 클러스터를 새로 구축하는 비용을 메모리 가격 인상 전 기준으로 약 10억 원이라고 추산했다. dg5R 한 대, GPU 8장 구성으로 그만한 성능이 나온다면 이 비교는 컴퓨팅 비용만의 문제가 아니게 된다.

CPU 코어 2,500개를 채우려면 서버 22~26대가 있어야 한다. 그 서버들이 앉을 랙과 그 랙을 식힐 냉방까지 함께 들어온다는 뜻이다. dg5R은 이 문제를 6U 한 대 안에서 끝낸다. GPU·CPU·메모리·NIC를 전부 자체 설계한 콜드플레이트로 식히는 액체냉각 구조라 별도 항온항습 설비 없이도 서버실이나 사무실에 바로 들어간다. 회사가 밝힌 PUE(전력 사용 효율지수)는 1.41이다. 공랭 데이터센터의 1.85보다 냉각에 드는 전기가 덜 든다. 서버는 출하 전 개별 번인 테스트를 거치고 업계 최장인 3년 보증과 기술지원이 포함된다. 새 클러스터를 설계하고 발주하고 공간을 마련하는 몇 달을 랙 하나로 줄이는 셈이다.

매니코어소프트가 dg5R을 "박스 안의 데이터센터"라고 부르는 이유가 여기에 있다. CAD-IT코리아의 STAR-CCM+ 실측은 그 문구가 광고 카피만은 아니라는 근거 하나를 보탰다.

GPU 8장이 CPU 2,500코어를 대신했다는 것은 서버 한 대가 서버실 하나를 대신했다는 뜻이기도 하다. CFD 해석 대기 시간에 발목이 잡혀 있다면, 클러스터를 새로 짓기 전에 dg5R부터 검토해 볼 이유는 충분하다.