서비스 시장으로서의 고성능 컴퓨팅(HPC) - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 세분화, 구성 요소별(플랫폼, 솔루션), 배포별(퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드), 조직 규모별(SME, 대기업), 수직별(BFSI, 헬스케어, 리테일, 기타), 지역별, 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

서비스로서의 글로벌 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장은 2023년에 402억 3천만 달러 규모였으며, 예측 기간 동안 7.58%의 CAGR로 2029년까지 629억 3천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 서비스로서의 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장은 클라우드 기반 플랫폼을 통해 고성능 컴퓨팅 기능을 제공하는 것을 의미하며, 기업과 조직이 온프레미스 인프라에 투자하지 않고도 슈퍼컴퓨팅 파워에 액세스할 수 있도록 합니다. HPC 시스템은 대량의 데이터를 고속으로 처리하도록 설계되어 과학 연구, 엔지니어링 시뮬레이션, 재무 모델링, 데이터 분석과 같은 분야에서 복잡한 계산 작업에 필수적입니다. HPC를 서비스로 제공함으로써 클라우드 제공자는 회사가 사용량에 따라 요금을 지불하는 방식으로 강력한 컴퓨팅 리소스를 활용할 수 있도록 하여 전용 HPC 인프라를 배포하고 유지하는 데 따른 초기 비용과 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다. 이 서비스 지향 모델은 특히 작업 부하가 변동하거나 사내 IT 역량이 제한적인 조직에 유용합니다. 핵심 비즈니스 기능에 집중하는 동시에 필요에 따라 컴퓨팅 성능을 확장할 수 있기 때문입니다. HPC는 약물 발견, 게놈 연구, 기상 예보, 지진 분석 및 재무 위험 평가와 같은 프로세스를 가속화하여 의료, 제약, 석유 및 가스, 제조, 금융 서비스 및 학계를 포함한 다양한 산업을 지원합니다. 이 시장은 데이터 집약적 애플리케이션에 대한 수요 증가, 클라우드 컴퓨팅 채택 증가, 대규모 시뮬레이션, 빅데이터 분석 및 인공 지능(AI)에 의존하는 산업에서 더 빠른 처리 기능에 대한 필요성에 의해 주도됩니다. 산업 전반에서 생성되는 데이터 양이 계속 증가함에 따라 복잡한 알고리즘과 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있는 효율적인 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요도 증가합니다. 서비스로서의 HPC 모델은 최첨단 기술에 대한 유연하고 확장 가능하며 비용 효율적인 액세스를 제공하여 이러한 요구 사항을 충족합니다.

주요 시장 동인

빅데이터 분석에 대한 수요 증가

서비스로서의 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장의 주요 동인 중 하나는 산업 전반에 걸쳐 빅데이터 분석에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 디지털 변환 이니셔티브의 급속한 확장으로 인해 기업, 정부 및 연구 기관에서 엄청난 양의 데이터가 생성되었습니다. 빅데이터 분석은 이제 금융, 의료, 소매 및 제조와 같은 산업에 필수적이며, 이러한 산업에서는 데이터 기반 통찰력이 경쟁 우위를 위해 필수적입니다. 그러나 이러한 대규모 데이터 세트를 관리하고 처리하려면 엄청난 컴퓨팅 능력이 필요하며, 기존 IT 인프라에서는 종종 지원할 수 없습니다. 서비스로서의 HPC는 이러한 대규모 데이터 세트를 처리하는 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 조직이 실시간으로 복잡한 계산, 시뮬레이션 및 데이터 모델링을 수행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 HPC as a Service는 방대한 양의 생물학적 데이터를 처리하여 게놈 시퀀싱과 약물 발견을 용이하게 하고 연구 일정을 단축합니다. 마찬가지로 금융 분야에서 HPC as a Service를 사용하면 위험 분석, 사기 탐지 및 알고리즘 거래가 향상되어 금융 기관이 정보에 입각한 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 클라우드 기반 HPC 서비스의 유연성 덕분에 기업은 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이도 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 확장할 수 있습니다. 이 모델은 기존 고성능 컴퓨팅 시스템에 투자할 자본이 부족하지만 여전히 고급 데이터 분석 기능이 필요한 중소기업(SME)에게 특히 매력적입니다. 산업이 데이터 중심 접근 방식을 계속 채택함에 따라 방대한 데이터 세트를 처리, 분석 및 추출하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하므로 HPC as a Service에 대한 수요가 증가할 것입니다.

