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TechCrunch AI 38일 전

AI 천문학자들의 GPU 수요 폭증

IMP
7/10
핵심 요약

NASA의 차세대 우주 망원경 등 천문학 데이터가 기하급수적으로 증가하면서, 천문학자들 역시 우주 현상을 분석하고 은하를 탐지하는 데 AI와 GPU를 적극 활용하고 있습니다. UC 샌타크루즈 연구진은 딥러닝 모델을 개발해 막대한 망원경 데이터를 처리하고 있으나, 전 세계적인 GPU 부족 현상과 연구비용 삭감 등으로 인해 연구에 큰 어려움을 겪고 있습니다. 이는 기초 과학 분야에서도 고성능 컴퓨팅 자원 확보가 필수적이고 시급한 과제가 되었음을 보여줍니다.

번역된 본문

NASA는 2026년 9월 예정이었던 낸시 그레이스 로만 우주 망원경의 궤도 발사를 8개월 앞당긴다고 발표했습니다. 이 새로운 우주 망원경은 가동 기간 동안 천문학자들에게 2만 테라바이트(TB)의 데이터를 제공할 것으로 예상됩니다. 이는 2021년에 관측을 시작한 제임스 웹 우주 망원경이 매일 전송하는 57기가바이트(GB)의 놀라운 이미지 데이터에 추가되는 것이며, 올해 하반기부터 칠레 산맥에서 시작될 베라 C. 루빈 천문대의 조사에서 매일 밤 20테라바이트의 데이터를 수집할 예정인 것과도 맞물립니다. 비교를 위해 말하자면, 한때 최고 표준이었던 허블 우주 망원경은 하루에 단 1~2기가바이트의 센서 측정값만 전송합니다.

이러한 모든 측정 데이터를 사람이 직접 분석한 지는 이미 오래되었지만, 산더미처럼 쌓인 데이터를 안고 있는 다른 모든 사람들과 마찬가지로 천문학자들 역시 문제 해결을 위해 GPU에 눈을 돌리고 있습니다. UC 샌타크루즈의 천체물리학자인 브랜트 로버트슨(Brant Robertson)은 이러한 임무들의 데이터를 지원하거나 활용하면서 과학의 이러한 획기적인 변화를 가장 가까이서 지켜봐 왔습니다. 로버트슨은 지난 15년 동안 엔비디아(Nvidia)와 협력하여 우주 이해의 문제에 GPU를 적용하는 작업을 해왔습니다. 처음에는 초신성 폭발에 대한 이론을 테스트하는 고급 시뮬레이션을 통해서였고, 이제는 최신 천문대에서 쏟아지는 데이터를 분석하는 도구를 개발하고 있습니다.

그는 TechCrunch와의 인터뷰에서 "소수의 천체를 관찰하는 것에서 시작해 대규모 데이터셋에 대한 CPU 기반 분석으로 발전했고, 이제는 동일한 분석의 GPU 가속 버전으로 진화하고 있다"고 말했습니다. 로버트슨과 당시 대학원생이었던 라이언 하우젠(Ryan Hausen)은 대규모 데이터셋을 분석하고 은하를 식별할 수 있는 '모르페우스(Morpheus)'라는 딥러닝 모델을 개발했습니다. 웹 망원경 데이터에 대한 초기 AI 분석을 통해 특정 유형의 원반 은하(discl galaxies)가 놀랍도록 많이 발견되었으며, 이는 우리 우주의 발달에 대한 이론에 새로운 변수를 추가했습니다.

이제 모르페우스도 시대에 발맞춰 변화하고 있습니다. 로버트슨은 대형 언어 모델(LLM)의 부상을 이끈 트랜스포머(transformer)로 모델의 아키텍처를 합성곱 신경망(CNN)에서 전환하고 있습니다. 이를 통해 모델이 현재보다 몇 배나 넓은 영역을 분석할 수 있게 되어 작업 속도가 크게 향상될 것입니다.

로버트슨은 또한 우주 망원경 데이터로 학습된 생성형 AI 모델을 연구하고 있습니다. 이는 지구 대기로 인해 왜곡되는 지상 망원경의 관측 품질을 향상시키기 위한 것입니다. 로켓 기술이 발전했음에도 여전히 8미터짜리 거울을 궤도에 올리는 것은 어렵기 때문에, 소프트웨어를 사용해 루빈 천문대의 관측 결과를 개선하는 것이 차선책입니다.

