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수소 생성 현재 생산 방법
고체 산화물 전해조 전지(SOEC), 고분자 전해질 막 전기분해 전지(PEM), 알칼리 전해조 전지(AEC)의 세 가지 주요 전해전지 유형이 있다. 전통적으로 알칼리 전해조는 투자 면에서 더 저렴하지만 (일반적으로 니켈 촉매를 사용한다), 효율이 떨어진다. 반대로 PEM 전해조는 더 비싸지만 (일반적으로 값비싼 백금족 원소 금속 촉매를 사용한다), 효율이 더 높고 더 높은 전류 밀도에서 작동할 수 있어, 수소 생산량이 충분히 크다면 더 저렴할 수 있다.
SOEC는 일반적으로 800 °C (1,500 °F) 정도의 고온에서 작동한다. 이러한 고온에서는 필요한 에너지의 상당 부분이 열에너지로 제공될 수 있으며, 이를 고온 전기분해라고 부른다. 열에너지는 산업 폐열, 원자력 발전소 또는 집중형 태양열 집열기를 포함한 다양한 원천에서 공급될 수 있다. 이는 전기분해에 필요한 전기 에너지의 양을 줄여 생산되는 수소의 전체 비용을 절감할 가능성이 있다.
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PEM 전해 전지는 일반적으로 100 °C (212 °F) 미만에서 작동한다. 이러한 전지는 비교적 간단하고 다양하게 변화하는 전압 입력을 수용하도록 설계될 수 있다는 장점이 있어, 태양 전지와 같은 재생 가능한 에너지원과 함께 사용하기에 이상적이다. AEC는 최적으로 높은 전해질 농도(KOH 또는 탄산 칼륨)와 높은 온도, 종종 200 °C (392 °F) 근처에서 작동한다.
현대 수소 발생기의 효율은 수소의 표준 온도 압력을 가정할 때 수소의 표준 부피당 소비되는 에너지(MJ/m3)로 측정된다. 발생기가 사용하는 에너지가 적을수록 효율이 높아진다. 100% 효율적인 전해조는 수소 1kg당 39.4 킬로와트시 매 킬로그램 (142 MJ/kg)를 소비할 것이다. 12,749 줄 매 리터 (12.75 MJ/m3).  실제 전기분해는 일반적으로 회전식 전해조를 사용하며, 여기서 원심력이 가스 거품을 물에서 분리하는 데 도움이 된다. 15 bar 압력의 그러한 전해조는 50 킬로와트시 매 킬로그램 (180 MJ/kg)를 소비할 수 있으며, 수소차에 사용하기 위해 수소를 압축하는 경우 추가로 15 킬로와트시 (54 MJ)를 소비할 수 있다.
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기존 알칼리 전기분해의 효율은 약 70%이지만, 최대 82%의 효율을 가진 고급 알칼리 수전해조가 있다. 높은 열값의 사용을 고려하면 (열로 인한 비효율은 촉매에 필요한 증기를 생성하기 위해 시스템으로 다시 전달될 수 있으므로), PEM 전기분해의 평균 작동 효율은 약 80%이며, 가장 현대적인 알칼리 전해조를 사용하면 82%이다.
PEM 효율은 2030년 이전에 약 86%로 증가할 것으로 예상된다. PEM 전해조의 이론적 효율은 최대 94%까지 예측된다.
2020년 현재, 전기분해를 통한 수소 생산 비용은 약 3~8달러/kg이다. 수소의 산업 생산을 고려하고, 현재의 최적 물 전기분해 공정(PEM 또는 알칼리 전기분해)이 70~82%의 효과적인 전기 효율을 가지고 있음을 감안할 때, 1kg의 수소를 생산하려면 (비에너지가 143 MJ/kg 또는 약 40 kWh/kg인) 50~55 kWh의 전기가 필요하다. 미국 에너지부의 2015년 수소 생산 목표에서 정한 kWh당 0.06달러의 전기 비용을 기준으로 할 때, 수소 비용은 kg당 3달러이다.