인공 지능 및 머신 러닝 채택 증가

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 부상은 고성능 컴퓨팅(HPC) as a Service 시장의 또 다른 주요 원동력입니다. AI 및 ML 애플리케이션은 복잡한 모델, 특히 패턴을 인식하고 예측하고 의사 결정을 개선하기 위해 방대한 양의 데이터를 처리하는 딥 러닝 알고리즘을 훈련하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 기존 컴퓨팅 인프라는 고속 처리, 대용량 메모리 및 병렬 컴퓨팅 기능이 필요한 AI 및 ML 워크로드의 요구 사항을 충족하지 못하는 경우가 많습니다. HPC as a Service는 기업이 막대한 선행 인프라 투자 없이도 AI 및 ML 개발을 가속화할 수 있는 강력하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 자동차, 의료 및 사이버 보안과 같은 분야의 기업은 자율 주행, 예측 의료 및 위협 탐지를 위해 AI 기반 애플리케이션을 점점 더 활용하고 있습니다. 이러한 애플리케이션에는 집중적인 데이터 처리가 필요하며 HPC as a Service는 종량제 방식으로 방대한 컴퓨팅 성능과 저장 용량에 대한 액세스를 제공하여 지원할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 HPC 서비스는 기업이 리소스를 빠르게 확장하여 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있으므로 AI 기반 혁신의 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 또한 HPC as a Service의 유연성과 접근성 덕분에 소규모 기업도 AI 분야에서 경쟁할 수 있으며, 고급 컴퓨팅 기능에 대한 접근성을 민주화할 수 있습니다. AI와 ML이 다양한 산업에 계속 침투함에 따라 HPC as a Service에 대한 수요는 확대될 것입니다. 이는 AI 기반 기술을 개발하고 배포하기 위한 백본 역할을 하기 때문입니다.

클라우드 컴퓨팅 및 하이브리드 클라우드 모델의 발전

클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 하이브리드 클라우드 모델의 채택 증가는 HPC as a Service(HPC) 시장의 중요한 원동력입니다. 클라우드 컴퓨팅은 확장 가능하고 유연하며 비용 효율적인 솔루션을 제공함으로써 조직이 컴퓨팅 리소스에 액세스하고 활용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. HPC 분야에서 클라우드 기반 서비스로의 전환을 통해 기업은 값비싼 온프레미스 인프라에 투자하지 않고도 고성능 컴퓨팅의 힘을 활용할 수 있습니다. 클라우드 기반 HPC as a Service는 복잡한 시뮬레이션, 대규모 데이터 처리 및 고성능 애플리케이션을 실행하는 데 필수적인 GPU, CPU 및 고속 네트워킹을 포함한 최첨단 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 제공합니다. 또한 온프레미스 인프라와 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 서비스를 결합하는 하이브리드 클라우드 모델은 기업에 HPC 워크로드를 관리하는 데 더 큰 유연성을 제공합니다. 조직은 클라우드 기반 HPC를 활용하여 확장 가능한 주문형 처리 성능을 제공하는 동시에 중요한 애플리케이션과 민감한 데이터를 온프레미스에서 유지할 수 있습니다. 이 하이브리드 방식을 사용하면 운영 효율성, 비용 관리 및 보안을 더욱 높일 수 있습니다. 시뮬레이션, 엔지니어링 설계 및 제품 테스트를 위해 HPC에 의존하는 항공우주, 자동차 및 제약과 같은 산업의 경우 하이브리드 클라우드 모델을 통해 기존 인프라를 고급 클라우드 기반 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다. 또한 클라우드 보안, 네트워킹 및 자동화의 발전으로 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 우려가 해결됨에 따라 조직에서 HPC as a Service를 도입하기가 더 쉬워졌습니다. 클라우드 컴퓨팅 기술이 계속 발전하고 하이브리드 클라우드 도입이 증가함에 따라 HPC as a Service 시장은 유연하고 확장 가능하며 안전한 고성능 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요에 힘입어 견고한 성장을 보일 것입니다.