하지만 그는 GPU 접근성에 대한 전 세계적인 수요가 주는 압박을 여전히 느끼고 있습니다. 로버트슨은 미국 국립과학재단(NSF)의 지원을 받아 UC 샌타크루즈에 GPU 클러스터를 구축했지만, 더 많은 연구원이 컴퓨팅 집약적인 기술을 자신의 연구에 적용하려고 함에도 불구하고 이 시스템은 이미 구식이 되어가고 있습니다. 트럼프 행정부는 현재의 예산 요청에서 NSF 예산을 50% 삭감할 것을 제안한 바 있습니다.

로버트슨은 "사람들은 이러한 AI 및 머신러닝(ML) 분석을 원하며, GPU가 실제로 그 방법"이라고 말했습니다. 그는 이어서 "특히 기술의 최전선에서 일할 때는 기업가적인 자세를 가져야 합니다. 대학은 제한된 자원 때문에 매우 위험을 회피하는 경향이 있으므로, 나가서 그들에게 '봐라, 우리가 가는 곳이 여기다'라고 보여주어야 합니다."라고 덧붙였습니다.

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원문 보기 (영어)
NASA announced that it will launch the Nancy Grace Roman space telescope into orbit in September 2026, eight months ahead of schedule. The new space telescope is expected to deliver 20,000 terabytes of data to astronomers over the course of its life. That will add to 57 gigabytes of breath-taking imagery downlinked daily from the James Webb Space Telescope, which began its work in 2021, and the start of a survey later this year by the Vera C. Rubin Observatory in the mountains of Chile, which is expected to gather 20 terabytes of data each night. For comparison, the Hubble Space telescope, once the gold standard, delivers just 1 to 2 gigabytes of sensor readings each day. It's been a while since all those readings were pored over by hand, but like everyone else with a pile of data, astronomers are now turning to GPUs to solve their problems. Brant Robertson, a UC Santa Cruz astrophysicist, has had a front-row seat to this step change in science while supporting or using data from these missions. Robertson has spent the past 15 years working with Nvidia to apply GPUs to the problems of understanding space, first through advanced simulations testing theories about supernnova explosions, and now developing the tools to analyze a torrent of data from the newest observatories. "There's been this evolution [from] looking at a few objects, to doing CPU-based analyses on large scales of the data set, to then doing GPU-accelerated versions of those same analyses," he told TechCrunch. Robertson and then-graduate student Ryan Hausen developed a deep learning model called Morpheus that can pore over large data sets and identify galaxies. Their early AI analysis of Webb data identified a surprising number of a specific type of disc galaxies and added a new wrinkle to theories about the development of our universe. Now Morpheus is changing with the times: Robertson is switching its architecture from convolutional neural networks to the transformers behind the rise of large language models. That will result in the model being able to analyze several times the area than it can currently, speeding up its work. Techcrunch event Meet your next investor or portfolio startup at Disrupt Your next round. Your next hire. Your next breakout opportunity. Find it at TechCrunch Disrupt 2026, where 10,000+ founders, investors, and tech leaders gather for three days of 250+ tactical sessions, powerful introductions, and market-defining innovation. Register now to save up to $410. Meet your next investor or portfolio startup at Disrupt Your next round. Your next hire. Your next breakout opportunity. Find it at TechCrunch Disrupt 2026, where 10,000+ founders, investors, and tech leaders gather for three days of 250+ tactical sessions, powerful introductions, and market-defining innovation. 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"You have to be entrepreneurial…especially when you're working kind of at the edge of where the technology is. Universities are very risk averse because they just have constrained resources, so you have to go out and show them that, ‘look, this is where we're going as a field.'" Topics AI , AI , Exclusive , GPUS , NASA , Space , Space When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Tim Fernholz Senior Reporter Tim Fernholz is a journalist who writes about technology, finance and public policy. He has closely covered the rise of the private space industry and is the author of Rocket Billionaires: Elon Musk, Jeff Bezos and the New Space Race. Formerly, he was a senior reporter at Quartz, the global business news site, for more than a decade, and began his career as a political reporter in Washington, D.C. You can contact or verify outreach from Tim by emailing tim.fernholz@techcrunch.com or via an encrypted message to tim_fernholz.21 on Signal. View Bio April 30 San Francisco, CA StrictlyVC kicks off the year in SF. Get in the room for unfiltered fireside chats with industry leaders, insider VC insights, and high-value connections that actually move the needle. Tickets are limited. 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