우주론의 현 상황

At the Edge of Time: Exploring the Mysteries of Our Universe's First Seconds (Paperback)
Dan Hooper / Princeton University Press / 2021년 4월

우주론의 현 상황을 보여주는 좋은 소개서이다. 저자의 전공은 암흑물질인데, 저자가 관련된 일화--암흑물질이 발생시키는 것처럼 보이는 우리 은하 중심부로부터 오는 감마선 발견(8장)--을 흥미롭게 읽었다. 하지만 정말 암흑물질의 신호인지는 여전히 결론이 나지 않은 상황이다. 

빅뱅 이후의 굉장히 짧은 시간[10^(-43) 초!] 이내에 우리가 알지 못하는 우주의 많은 비밀이 숨어있으리라고 저자는 이야기하며, 앞으로 지속될 연구를 통해 과학의 진보가 계속 이어지리라는 희망을 견지하면서 논의를 전개한다. 반면, 새로운 혁명이 잉태되고 있을지도 모른다는 이야기를 제일 마지막에 꺼낸다. 어찌 보면 현재 우주론 연구자들이 가지고 있는 딜레마를 잘 보여주고 있다고 생각한다. 암흑물질과 암흑에너지가 무엇인지 모르는 엄청난 곤혹스러움, 부정할 수 없(다고 생각하)는 과거의 성공, 전망의 부재... 

과학의 역사가 어떻게 흘러갈지는 아무도 모른다. 내게 걸라면, 난 혁명 쪽에 걸겠다. 그게 더 재미있지 않겠나? 걱정 마시라, 과학 혁명에서는 누구도 피를 흘리지 않는다. 

우주 끝의 초신성

제임스웹 우주망원경이 최근 관측한 거의 우주 끝의 초신성에 대한 얘기. 풍부하고 재미있다. 우주의 가속팽창설이 뒤집어질 수도 있을까?

실험이란 판관

과학에는 실험이란 판관이 있다. 역사상 가장 뛰어난 물리학자 중 하나라고 평가 받는 리처드 파인만의 말이 인용되어 있어 다음에 옮겨 놓는다. 

이론이 얼마나 아름다운지는 중요치 않다. 제안한 사람이 얼마나 똑똑한지, 누가 제안했는지, 그 사람의 이름이 무엇인지도 중요하지 않다. 실험과 일치하지 않는다면 그 이론은 틀린 것이다. 

—리처드 파인만

다음은 원문: 

It doesn't make any difference how beautiful your guess is. It does not make any difference how smart you are, who made the guess, or what his name is—if it disagrees with experiment it is wrong.

—RICHARD FEYNMAN 

(p. 143)

원문의 "guess"를 "이론"으로 옮겼다. 한편, 우리 사회에도 실험과 같은 객관적 판관이 있으면 얼마나 좋을까 하는 생각도 하게 된다. 하지만 인간의 문제를 인간이 해결하지 못한다면 그 자체가 인간의 존재 가치에 대해 말해준다는 생각도 든다. 

AI가 기후변화에 미치는 영향

시사IN(시사인) 제877호 : 2024.07.09
시사IN 편집국 지음 / 참언론(잡지) / 2024년 6월

리튬배터리 공장 화재와 '디오르 백 사건'을 종결 결정한 권익위, '채 상병 특검범' 입법 청문회 등의 기사에도 불구하고 내 시선을 가장 끈 것은 <AI는 전기를 먹고 자란다> 기사였다. 기후 변화를 실감하는 요즘, 인류는 이제 돌아올 수 없는 길을 나선 것일까. 빅테크 기업이 가장 선호하는 발전원은 재생에너지라고 하지만...

인공지능(AI)이 기후 리스크로 떠오르고 있다. 인간처럼 말하고 반응하는 생성형 AI의 등장은 ‘탄소중립’을 위협하는 새로운 변수가 됐다... 거대언어모델(LLM)을 ‘공부’시키고, 데이터를 저장하고, 복잡한 알고리즘을 연산해 실행하기 위한 모든 과정에는 단순 검색을 통해 답변을 얻는 것보다 수십 배 많은 전기가 필요하다...

  구글에서 일반 검색을 할 때 사용되는 전력은 0.3Wh(와트시)이지만 같은 내용을 챗GPT로 검색할 경우엔 그 10배인 2.9Wh가 사용된다. 만약 구글 검색엔진에 AI 기능이 통합될 경우, 최대 30배까지 더 많은 전력이 필요할 것으로 예상된다(개별 검색당 6.9~8.9Wh).