주요 시장 과제

고성능 컴퓨팅(HPC) as a Service 시장에서의 높은 비용과 복잡한 가격 책정 모델

고성능 컴퓨팅(HPC) as a Service 시장에서 가장 중요한 과제 중 하나는 가격 책정 모델의 높은 비용과 복잡성입니다. HPC 시스템은 상당한 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 네트워킹 기능이 필요하며, 종종 GPU, FPGA 또는 고속 상호 연결과 같은 특수 하드웨어가 필요합니다. 이러한 리소스는 프리미엄으로 제공되며, 서비스로 제공될 때 공급업체는 비용 효율성과 성능의 균형을 맞춰야 합니다. 많은 조직, 특히 중소기업(SME)의 경우, HPC 솔루션을 사내에 배포하는 비용은 특수 인프라, 숙련된 인력 및 지속적인 유지 관리가 필요하기 때문에 이미 엄청납니다. HPC as a Service(HPCaaS)는 강력한 컴퓨팅 리소스에 대한 클라우드 기반 주문형 액세스를 제공하여 이러한 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 하지만, 서비스 제공업체가 사용하는 가격 모델은 종종 복잡하고 탐색하기 어려울 수 있습니다. 많은 제공업체는 계층형 또는 소비 기반 가격을 사용하는데, 여기서 비용은 사용된 컴퓨팅 시간, 스토리지 및 대역폭의 양과 데이터 전송 및 스토리지에 대한 추가 요금에 따라 결정됩니다. HPC를 처음 사용하거나 클라우드 기반 서비스에 익숙하지 않은 기업의 경우 이러한 비용을 추정하고 관리하는 것이 상당한 장애물이 될 수 있습니다. 클라우드에서 HPC 환경을 구성하고 최적화하는 복잡성과 더불어 예측할 수 없는 작업 부하로 인해 예상치 못한 비용 초과가 발생할 수 있습니다. 게다가 기본 가격에 포함되지 않는 경우가 많은 특수 소프트웨어 라이선스가 필요하여 전체 지출이 더욱 증가할 수 있습니다. 이러한 복잡성으로 인해 잠재 사용자, 특히 예산이 제한된 사용자는 HPCaaS를 도입하지 못할 수 있습니다. 총 비용을 미리 예측하고 투자 수익률(ROI)을 완전히 평가하기 어려울 수 있기 때문입니다. 공급업체 간에 표준화된 가격 책정 모델이 부족하여 혼란이 가중되어 사용자가 옵션을 비교하고 가장 비용 효율적인 솔루션을 선택하는 데 어려움을 겪습니다. 게다가 HPCaaS는 종량제 모델을 제공할 수 있지만, 높은 활용률이나 장기 프로젝트로 인해 클라우드 기반 솔루션이 예상보다 더 비쌀 수 있으며, 특히 온프레미스 HPC 인프라를 소유하고 운영하는 것과 비교할 때 더욱 그렇습니다. 복잡성과 예상치 못한 비용의 가능성은 많은 기업, 특히 의료, 금융, 학계와 같이 비용에 민감하지만 HPC에서 큰 혜택을 볼 수 있는 산업에 진입하는 데 상당한 장벽이 됩니다. 이러한 과제를 해결하려면 서비스 공급업체가 보다 투명하고 단순화된 가격 책정 모델과 고객이 시간이 지남에 따라 HPCaaS 비용을 더 잘 추정하고 관리하는 데 도움이 되는 도구와 서비스를 제공해야 합니다.

서비스로서의 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장에서의 데이터 보안 및 규정 준수 문제

