노드는 데이터를 전송하는 통로에 접속되는 하나 이상의 단위로 주로 통신망의 분기점이나 단말기의 접속점을 말한다. 스누코어는 일반적인 슈퍼컴퓨터와는 달리 노드 한 대에 최대 6개의 그래픽 처리장치(GPU)를 장착하는 방법으로 기존 슈퍼컴퓨터의 노드 당 계산 속도를 세계에서 가장 빠른 수준으로 끌어올리는데 성공했다. 연구진에 따르면 대부분의 슈퍼컴퓨터에는 각 노드 당 최대 2개의 GPU밖에 장착하지 못했다.

그러나 이 교수팀이 개발한 소프트웨어 기술을 사용하면 노드마다 최소 3개 이상의 GPU를 장착할 수 있어 많은 양의 계산을 한꺼번에 처리하면서도 효율적으로 계산할 수 있게 된다. 실제 연구 결과 일반적으로 슈퍼컴퓨터의 계산 속도를 평가하는데 사용하는 프로그램(린팩 벤치마크)으로 측정한 스누코어의 노드 당 계산 속도는 0.991테라플롭스(TFLOPS)로 이 수치는 현존하는 슈퍼컴퓨터 중에서 가장 빠르고, 전력효율 면에서도 와트당 871메가플롭스(MFLOPS)로 세계 20위권의 탁월한 수준으로 나타났다. 특히 시중에서 흔히 구할 수 있는 AMD의 CPU와 GPU, 타이안의 마더보드 및 멜라녹스의 인피니밴드 네트워크 장비 등 부품과 연구팀이 자체 설계한 냉각 시스템을 이용해 제작된 것이 특징으로 성능 대비 가격도 부담없다. 교과부에 따르면 다른 세계 최상위급 슈퍼컴퓨터들과 비교해도 최대 8.3%(1/12)로 저렴하다.

이 교수팀은 이번 연구결과를 소속대학(서울대)에서 개발하고 있는 OpenCL(Open Computing Language, 개방형 범용 병렬 컴퓨팅 프레임워크) 기반의 프로그래밍 환경인 SnuCL에 적용해 추후 일반 국민에게도 공개할 예정이다. 이재진 교수는 "이번 연구는 소프트웨어 기술이 뒷받침되었을 때 슈퍼컴퓨터의 구축·관리 비용이 획기적으로 절감되고 IT분야의 저탄소 녹색성장에도 기여할 수 있음을 보여준 구체적인 사례"라며, "다른 IT분야에 비해 슈퍼컴퓨터의 연구개발이 뒤처져 있는 우리나라가 미국·일본·중국 등 슈퍼컴퓨터 강국과 나란히 설 수 있는 계기가 될 것"이라고 연구 의의를 전했다.

▲서울대 매니코어 프로그래밍 연구단에서 자체 제작한 슈퍼컴퓨터 스누코어(SnuCore). 가운데 위치한 것은 본 연구팀에서 제작한 냉각 시스템이며, 좌우로 노드가 8개씩 위치하고 있다. ⓒ2012 HelloDD.com