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미국 에너지부의 2020년 수소 목표 가격은 2.30달러/kg이었으며, 이는 kWh당 0.037달러의 전기 비용이 필요했는데, 이는 많은 지역에서 최근 풍력 및 태양광 발전 구매 전력 계약(PPA) 입찰가를 고려할 때 달성 가능하다. 2021년, 미국 에너지부는 10년 안에 1kg의 수소를 1달러(USD)에 생산하는 목표, 즉 2031년까지 1달러/kg(‘1 1 1’로 알려짐)을 달성하기 위한 수소 에너지 어스샷(Hydrogen Shot)을 수립했다. 이 낮은 가격은 미국에서 약 1.50달러/kg인 천연가스 기반 수소 가격과 경쟁하기 위해 선택되었다. 이에 비해 2020년 전기분해 수소의 기본 비용은 약 5달러/kg이었으며, 수소샷 목표를 달성하려면 80%의 비용 절감이 필요하다.
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IRENA.ORG의 보고서는 현재 산업용 수소 생산이 kg당 약 53~70 kWh를 소비하며, 이는 약 45 kWh/kg H2까지 줄어들 수 있다는 광범위한 사실 보고서이다. 전기분해를 통한 수소 생산에 필요한 열역학적 에너지는 33 kWh/kg으로, 탄소 포집을 통한 수증기 개질 및 메테인 열분해보다 높다.
수증기 메테인 개질(SMR)을 통한 수소 생산에 비해 전기분해의 장점 중 하나는 수소를 현장에서 생산할 수 있어 트럭이나 파이프라인을 통한 비용이 많이 드는 운송 과정을 피할 수 있다는 것이다.
전기분해 전압을 줄이는 것 외에도 전기분해 전지의 온도를 높이는 것을 통해 연료(탄소/석탄과 같은, 메탄올, 에탄올, 폼산, 글리세롤 등)을 반응기의 산소측에 도입함으로써 전해조에서 생성되는 산소를 전기화학적으로 소비하는 것도 가능하다. 이는 필요한 전기 에너지를 감소시키고, 나머지 에너지가 이 방식으로 제공될 경우 수소 비용을 40~60% 미만으로 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
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탄소/탄화수소 보조 수전해 (CAWE)는 저등급 및 고황 석탄, 바이오매스, 알코올, 메테인(천연가스)과 같은 다양한 탄소원에서 화학 에너지를 사용하는 데 있어 에너지 집약도가 낮고 깨끗한 방법을 제공할 수 있으며, 이때 생성된 순수 CO2는 분리할 필요 없이 쉽게 격리될 수 있다.
바이오매스는 가스화를 통해 합성가스로 전환되며, 합성가스는 수성 가스 전이 반응 (WGSR)을 통해 수소로 추가 전환된다.
염소 및 가성 소다의 산업적 전기분해 생산은 상당량의 수소를 부산물로 생성한다. 안트베르펜 항구에는 이러한 부산물로 전력을 공급받는 1MW 규모의 시범 연료 전지 발전소가 2011년 말부터 가동 중이다. 과잉 수소는 종종 수소 핀치 분석으로 관리된다.
철강 생산 과정에서 코크스 가스에서 발생하는 가스는 부피 기준으로 60%의 수소를 포함하는 합성가스와 유사하다. 수소는 코크스 오븐 가스에서 경제적으로 추출될 수 있다.
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천연가스와 고중량 탄화수소로부터의 수소 생산은 부분 산화를 통해 이루어진다. 연료-공기 또는 연료-산소 혼합물이 부분적으로 연소되어 수소와 일산화탄소가 풍부한 합성가스가 생성된다. 그 후 수성 가스 전이 반응을 통해 일산화탄소(및 물)로부터 더 많은 수소와 이산화탄소가 얻어진다. 이산화탄소를 공동 공급하여 수소 대 일산화탄소 비율을 낮출 수 있다.
부분 산화 반응은 리포머 또는 부분 산화 반응기에서 화학량론적으로 불충분한 연료-공기 혼합물 또는 연료-산소 혼합물이 부분적으로 연소될 때 발생한다. 열 부분 산화 (TPOX)와 촉매 부분 산화 (CPOX)는 구별된다. 화학 반응은 일반적인 형태로 나타난다.