서비스로서의 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장이 직면한 또 다른 주요 과제는 데이터 보안 및 규정 준수 문제입니다. HPC 워크로드에는 독점 정보, 연구 데이터, 재무 모델, 개인 또는 기밀 고객 정보를 포함한 방대한 양의 민감한 데이터 처리가 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 워크로드가 클라우드 기반 HPC 서비스로 이동함에 따라 조직은 온프레미스 설정에서와 동일한 수준의 보안 및 규정 준수를 외부 환경에서 유지하는 복잡성을 탐색해야 합니다. 클라우드 기반 플랫폼은 본질적으로 비공개 폐쇄 환경보다 데이터 침해, 무단 액세스, 맬웨어 공격과 같은 사이버 보안 위협에 더 많이 노출됩니다. 이러한 위험은 HIPAA, GDPR 또는 PCI DSS와 같은 엄격한 규제 프레임워크가 엄격한 데이터 보호 및 개인 정보 보호 조치를 요구하는 의료, 금융 및 정부와 같은 산업에서 특히 심각합니다. 타사 서비스 공급자를 사용하는 동안 이러한 규정을 준수하는 것은 HPCaaS를 고려하는 조직의 주요 관심사입니다. 데이터 보안에 대한 책임은 종종 서비스 공급자와 고객 간에 공유되어 책임에 대한 모호성이 발생할 수 있기 때문입니다. 데이터 저장 및 처리의 지리적 위치는 다른 지역의 규정이 민감한 데이터를 저장하거나 전송할 수 있는 위치에 제한을 가할 수 있으므로 복잡할 수 있습니다. 예를 들어, 유럽 조직은 EU 외부에 있는 서버에 특정 유형의 데이터를 저장하는 것이 금지되어 글로벌 HPCaaS 공급자를 사용할 때 잠재적인 규정 준수 위험이 발생할 수 있습니다. 또 다른 과제는 HPCaaS 공급자가 사용하는 암호화, 액세스 제어 및 보안 프로토콜이 고객의 산업 및 규제 환경의 특정 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것입니다. 대부분의 클라우드 공급자는 휴면 및 전송 중 암호화와 같은 기본적인 보안 기능을 제공하지만 보안 인클레이브, 다중 요소 인증 또는 실시간 모니터링과 같은 보다 고급 보안 조치가 필요한 매우 민감한 워크로드에는 충분하지 않을 수 있습니다. 또한 HPC 워크로드의 복잡성이 커짐에 따라 공격 표면도 커져 조직이 모든 잠재적 취약성을 적절하게 해결하기가 더 어려워집니다. 이러한 과제는 많은 조직이 HPCaaS 공급자의 보안 태세를 평가하거나 클라우드 환경을 적절하게 구성하고 관리하는 데 필요한 내부 전문 지식이 없을 수 있다는 사실로 인해 더욱 복잡해집니다. 클라우드 기반 HPC 서비스의 공유 인프라는 데이터 격리 및 다중 테넌시에 대한 우려를 제기할 수 있습니다. 클라우드 제공자는 가상화 및 컨테이너화와 같은 기술을 사용하여 다양한 사용자의 데이터를 분리하지만, 우발적인 데이터 유출 또는 교차 테넌트 취약성의 위험은 많은 조직, 특히 민감하거나 규제되는 정보를 처리하는 조직에 여전히 우려 사항입니다. 데이터 침해 또는 불이행으로 인해 상당한 재정적 처벌 또는 평판 손상이 발생할 수 있는 산업에서 이러한 보안 및 규정 준수 위험은 HPCaaS 도입에 대한 상당한 장벽이 될 수 있습니다. 이러한 우려 사항을 해결하기 위해 HPCaaS 제공자는 보다 강력한 보안 기능, 명확한 규정 준수 지원, 보안 관행 및 인증에 대한 향상된 투명성을 제공하고, 고객과 긴밀히 협력하여 특정 보안 및 규정 준수 요구 사항이 충족되도록 해야 합니다.

주요 시장 동향

클라우드 기반 고성능 컴퓨팅(HPC) 솔루션에 대한 수요 증가

고성능 컴퓨팅(HPC) 서비스 시장을 주도하는 가장 두드러진 동향 중 하나는 클라우드 기반 HPC 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 다양한 산업의 기업이 증가하는 양의 데이터를 계속 관리하고 분석함에 따라 온프레미스 인프라에 대한 상당한 투자 없이도 액세스할 수 있는 확장 가능하고 유연한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 클라우드 기반 HPC 솔루션은 기업이 프로젝트 요구 사항에 따라 컴퓨팅 성능을 필요에 따라 임대하고 확장하거나 축소할 수 있는 기능을 제공함으로써 이러한 수요를 충족하며, 이를 통해 하드웨어에 대한 대규모 자본 지출의 필요성을 제거합니다. 이러한 추세는 자체 HPC 인프라를 구축하고 유지할 재정적 자원이나 기술 전문성이 부족할 수 있는 중소기업(SME)에서 특히 흔합니다. 클라우드 기반 HPC를 통해 이러한 조직은 훨씬 적은 비용으로 빅데이터 분석, 시뮬레이션, 머신 러닝과 같은 작업에 고급 컴퓨팅의 힘을 활용할 수 있습니다. 또한 클라우드의 유연성 덕분에 기업은 변화하는 작업 부하에 빠르게 적응하여 혁신을 가속화하고 제품 및 서비스의 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 의료, 금융, 제조, 과학 연구와 같은 산업이 복잡한 시뮬레이션 및 데이터 집약적 작업에 클라우드 기반 HPC를 점점 더 많이 채택함에 따라 이러한 추세는 HPC as a Service 시장의 지속적인 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 주요 클라우드 서비스 공급업체는 이러한 증가하는 수요를 충족하기 위해 HPC 제품을 확장하고 있으며, GPU 가속, AI 프레임워크, 성능과 효율성을 향상시키기 위한 전문 스토리지 옵션과 같은 고성능 기능을 통합하고 있습니다.

세그먼트별 통찰력

배포 통찰력

퍼블릭 클라우드 세그먼트는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 기록했습니다. 퍼블릭 클라우드 세그먼트의 서비스로서의 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장은 몇 가지 중요한 요인에 의해 주도되어 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 주요 동인 중 하나는 과학 연구, 금융 서비스, 의료 및 제조와 같은 산업 전반에 걸쳐 방대한 컴퓨팅 성능에 대한 필요성이 증가하고 있다는 것입니다. HPC를 통해 조직은 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하고, 복잡한 시뮬레이션을 실행하고, 혁신을 가속화할 수 있으며, 이 모든 것이 오늘날의 데이터 중심 경제에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 퍼블릭 클라우드를 통해 HPC 기능을 제공함으로써 기업은 온프레미스 인프라를 구매하고 유지 관리하는 데 드는 높은 사전 비용 없이 확장 가능하고 강력한 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있습니다. 이러한 비용 효율성은 특히 중소기업(SME)과 스타트업에 주요 원동력인데, 클라우드를 통해 HPC 기술을 종량제로 활용하여 진입에 대한 재정적 장벽을 줄일 수 있기 때문입니다. 퍼블릭 클라우드 서비스의 유연성과 확장성은 변동이 심하거나 예측할 수 없는 컴퓨팅 요구 사항이 있는 조직에 특히 매력적입니다. 퍼블릭 클라우드 HPC 서비스는 수요에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 기능을 제공하므로 기업은 인프라를 과도하게 프로비저닝하지 않고도 최대 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이러한 확장성은 약물 발견이나 게놈 시퀀싱에 단기간 집중적인 계산이 필요한 생명 과학과 같은 분야나 경제 예측 주기 동안의 재무 모델링에서 특히 가치가 있습니다. Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 퍼블릭 클라우드 공급업체는 사전 구성된 환경, 최적화된 하드웨어, 고급 소프트웨어 도구에 대한 액세스를 포함한 광범위한 HPC 서비스를 제공하여 HPC 애플리케이션의 배포를 간소화하고 출시 시간을 단축합니다. 최첨단 HPC 기술에 대한 이러한 쉬운 접근성은 퍼블릭 클라우드 부문의 시장 성장을 더욱 촉진합니다. 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅데이터 분석의 채택 증가는 퍼블릭 클라우드에서 HPC as a Service의 주요 원동력입니다. 이러한 기술은 대량의 데이터를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 퍼블릭 클라우드는 방대한 병렬 처리 작업을 처리할 수 있는 기능 덕분에 AI/ML 워크로드를 실행하기에 완벽한 환경을 제공합니다. 클라우드 공급업체는 AI 및 ML 워크로드에 최적화된 GPU 및 TPU와 같은 특수 하드웨어를 점점 더 많이 제공하고 있어 기업이 데이터 집약적 애플리케이션을 위한 HPC 솔루션을 배포하기가 더 쉬워졌습니다. 이는 실시간 데이터 처리 및 분석이 중요한 자율 주행, 자연어 처리, 예측 분석과 같은 산업에서 특히 중요해졌습니다. 보안 및 규정 준수도 퍼블릭 클라우드에서 HPC를 채택하는 데 중요한 고려 사항입니다. 많은 클라우드 공급업체가 플랫폼의 보안 및 규정 준수 기능을 향상하고 데이터 개인 정보 보호 및 규제 요구 사항에 대한 우려를 해결하기 위해 상당한 투자를 했습니다. 이로 인해 퍼블릭 클라우드 HPC 서비스는 엄격한 규정 준수가 필요한 의료 및 금융과 같은 부문에서 더욱 실행 가능한 옵션이 되었습니다. 의료를 위한 HIPAA 또는 데이터 보호를 위한 GDPR과 같은 산업별 표준을 충족할 수 있는 기능은 조직이 데이터와 프로세스의 보안 및 규정 준수에 자신감을 갖고 퍼블릭 클라우드에서 HPC as a Service를 도입하도록 장려합니다. 디지털 변환에 대한 강조가 커지고 산업 전반에 걸쳐 클라우드 우선 전략으로 전환됨에 따라 퍼블릭 클라우드에서 HPC 도입이 더욱 촉진되고 있습니다. 기업이 IT 인프라를 현대화하려고 할 때 퍼블릭 클라우드는 강력한 컴퓨팅 기능에 액세스하고 혁신을 주도하며 빠르게 진화하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 매력적인 옵션을 제공합니다. 전반적으로, 퍼블릭 클라우드 부문의 HPC as a Service 시장은 비용 효율성, 확장성, AI 및 ML 도입, 향상된 보안 및 지속적인 디지털 혁신에 의해 주도되고 있으며, 향후 몇 년 동안 상당한 성장을 이룰 수 있는 위치에 있습니다.

