지금 라이브: 세계에서 가장 강력한 AI 팩토리, 제약 발견 및 개발을 위한
Source: NVIDIA AI Blog
개요
1,000개가 넘는 NVIDIA Blackwell Ultra GPU로 구축된 LillyPod가 이제 온라인에 올라 과학 연구를 지원하고 의학의 미래에 초고속 동력을 제공합니다.
생명을 구하고 개선하는—인류 최고의 사명—이 이제 초고성능 컴퓨팅의 힘을 얻었습니다.
Lilly는 이번 주에 제약 회사가 전적으로 소유·운영하는 가장 강력한 AI 공장을 출시했으며, 이를 통해 팀이 의미 있는 의료 혁신을 더 빠르고 정확하게, 그리고 전례 없는 규모로 이룰 수 있도록 돕습니다. LillyPod라는 이름으로 불리는 이 시스템은 세계 최초의 NVIDIA DGX SuperPOD에 DGX B300 systems을 장착한 것입니다.
- 하드웨어: 1,016 NVIDIA Blackwell Ultra GPU를 탑재한 DGX SuperPOD
- 성능: >9,000 petaflops AI 연산 능력
- 구축 기간: 4개월 만에 조립 완료
“슈퍼컴퓨터가 도입된 오늘은 우리에게 큰 날이지만, 150년 동안 준비해 온 날이기도 합니다.” 라고 Diogo Rau(Lilly의 Executive Vice President 및 Chief Information & Digital Officer)가 말했습니다. “LillyPod는 우리가 누구이며 왜 이 일을 하는지를 강력히 상징합니다: 전 세계 사람들의 삶을 더 좋게 만들기 위해. 우리는 지금, 바로 이 순간, 생물학을 그 어느 때보다도 새로운 방식으로 진전시킬 수 있는 적절한 시점에 있습니다.”
출시 이벤트
LillyPod는 인디애나폴리스에서 리본 커팅 행사와 함께 Wednesday에 개막되었습니다.
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For more details on the DGX SuperPOD and DGX B300 systems, visit the NVIDIA links above.
릴리팟의 비하인드 스토리
한때 7 백만 대의 Cray 슈퍼컴퓨터가 필요했던 계산 능력이 이제는 단일 NVIDIA GPU 안에 들어가며, 릴리팟에는 1,000대가 넘는 GPU가 탑재되어 있습니다. 이 인프라스트럭처를 통해 릴리의 유전체학 팀은 700 TB의 데이터를 290 TB 이상의 고대역폭 GPU 메모리를 활용해 처리할 수 있습니다.
“계산은 생물학의 핵심이며 과학의 핵심이기도 합니다.”라고 Thomas Fuchs 릴리 수석 부사장 겸 최고 AI 책임자는 말했습니다.
“대규모로 계산할 수 있는 능력은 우리와 같은 기업에 선택 사항이 아니라 절대적으로 필요합니다. 그래서 우리는 의학의 계산 미래를 구축하고 있으며, 이는 제약 가치 사슬 전반에 걸쳐 나타납니다.”
릴리의 AI 팩토리는 다음과 같은 대규모 학습을 지원하도록 설계되었습니다:
- 단백질 확산 모델
- 소분자 그래프 신경망 모델 – 그래프 신경망에 관한 NVIDIA 블로그 게시물 참고
- 유전체학 기반 모델 – 기반 모델에 관한 NVIDIA 블로그 게시물 참고
NVIDIA 전체 스택 AI 팩토리 아키텍처
NVIDIA DGX SuperPOD는 의료 및 생명 과학 분야의 고도로 규제된 워크플로우를 위한 안전하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 가속 컴퓨팅 (DGX 시스템)
- NVIDIA Spectrum‑X Ethernet 네트워킹 – 자세히 보기
- 최적화된 AI 소프트웨어 스택
NVIDIA Mission Control 소프트웨어를 통해 릴리는 DGX SuperPOD를 관리하고, 워크로드를 오케스트레이션하며, 성능을 모니터링하고, AI 운영을 안전하고 효율적으로 자동화할 수 있습니다 – Mission Control 제품 페이지 참고.