2 CnHm + nO2 → 2n CO + mH2
난방유와 석탄에 대한 이상적인 예시는 각각 C12H24와 C24H12의 조성을 가정할 때 다음과 같다.
C12H24 + 6 O2 → 12 CO + 12 H2
C24H12 + 12 O2 → 24 CO + 6 H2
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크베르네르 공정 또는 크베르네르 카본 블랙 및 수소 공정(CB&H)은 노르웨이의 동명 회사에서 1980년대에 개발한 플라스마 열분해 방법으로, 액체 탄화수소(CnHm)로부터 수소와 카본 블랙을 생산한다. 공급 에너지의 약 48%는 수소에, 40%는 활성탄에, 10%는 과열 증기에 포함되어 있다. 이 과정에서는 CO2가 생성되지 않는다.
이 공정의 변형은 2009년에 플라스마 가스화 내에서 메테인과 천연가스로부터 수소, 열, 탄소를 생산하기 위한 플라스마 아크 폐기물 처리 기술을 사용하여 제시되었다.
석탄에서 수소를 생산하기 위해 석탄 가스화가 사용된다. 석탄 가스화 공정은 증기와 산소를 사용하여 석탄의 분자 결합을 끊고 수소와 일산화 탄소의 기체 혼합물을 형성한다. 석탄 연소에서 얻은 가스보다 석탄 가스화에서 얻은 가스에서 이산화탄소와 오염 물질을 더 쉽게 제거할 수 있다. 다른 전환 방법으로는 저온 및 고온 석탄 탄화가 있다.
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석탄의 열분해(산소 없는 가열)로 생성된 코크스 오븐 가스는 약 60%의 수소를 함유하고 있으며, 나머지는 메테인, 일산화탄소, 이산화탄소, 암모니아, 분자 질소 및 황화 수소(H2S)이다. 수소는 압력 스윙 흡착 공정을 통해 다른 불순물과 분리될 수 있다. 일본 철강 회사들은 이 방법을 통해 수소 생산을 수행해 왔다.
석유코크스도 석탄 가스화를 통해 수소가 풍부한 합성가스로 전환될 수 있다. 생성된 합성가스는 주로 코크스 원료의 황에서 유래한 수소, 일산화 탄소 및 H2S로 구성된다. 가스화는 거의 모든 탄소원에서 수소를 생산하는 한 가지 옵션이다.
핵 방사선은 방사선 분해를 통해 물 분자를 파괴할 수 있다. 남아프리카 공화국의 음포넹 금광에서 연구자들은 자연적으로 발생하는 고방사선 지역에서 박테리아를 발견했다. 새로운 계통형의 데설포토마쿨룸(Desulfotomaculum)이 지배적인 이 박테리아 군집은 주로 방사선 분해로 생성된 수소를 먹고 있었다.
물은 약 2500°C에서 자발적으로 해리되지만, 이 열분해는 일반적인 공정 배관 및 장비에는 너무 높은 온도에서 발생하여 상업화 가능성이 상당히 낮다.
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열분해는 열분해 온도에 따라 저온 완만 열분해, 중온 고속 열분해, 고온 섬광 열분해로 구분된다. 주요 에너지원은 주로 태양 에너지이며, 광합성 미생물의 도움을 받아 물이나 바이오매스를 분해하여 수소를 생산한다. 그러나 이 공정은 수소 수율이 상대적으로 낮고 운영 비용이 높다. 이는 산업적으로 실행 가능한 방법이 아니다.
고온가스로(HTGR)는 대규모로 물을 분해하여 수소를 생산하는 가장 유망한 CO2 없는 핵 기술 중 하나이다. 이 방법에서는 물 분해를 위한 황-요오드 사이클 열화학 사이클과 고온 증기 전기분해(HTSE)가 핵 수소 생산의 주요 공정으로 선택되었다. S-I 사이클은 세 가지 화학 반응을 따른다.
분젠 반응: I2+SO2+2H2O→H2SO4+2HI
HI 분해: 2HI→H2+I2
황산 분해: H2SO4→SO2+1/2O2+H2O
IS 사이클을 이용한 HTGR의 수소 생산율은 약 0.68 kg/s이며, 발전소 단위 건설 자본 비용은 1억 달러이다.
