엔비디아의 코랄(CORAL)/시에라(Sierra) 아키텍처, NVLink(NV링크)를 구현하는 파스칼(Pascal) GPU 아키텍처, DGX-1 등의 솔루션이 10년이 걸릴 암 예방, 진단 및 치료 기술을 5년으로 단축하는데 일익을 담당할 것으로 보인다.

엔비디아(CEO 젠슨 황)가 미 국립암연구소(National Cancer Institute), 미 에너지부(DOE; U.S. Department of Energy) 및 여러 미 국립 연구소들과 협력해 암 관련 연구 가속을 위한 계획을 지원한다고 밝혔다.

오바마 정부는 10년이 걸릴 암 예방, 진단 및 치료의 발전을 5년 내에 이루는 것을 목표로 ‘캔서 문샷(Cancer Moonshot)’ 계획을 연초에 발표했다. 이 계획에 따라 엔비디아는 캔들(CANDLE; Cancer Distributed Learning Environment)이라고 불리는 AI 프레임워크를 구축하는데 중점을 두어, 암을 연구하는데 필요한 AI 기술을 구현하는 공용 디스커버리 플랫폼을 제공할 예정이다. 캔들은 암을 이해하는 방식을 바꾸기 위해 설계된 최초의 AI 프레임워크로, 전세계 데이터 과학자들에게 암을 연구할 수 있는 강력한 툴을 제공한다.

미 국립암연구소(NCI), 프레데릭 국립 암 리서치 연구소(Frederick National Laboratory for Cancer Research), 미국 에너지부(DOE), 아르곤(Argonne), 오크리지(Oak Ridge), 리버모어(Livermore), 로스 앨러모스(Los Alamos) 국립 연구소들이 캔들을 위해 협력하고 있다. 엔비디아의 엔지니어 및 전산 과학자들은 암 연구원들의 생산성을 매년 10 배 향상시키는 것을 목표로 최신 슈퍼컴퓨팅 인프라에 최적화 된 AI 소프트웨어 플랫폼을 공동으로 개발하는데 기여할 것이다.

아르곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory)의 컴퓨팅, 환경, 생명 부문 어소시에이트 디렉터인 릭 스티븐(Rick Stevens)은 “AI는 캔서 문샷의 목적을 달성하는데 필수적이다”며, “새로운 컴퓨팅 아키텍처는 불과 3년만에 뉴럴 네트워크 트레이닝을 50배 가속화했으며, 앞으로 더 극적인 결과가 기대된다”고 밝혔다.

엔비디아의 공동 설립자 겸 CEO 젠슨 황(Jen-Hsun Huang)은 “GPU 딥 러닝은 지금까지 가장 강력한 슈퍼컴퓨터로도 복잡했던 큰 문제를 해결하는 새로운 툴이 돼줬다”며, “엔비디아는 미국 에너지부 및 국립암연구소와 함께 암 연구를 위한 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 개발할 것이다. 이 같은 협력은 우리가 진행해온 암과의 싸움에서 큰 약진의 계기가 될 것”이라고 말했다.

미 에너지부와 국립암연구소의 ‘캔서 문샷’ 전략적 컴퓨팅 파트너십은 정밀 종양학 발전을 가속화하며, 이 파트너십은 암이 어떻게 진행하는지 이해하고, 현재의 치료법보다 더 효과적이고 유해성이 덜한 치료법을 찾고, 임상실험 환경 밖에서 유효성을 이해하는 등 3가지 정밀 의학 파일럿 프로젝트가 포함돼있다. 딥 러닝 기술은 이러한 프로젝트들을 수행하는데 있어 필수적이다.

캔들은 국립암연구소의 유전 데이터베이스에서 추출한 대량의 분자 데이터로부터 치료 반응이 예측되는 일반적인 암의 DNA 및 RNA의 근본적인 유전적 특성을 규명하는데 이용 될 예정이다. 또한, 주요 단백질 상호 작용의 분자역학 시뮬레이션을 가속화해, 암 발생 조건을 만드는 근본적인 생물학적 매커니즘을 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 마지막으로, 준 지도학습(Semi-supervised learning)을 통해 캔들은 정보 추출과 수백만명 환자의 기록 분석을 자동화해, 질병의 전이와 재발에 대한 포괄적인 암 감시 데이터베이스를 구축할 것이다.

로렌스 리버모어 국립연구소(Lawrence Livermore National Laboratory)의 컴퓨테이션 부문 데퓨티 어소시에이트 디렉터인 제임스 M. 브레이즈(James M. Brase)는 “대량의 데이터 분석, 특히 딥 러닝은 정밀 의학에서 핵의 확산 방지까지 우리 연구소의 미션을 달성하는 데 중요한 역할을 한다”며, “엔비디아는 가속화된 머신 러닝의 선두에 서있고, 새로운 코랄(CORAL)/시에라(Sierra) 아키텍처는 확장 가능한 딥 러닝 알고리즘의 차세대 버전을 개발하는데 중요하다. NVLink(NV링크)를 구현하는 파스칼™(Pascal™) GPU 아키텍처를 결합하면 대규모 뉴럴 네트워크의 트레이닝을 가속화할 수 있을 것”이라고 말했다.

오크 리지 국립 연구소(Oak Ridge National Laboratory) 산하 헬스 데이터 과학연구소 디렉터인 조지아 투어라시(Georgia Tourassi)는 “오늘날의 암 감시 시스템은 암의 진행 및 결과에 대한 중요한 생물지표를 추출하기 위해 임상 보고서를 수작업으로 분석하는 것에 의존하고 있다”며 “엔비디아의 DGX-1™과 같은 확장 가능한 솔루션에 HPC와 AI를 적용함으로써, 우리는 중요한 임상 정보를 보다 쉽게 추출하고 이 과정을 자동화해 암에 대한 이해를 크게 향상시킬 수 있을 것”이라고 설명했다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr