클라우드 슈퍼컴퓨팅으로 구현한 도시 디지털 트윈 테라픽셀 시각화

초록

본 논문은 Blender Cycles 렌더러를 퍼블릭 클라우드 환경으로 이식해 1시간 이내에 1테라픽셀 규모의 포토리얼리스틱 도시 디지털 트윈을 생성하고, 1024개의 GPU 노드(총 14 petaFLOPS)에서 98 % 효율을 달성한 사례를 제시한다. 시스템 설계, 확장성 검증, 비용‑성능 분석을 통해 클라우드 GPU 자원이 국가 슈퍼컴퓨터를 능가함을 입증한다.

상세 분석

이 연구는 기존 고성능 시각화 파이프라인이 슈퍼컴퓨터에 종속돼 있던 한계를 클라우드 기반으로 전환함으로써 극복한다. 핵심은 Blender Cycles의 GPU‑accelerated path‑tracing 엔진을 컨테이너화하고, 쿠버네티스‑기반 워크플로우와 자동 스케일링 매니저를 결합해 1024개의 NVIDIA A100 GPU 인스턴스를 동시 활용하도록 설계한 점이다. 데이터 입출력은 고속 객체 스토리지(S3 호환)와 파이프라인 내 캐시 계층을 도입해 네트워크 병목을 최소화했으며, 작업 스케줄러는 작업 단위(타일)당 256 MPixel 정도의 균등 분할을 수행해 부하 균형을 유지한다. 실험 결과, 1 테라픽셀 이미지를 58 분 내에 완성했으며, 이때 전체 FLOPS는 14 petaFLOPS 수준에 달했고, 확장 효율은 98 %에 이른다. 비용 측면에서는 동일 규모의 온‑프레미스 슈퍼컴퓨터 대비 30 % 이하의 직접 비용만 발생했으며, 초기 개발 단계에서 발생한 소프트웨어 디버깅 비용은 향후 재사용 가능한 프레임워크 구축으로 크게 감소할 것으로 기대된다. 또한, 렌더링 결과물은 멀티레졸루션 타일 서버에 실시간 스트리밍되어 사용자는 웹 브라우저 기반 인터페이스로 도시 전역을 자유롭게 확대·축소하며 IoT 센서 데이터와 연동된 시각 정보를 탐색할 수 있다. 이러한 접근은 대규모 지리공간 데이터와 실시간 스트리밍 데이터를 결합한 디지털 트윈 구현에 있어 클라우드 GPU 자원의 경쟁력을 명확히 보여준다.