  AI가 구동되는 모든 과정은 ‘데이터센터’에서 이루어진다. 데이터센터는 서버 컴퓨터, 네트워크 회선, 데이터 스토리지(저장장치) 등 IT 서비스 제공에 필요한 모든 장비를 한 건물에 모아둔, 연중 24시간 전력을 써야 하는 ‘전력 다소비 시설’이다. 과거 데이터센터는 서버 수천 대를 돌리는 수준이었다. 그러나 지금은 서버 수십만 대를 운영하며 대량의 데이터를 집적하고 연산하는 AI 전용 ‘하이퍼스케일(Hyperscale)’ 데이터센터가 만들어지고 있다. 

  AI 기술 선점 경쟁이 치열한 빅테크 기업들은 데이터센터 구축에 지갑을 열고 있다. 최근 마이크로소프트(MS)는 오픈AI와, 2028년까지 1000억 달러(약 135조원)를 투입해 초대형 데이터센터를 구축하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 추진하겠다고 발표했다. 현재의 가장 큰 데이터센터에 투입된 금액보다 100배 많은 규모다...

  거대한 데이터센터에서 사용하는 전력량은 탄소배출량과도 연결된다. 서버 수십만 대가 가동되는 대규모 데이터센터는... 서버를 구동하는 데 필요한 전력뿐만 아니라, 서버의 열을 식히기 위해서도 엄청난 양의 전기를 써야 한다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 2022년 기준 전 세계 데이터센터의 연간 전력 소모량은 460TWh(테라와트시)로, 프랑스(425TWh), 독일(490TWh)의 국가 연간 전력 소모량에 버금가는 수준이었다. 2026년에 데이터센터가 필요로 하는 전력량은 그 두 배가 될 것으로 예상된다. (24~25페이지) 

우리나라의 2022년 연간 전력 소모량은 568 TWh였다[*]. 

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[*] 출처는 여기. 기사를 따라 '전력 소모량'으로 썼으나, 정확한 표현은 소모 전력량이다. 기사는 전력과 전력량, 전기, 전력 소모량 등을 모두 같은 의미로 사용했다. Wh(와트시)는 전력량의 단위이고 W(와트)가 전력의 단위이다. 

반도체의 미래

차세대 반도체 ㅣ 최종현학술원 과학기술혁신 시리즈 3
석민구 외 지음 / 플루토 / 2023년 12월

현재 이슈가 되고 있는 반도체 기술과 산업의 다양한 면모에 대해 논의한다. 우연히 찾아보게 됐는데 SK의 최종현학술원에서 진행했던 과학혁신 시리즈 17차 '차세대 반도체 기술의 미래'란 제목의 온라인 강연과 토론 내용을 정리한 것이라고 한다. 

기초 설명부터 시작하는 '최신 반도체 집적회로 설계 동향'부터 '폰 노이만 구조의 한계를 뛰어넘는 차세대 아키텍쳐 설계', '글로벌 반도체 기술 패권 경쟁과 공급망 재편' 등의 시사적 내용까지 포괄하고 있다. 기술적 내용은 사실 쉽지 않지만, 그래도 AI 기술의 대두로 인한 프로세서와 메모리의 통합 시도 흐름을 엿본 것으로 만족한다. 덧붙여 여러 반도체 기술 용어에 대해서도 생각해 볼 기회가 됐다. 

  반도체공학자들은 이처럼 열심히 게이트 수를 늘려서 무엇을 얻으려 할까요? 바로 게이트 제어력controllability입니다. 구조를 자세히 들여다보면 게이트와 채널 사이 경계에 절연막이 있는데, 게이트 소재인 금속-절연체-금속 구조가 마치 커패시터와 같습니다. 조금 전문적인 용어로 말하면 게이트 제어력을 높인다는 것은 게이트와 채널 사이의 용량성 결합capacitive coupling을 높이는 것이라고 할 수 있습니다. 다시 말해 3차원 구조를 도입함으로써 용량성 결합을 높여 동일한 전압에 대한 전류 밀도를 향상시키고, 부차적으로는 미세화로 인해 채널 길이가 짧아져 생기는 여러 2차 효과도 쉽게 해소할 수 있습니다. (74 페이지)