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열화학 사이클은 순수하게 열원 (열)과 화학 반응을 결합하여 물을 수소와 산소 성분으로 분해한다. 사이클이라는 용어는 물, 수소, 산소 외에 이러한 공정에서 사용되는 화학 화합물이 지속적으로 재활용되기 때문에 사용된다. 전기가 부분적으로 입력으로 사용되는 경우, 결과적인 열화학 사이클은 하이브리드 사이클로 정의된다.
황-요오드 사이클 (S-I 사이클)은 약 50%의 효율로 물에서 수소를 생성하는 열화학 사이클 공정이다. 이 공정에서 사용되는 황과 요오드는 회수 및 재활용되며, 공정에서 소비되지 않는다. 이 사이클은 약 950°C의 매우 높은 온도를 가진 모든 열원에서 수행될 수 있으며, 집광형 태양열 발전 시스템 (CSP)과 같이 초고온 원자로에 의한 수소 생산에 적합한 것으로 간주되어, 일본의 고온공학시험로에서 연구되고 있다. 고온과 약간의 전기를 모두 사용하는 다른 하이브리드 사이클도 있는데, 예를 들어 구리-염소 사이클은 반응 단계 중 하나에서 전기화학 반응을 사용하기 때문에 하이브리드 열화학 사이클로 분류되며, 530°C에서 작동하고 효율은 43%이다.
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페로실리콘은 군사적으로 기구용 수소를 빠르게 생산하는 데 사용된다. 화학 반응은 수산화 나트륨, 페로실리콘, 물을 사용한다. 발전기는 트럭에 실을 수 있을 만큼 작고 소량의 전력만 필요하며, 재료는 안정적이고 불연성이며, 혼합될 때까지 수소를 생성하지 않는다. 이 방법은 제1차 세계 대전 이후로 사용되어 왔다. 무거운 강철 압력 탱크에 수산화 나트륨과 페로실리콘을 채우고 닫은 다음, 통제된 양의 물을 추가한다. 수산화물이 녹으면서 혼합물을 약 93°C로 가열하여 반응을 시작하고, 규산 나트륨, 수소, 증기가 생성된다.
생물학적 수소는 조류 생물반응기에서 생산될 수 있다. 1990년대 후반에 조류가 황이 부족하면 산소 생산, 즉 일반적인 광합성에서 수소 생산으로 전환한다는 사실이 발견되었다. 현재는 7~10%의 에너지 효율 (햇빛을 수소로 전환하는 것) 장벽을 넘어섬으로써 경제적으로 실현 가능한 생산이 이루어지고 있는 것으로 보인다. 시간당 1리터 배양당 10~12ml의 수소 생산율을 보인다.
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물 분해 과정을 통해 태양 에너지를 수소로 전환하는 것은 깨끗하고 재생 가능 에너지 시스템을 달성하는 가장 흥미로운 방법 중 하나이다. 그러나 이 과정이 광전지와 전해 시스템을 사용하는 대신 물에 직접 부유된 광촉매에 의해 보조된다면, 반응은 단일 단계로 이루어지며 더 효율적으로 만들 수 있다. 그러나 현재 시스템은 상업적 구현을 위한 성능이 낮다.
바이오매스와 폐기물 흐름은 원칙적으로 바이오매스 가스화, 수증기 개질 또는 생물촉매 전기분해 또는 발효 수소 생산과 같은 생물학적 전환을 통해 바이오수소로 전환될 수 있다.
수소 생산 방법 중 생물학적 경로는 잠재적으로 에너지 집약도가 낮다. 또한, 재생 가능한 자원으로서 농업 바이오매스와 같은 다양한 폐기물 및 저가치 물질을 생화학적 또는 열화학적 경로를 통해 수소를 생산하는 데 활용할 수 있다. 그럼에도 불구하고 현재 수소는 주로 화석 연료, 특히 비재생 가능한 자원인 천연가스에서 생산된다. 수소는 가장 깨끗한 연료일 뿐만 아니라 특히 비료, 석유화학 및 식품 산업을 포함한 여러 산업에서 널리 사용된다.