지역별 통찰력

북미 지역은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 북미의 고성능 컴퓨팅(HPC) as a Service 시장은 산업 전반에 걸쳐 컴퓨팅 파워에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영하는 여러 요인이 융합되면서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 주요 원동력 중 하나는 빅데이터 분석, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 기술에 대한 의존도가 높아지고 있다는 것입니다. 이러한 고급 애플리케이션은 방대한 양의 데이터를 처리, 분석하고 통찰력을 도출하기 위해 방대한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 기존 컴퓨팅 시스템에서는 종종 이를 처리하기 어렵습니다. HPC as a Service는 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 기업이 인프라에 대한 대규모 사전 투자 없이도 고성능 컴퓨팅을 활용할 수 있도록 합니다. 이는 특히 게놈 시퀀싱, 위험 모델링, 제품 설계 시뮬레이션과 같은 데이터 집약적 작업이 혁신과 운영 효율성에 필수적인 의료, 금융, 제조 및 학계와 같은 산업에 매력적입니다. 또 다른 주요 동인은 클라우드 컴퓨팅 및 하이브리드 클라우드 환경의 채택 증가입니다. 클라우드 기반 HPC 솔루션은 유연성을 제공하여 기업이 변동하는 작업 부하에 따라 컴퓨팅 기능을 확장할 수 있습니다. 이는 특히 프로젝트별로 HPC 리소스가 필요한 연구 기관, 스타트업 및 기업에 유익하여 값비싼 전담 온프레미스 인프라가 필요 없습니다. 또한 조직이 디지털 변환 여정을 계속함에 따라 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼과 HPC 서비스를 통합하면 강력한 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스가 간소화됩니다. 이러한 액세스 용이성으로 인해 더 많은 기업이 HPC as a Service를 채택하여 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다.

북미에서는 AI 및 딥 러닝 기술의 급속한 발전으로 HPC as a Service에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이러한 기술은 복잡한 신경망을 훈련하고 정교한 알고리즘을 실행하는 것과 같은 작업에 방대한 컴퓨팅 성능에 크게 의존합니다. AI가 자동차(자율 주행), 의료(진단 도구), 금융(사기 탐지 및 알고리즘 거래)과 같은 분야에 더욱 깊이 자리 잡으면서 이러한 워크로드를 지원할 수 있는 HPC 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 서비스로서의 HPC는 상당한 자본 지출 없이도 필요한 컴퓨팅 파워를 제공하는 실용적인 솔루션을 제공하여 회사가 혁신과 제품 개발에 집중할 수 있도록 합니다.

최근 개발

• 2024년 5월, NVIDIA의 Grace Hopper가 AI 슈퍼컴퓨팅의 새로운 시대를 알립니다. 기후 및 날씨 모델링부터 과학 연구에 이르기까지 다양한 응용 분야에 중점을 둔 스위스의 Alps Supercomputer와 프랑스의 EXA1-HE와 같은 슈퍼컴퓨터는 전례 없는 200엑사플롭의 AI 컴퓨팅 파워를 제공할 예정입니다. 에너지 효율적인 Grace 아키텍처를 기반으로 하는 이러한 시스템은 다양한 분야에서 획기적인 연구와 발전을 가능하게 할 것입니다.

주요 시장 참여자

• IBM Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Company 
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• Fujitsu Limited
• Cisco Systems Inc.
• Oracle Corporation
• Hitachi Ltd