하이브리드 컴퓨팅

하이브리드 컴퓨팅 개념

• 고전적 컴퓨팅(CPU, GPU)과 차세대 기술(양자, 광자, 뉴로모픽)을 통합하여 오케스트레이션 하고 복잡한 문제를 해결하는 컴퓨팅 패러다임
• 데이터 증가와 복잡한 분석 요구, 단일 기술로는 해결할 수 없는 문제로 다중 컴퓨팅 환경의 조화 필요

하이브리드 컴퓨팅 아키텍처, 핵심요소, 활용방안

하이브리드 컴퓨팅 아키텍처

하이브리드 컴퓨팅 핵심요소

구분	핵심요소	설명
컴퓨팅 환경	고전적 시스템	CPU와 GPU는 대규모 데이터 처리를 위한 기본 요소로, 기존 컴퓨팅 워크로드를 담당
	특화 시스템	ASICs, 뉴로모픽 등 AI 연산, 추론을 담당
	차세대 시스템	양자, 광자, 바이오 기술은 복잡한 최적화 문제와 고차원 데이터 분석에 적합
오케스트레이션 계층	데이터 패브릭	통합 데이터 관리를 통해 서로 다른 시스템 간의 상호 운용성을 제공
	워크플로우 관리	워크플로우를 효율적으로 조정하여 시간과 자원을 절약
지원 요소	보안 및 거버넌스	자율적으로 작동하는 시스템 간 데이터 전송과 보안을 위한 정밀한 관리
	변화 수용성	빈번한 기술 변화와 실패를 수용할 수 있는 유연한 조직 구조 필요

하이브리드 컴퓨팅 활용방안

분야	사례	기대 효과
제조	AI와 뉴로모픽 컴퓨팅을 결합하여 생산 라인 자동화	생산성 향상 및 운영 비용 절감
금융 서비스	양자 컴퓨팅 기반 금융 모델링	초고속 리스크 분석 및 사기 탐지
생명과학	양자 및 광학 컴퓨팅을 활용한 신약 개발	신약 발견 속도 증가 및 연구비용 절감

하이브리드 컴퓨팅 도입시 고려사항

• 통합 아키텍처를 설계하여 하이브리드 시스템 간 상호 운용성 향상 필요
• ATAM, CBAM 통해 조직 내 적합한 기술 융합 필요