생화학적 수소 경로는 암발효 및 광발효 공정으로 분류된다. 암발효에서는 탄수화물이 엄격한 혐기성 및 조건부 혐기성 세균을 포함한 발효 미생물에 의해 수소로 전환된다. 이론적으로 최대 4 mol H2/mol 포도당이 생산될 수 있다. 이 과정에서 당은 휘발성 지방산 (VFA) 및 알코올과 같은 부산물로 전환될 수 있다. 광발효 박테리아는 VFA에서 수소를 생성할 수 있다. 따라서 암발효에서 형성된 대사산물은 광발효의 원료로 사용되어 전체 수소 수율을 향상시킬 수 있다.
효소 촉매 공정은 일반적인 설탕 자일로스를 수소로 전환하며, 이론적 수율의 거의 100%를 달성한다. 이 공정은 새로운 폴리인산염 자일룰로키나제 (XK)를 포함한 13개의 효소를 사용한다.
발효 수소 생산은 유기 기질을 수소로 발효 전환하는 것이다. 다양한 세균 집단이 혐기성 소화와 유사한 세 단계를 포함하는 다중 효소 시스템을 사용하여 이러한 전환을 촉진한다. 암발효 반응은 빛 에너지를 필요로 하지 않으므로 낮과 밤 내내 유기 화합물에서 수소를 지속적으로 생산할 수 있다. 광발효는 암발효와 달리 빛이 있을 때만 진행된다. 예를 들어, 로도박터 스페로이드 SH2C를 이용한 광발효는 일부 지방산을 수소로 전환하는 데 사용될 수 있다.
발효 수소 생산은 녹조류에 의한 직접적인 생체 광분해, 시아노박테리아에 의한 간접적인 생체 광분해, 혐기성 광합성 박테리아에 의한 광발효, 혐기성 발효 박테리아에 의한 암발효를 통해 이루어질 수 있다. 예를 들어, H. salinarium과 같은 혐기성 광합성 박테리아를 E. coli와 같은 수소화 효소 공여체와 결합하여 수소를 생산하는 연구가 문헌에 보고되어 있다. 엔테로박터 에어로게네스는 또 다른 수소 생산균이다.
다양한 효소 경로가 당에서 수소를 생성하도록 설계되었다.
암발효 외에도 전기 수소 발생 (미생물을 이용한 전기분해)도 또 다른 가능성이다. 미생물 연료 전지를 사용하면 폐수나 식물을 이용하여 전력을 생산할 수 있다. 생물촉매 전기분해는 생물학적 수소 생산과 혼동해서는 안 된다. 후자는 조류만을 사용하고, 조류 자체가 즉시 수소를 생성하는 반면, 생물촉매 전기분해는 미생물 연료 전지와 다양한 수생 식물를 거쳐 이 과정이 일어난다. 여기에는 큰물피막이, 코르드그래스, 벼, 토마토, 루핀, 조류 등이 포함된다.
알루미늄 합금 분말은 물과 접촉하면 반응하여 수소 가스를 생성한다. 이론적 수율의 100%로 수소를 생성하는 것으로 보고되었다. 이 과정은 경제적이지 않다.
수소 생성 천연 수소
수소는 또한 지하에 자연적으로 존재한다. 화이트 수소 또는 골드 수소라고도 불리는 이 천연 수소는 석유 및 천연가스와 같은 화석 연료와 유사한 방식으로 우물에서 추출할 수 있다.
화이트 수소는 북미 대륙 중앙 열곡대에서 재생 가능한 수소경제를 위해 대규모로 발견되거나 생산될 수 있다. 물을 뜨거운 철분이 풍부한 암석으로 펌프질하여 수소를 추출할 수 있다.
수소 생성 실험적 생산 방법
용융 금속 촉매를 통해 메테인 기포를 통과시키는 1단계 공정으로 메테인(천연가스)을 열분해하는 것은 2017년 실험실 조건에서 시연되었고 현재 더 큰 규모로 테스트되고 있는 "온실가스 없음" 수소 생산 접근 방식이다. 이 과정은 고온 (1065°C)에서 진행된다. 수소 1kg을 생산하는 데 약 18 kWh의 전기가 공정 열로 필요하다. 메테인의 열분해는 다음 반응 방정식으로 표현할 수 있다.