이 슈퍼컴퓨터는 거의 5,000개의 연결을 가지고 있으며, 1,000 lb 이상의 광섬유 케이블로 구성되어 있습니다. 릴리는 새로운 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라가 2030년까지 100 % 재생 가능 전력으로 운영되도록 목표를 세우고 있으며, 효율적인 액체 냉각을 사용하고 추가 에너지 영향을 최소화하고 있습니다.
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기반 모델, 물리 및 에이전트 AI의 진보
LillyPod는 단순한 도구가 아니라 독점 데이터와 고급 AI 모델을 결합한 새로운 과학 기기입니다.
이 기반 위에서 Lilly 팀은 유전체를 분석하고, 수십억 개의 화학 가능성을 탐색하며, 임상 개발 및 제조 전반에 AI를 적용해 더 나은 임상 시험을 설계하고, 생산을 최적화하며, 의사결정을 가속화할 수 있습니다. 이러한 역량은 의약품의 보다 빠르고 정밀하며 확장 가능한 창출과 제공을 가능하게 합니다.
“LillyPod는 AI 기반 신약 발견의 새로운 시대를 열 것입니다.”라고 Lilly의 수석 부사장이자 최고 기술 책임자인 Tim Coleman이 말했습니다. “우리는 계산이 과학의 기반이라고 믿으며, Lilly 환자들이 우리가 제공할 수 있는 모든 이점을 누릴 자격이 있다고 생각합니다.”
Lilly TuneLab
선정된 모델은 Lilly TuneLab을 통해 제공됩니다. 이는 바이오테크 기업에게 독점적인 Lilly 데이터로 구축된 신약 발견 모델에 접근할 수 있게 해 주는 AI·머신러닝 플랫폼이며, 해당 데이터는 10억 달러 이상의 비용이 소요되었습니다.
Lilly 모델 및 NVIDIA BioNeMo 오픈 기반 모델을 모두 제공하는 최초의 신약 발견 플랫폼인 TuneLab은 NVIDIA FLARE 기반의 연합 학습 인프라를 사용합니다. 이 아키텍처를 통해 바이오테크 기업은 강력한 독점 AI 모델을 활용하면서도 데이터를 다른 사용자와 분리하여 프라이버시를 유지할 수 있습니다. 참여 기업이 늘어날수록 모델이 개선되어 모든 사용자가 혜택을 받으며, 바이오테크 생태계 전반에 AI 접근성이 더욱 확대됩니다.
습식 실험실 한계 돌파
전통적으로 신약 발견은 습식 실험실의 물리적 한계에 얽매여 왔습니다. 매우 생산적인 팀이라 할지라도 보통 연간 목표당 약 2,000개의 분자 아이디어만을 분석할 수 있습니다. 이는 각 실험마다 물리적 합성 및 테스트가 필요하기 때문입니다.
“이제 슈퍼컴퓨터 센터가 습식 실험실의 물리적 한계를 사실상 깨뜨리고 있습니다.”라고 Lilly의 연구·개발 정보학 부사장인 Yue Wang Webster가 말했습니다. “이제 건식 실험실에서는 손끝으로 수십억 개의 분자 아이디어를 테스트할 수 있습니다.”
LillyPod는 대규모 컴퓨팅 건식 실험실을 구축함으로써 이 제약을 없애고, 과학자들이 물리적 실험에 착수하기 전에 수십억 개의 분자 가설을 병렬로 시뮬레이션하고 평가할 수 있게 합니다.
내부 AI 플랫폼을 통해 Lilly 직원들은 LillyPod를 활용해 챗봇, 에이전트형 워크플로, 연구실 에이전트 등을 재발명 없이 구축할 수 있습니다.
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