CH4(g) → C(s) + 2 H2(g) ΔH° = 74.8 kJ/mol
산업 품질의 고체 탄소는 제조 원료로 판매되거나, 아스팔트 포장에 포함되거나, 매립될 수 있다.
메테인 열분해 기술은 2023년 현재 여러 회사에서 초기 개발 단계에 있다. 상업화되기 전에 극복해야 할 장애물들이 있다.
수소 생성 실험적 생산 방법
발효 수소 생산은 유기 기질을 생물 수소로 발효 전환하는 것으로, 혐기성 소화와 유사한 세 단계를 포함하는 다중 효소 시스템을 사용하는 다양한 세균 그룹에 의해 나타난다. 암발효 반응은 빛 에너지를 필요로 하지 않으므로 낮과 밤 내내 유기 화합물에서 수소를 지속적으로 생산할 수 있다. 광발효는 암발효와 달리 빛이 있을 때만 진행된다. 전기 수소 발생은 미생물 연료 전지에서 유기물로부터 수소를 생산하는 데 사용된다.
생물학적 수소는 조류 생물반응기에서 생산될 수 있다. 1990년대 후반에 조류가 황이 부족하면 산소 생산, 즉 일반적인 광합성에서 수소 생산으로 전환한다는 사실이 발견되었다. 생물학적 수소는 조류 외의 다른 공급원료를 사용하여 생산할 수도 있으며, 가장 일반적인 공급원료는 폐기물 흐름이다. 이 과정에는 탄화수소를 먹고 수소와 CO2를 배출하는 세균이 관여한다.
일반적인 전기분해 외에도 미생물을 이용한 전기분해 또한 가능하다. 생물촉매 전기분해는 미생물 연료 전지와 다양한 수생 식물 보관됨 2010-05-17 - 웨이백 머신를 거친 후 수소가 생성된다. 여기에는 큰물피막이, 코르드그래스, 벼, 토마토, 루핀, 조류 등이 포함된다.
수소 생성 실험적 생산 방법
고압 전기분해는 물 (H2O)에 전류를 통과시켜 산소 (O2)와 수소 가스 (H2)로 분해하는 물의 전기분해이다. 표준 전해조와의 차이점은 약 120~200 바 (1740~2900 psi, 12~20 MPa)의 압축 수소 출력을 가진다는 점이다. 전해조 내부에서 수소를 압축하는 화학적 압축 과정을 통해 외부 수소압축기의 필요성이 제거되며, 내부 압축의 평균 에너지 소비량은 약 3%이다. 유럽 최대의 (1,400,000 kg/a, 고압 수전해, 알칼리 기술) 수소 생산 공장이 핀란드 코콜라에서 운영 중이다.
수소 생성 실험적 생산 방법
수소는 고온 전기분해(HTE)를 통해 열과 전기의 형태로 공급되는 에너지로부터 생성될 수 있다. HTE에서는 에너지의 일부가 열의 형태로 공급되므로, 에너지가 열에서 전기로, 그리고 다시 수소로 두 번 변환될 필요가 줄어든다. 따라서 수소 생산에 필요한 에너지가 잠재적으로 적을 수 있다. 핵열을 사용하여 물에서 수소를 분리할 수 있다. 고온(950–1000°C) 가스 냉각 원자로는 핵열을 사용하여 열화학적 수단으로 물에서 수소를 분리할 가능성이 있다. 고온 전기분해는 실험실에서 수소 1kg당 108 메가줄 (열)로 시연되었지만, 상업적 규모에서는 아니다. 또한, 이는 연료 전지에 사용하기에 부적합한 저품질의 "상업용" 수소이다.
수소 생성 실험적 생산 방법
광전지 시스템으로 생산된 전기를 사용하여 수소를 생산하는 것은 가장 깨끗한 방법이다. 물은 전기분해(인공 광합성이라고도 하는 광화학전지 (PEC) 공정)를 통해 수소와 산소로 분해된다. 윌리엄 에이어스는 에너지 전환 장치에서 1983년 직접 물 분해를 위한 최초의 다중 접합 고효율 광전기화학 시스템을 시연하고 특허를 냈다. 이 그룹은 현재 "인공 잎" 또는 "무선 태양열 물 분해"로 불리는 직접 물 분해를 저렴한 박막 비정질 실리콘 다중 접합 시트를 물에 직접 침지하여 시연했다.
수소는 다양한 촉매로 장식된 전면 비정질 실리콘 표면에서 발생했으며, 산소는 후면 금속 기판에서 발생했다. 다중 접합 셀 위에 있는 Nafion 멤브레인은 이온 이동 경로를 제공했다. 그들의 특허는 또한 비정질 실리콘 및 실리콘 게르마늄 합금 외에도 직접 물 분해를 위한 다양한 다른 반도체 다중 접합 재료를 나열한다. 대학과 광전지 산업에서는 고효율 다중 접합 셀 기술 개발을 위한 연구가 계속되고 있다. 이 과정이 광전지 및 전해 시스템을 사용하는 대신 물에 직접 부유된 광촉매에 의해 보조된다면, 반응은 단일 단계로 이루어져 효율을 향상시킬 수 있다.
수소 생성 실험적 생산 방법
토마스 난(Thomas Nann)과 동앵글리아 대학교 팀이 연구한 방법은 인듐 인화물(InP) 나노입자 층으로 덮인 금 전극으로 구성된다. 그들은 계층 구조에 철-황 복합체를 도입했고, 이를 물에 담그고 소량의 전류와 함께 빛을 조사했을 때 60%의 효율로 수소를 생산했다.
2015년 파나소닉은 질화 니오븀 기반의 광촉매를 개발하여 햇빛의 57%를 흡수하여 물의 분해를 통해 수소 가스를 생산할 수 있다고 보고했다. 이 회사는 "가능한 한 빨리" 상업적 적용을 달성할 계획이며, 2020년 이전에는 아니다.
수소 생성 실험적 생산 방법
물을 수소와 산소로 해리시키려면 매우 높은 온도가 필요하다. 이 과정을 가능한 온도에서 작동시키려면 촉매가 필요하다. 물을 가열하는 것은 물 집광형 태양열 발전을 통해 달성할 수 있다. 스페인의 알메리아 태양열 발전소에 위치한 100킬로와트급 시범 플랜트인 하이드로졸-2는 햇빛을 이용하여 물을 가열하는 데 필요한 800~1,200°C의 온도를 얻는다. 하이드로졸 II는 2008년부터 가동 중이다. 이 100킬로와트급 시범 플랜트의 설계는 모듈형 개념을 기반으로 한다. 그 결과, 이 기술은 사용 가능한 반응기 단위를 늘리고 적절한 크기의 헬리오스탯 필드(태양 추적 거울 필드)에 플랜트를 연결함으로써 메가와트 범위로 쉽게 확장될 수 있을 것이다.
물 분해에 사용될 수 있는 열화학 사이클은 352개 이상이며, 이 중 산화 철 사이클, 산화 세륨(IV)-산화 세륨(III) 사이클, 아연-산화 아연 사이클, 황-요오드 사이클, 구리-염소 사이클 및 하이브리드 황 사이클, 알루미늄-산화 알루미늄 사이클과 같은 약 12개 사이클이 전기 없이 물과 열로부터 수소와 산소를 생산하기 위한 연구 및 테스트 단계에 있다. 이러한 공정은 고온 전기분해보다 효율적일 수 있으며, 일반적으로 LHV 효율은 35%~49% 범위이다. 석탄이나 천연가스의 화학 에너지를 이용한 수소의 열화학적 생산은 직접적인 화학 경로가 더 효율적이기 때문에 일반적으로 고려되지 않는다.
어떠한 열화학적 수소 생산 공정도 생산 수준에서 시연된 적은 없지만, 여러 공정이 실험실에서 시연되었다.
크베르네르 공정 또는 크베르네르 카본 블랙 및 수소 공정(CB&H)은 노르웨이의 크베르네르 회사에서 1980년대에 개발한 방법으로, 메테인, 천연가스, 바이오가스와 같은 탄화수소(CnHm)로부터 수소를 생산한다. 공급 에너지의 약 48%는 수소에, 40%는 활성탄에, 10%는 과열 증기에 포함되어 있다.
2019년 기준 현재 수소는 주로 암모니아와 메탄올 생산 및 석유 정제에 사용되는 산업 원료이다. 처음에는 수소 가스가 편리한 저장소에 자연적으로 존재하지 않는다고 생각했지만, 이제는 그렇지 않다는 것이 입증되었다. 쿨리코로주 부라케부구 근처에서 현재 수소 시스템이 개발되어 주변 마을에 전력을 공급하고 있다. 최근 몇 년간 대륙성, 육상 지질 환경에서 자연적으로 발생하는 수소의 추가 발견이 이루어졌으며, 이는 에너지 전환 노력을 지원하는 천연 또는 자연 수소라는 새로운 분야로 가는 길을 열어주고 있다.
백색 수소는 북미 대륙 중앙 열곡대에서 재생 가능한 수소 경제를 위해 대규모로 발견되거나 생산될 수 있다. 물을 뜨거운 철분이 풍부한 암석으로 펌프질하여 수소를 생산하고, 이 수소를 추출할 수 있다.
수소 생성 환경 영향
대부분의 수소는 화석 연료에서 생산되어 이산화탄소 배출을 초래한다. 이 기술로 생산된 수소는 배출물이 대기로 방출될 때 회색 수소, 탄소 포집 및 저장 (CCS)을 통해 배출물이 포집될 때 블루 수소로 설명된다. 블루 수소는 미국의 상류 및 중간 단계 메테인 누출률과 수증기 메테인 개질기 (SMR)에 이산화탄소 포집 설비를 갖춘 생산을 가정할 때, 가스나 석탄을 태워 열을 얻는 것보다 20% 더 많은 온실가스 발자국을 가지며, 디젤을 태워 열을 얻는 것과 비교하면 60% 더 많다고 추정되었다.
자가열 개질기 (ATR)를 사용하여 이산화탄소를 통합 포집하면 만족스러운 에너지 효율에서 더 높은 포집율을 달성할 수 있으며, 수명 주기 평가 결과 이산화탄소 포집이 적용된 SMR에 비해 이러한 플랜트의 온실가스 배출량이 더 낮게 나타났다. 유럽에서 이산화탄소 통합 포집이 적용된 ATR 기술은 천연가스 연소보다 온실가스 발자국이 더 낮다고 평가되었다. 예를 들어, H21 프로젝트의 경우 천연가스의 이산화탄소 집약도 감소와 이산화탄소 포집에 더 적합한 반응기 유형으로 인해 68%의 감소가 보고되었다.
수소 생성 환경 영향
재생 가능 에너지원에서 생산된 수소는 종종 그린 수소라고 불린다. 재생 가능 에너지원에서 수소를 생산하는 두 가지 방법이 실용적이라고 주장된다. 하나는 수전해를 통해 수소를 생산하는 데 전력을 사용하는 파워 투 가스를 사용하는 것이고, 다른 하나는 매립 가스를 사용하여 수증기 개질기에서 수소를 생산하는 것이다. 풍력이나 태양 에너지 발전과 같은 재생 가능한 에너지원에서 생산된 수소 연료는 재생 연료이다. 원자력을 통해 전기분해로 생산된 수소는 때때로 그린 수소의 하위 집합으로 간주되지만, 핑크 수소라고도 불릴 수 있다. 오스카르스함 원자력 발전소는 2022년 1월 상업용 핑크 수소를 하루에 몇 킬로그램 단위로 공급하는 계약을 체결했다.
2020년 기준 현재 생산 비용은 회색 수소와 블루 수소가 kg당 1~1.80달러, 그린 수소는 2.50~6.80달러로 추정된다.
2022년 현재 전 세계적으로 9,400만 톤의 회색 수소가 주로 천연가스와 같은 화석 연료를 사용하여 생산되고 있으며, 이는 상당한 온실가스 배출원이다.
수소 생성 수소 사용
수소는 수소화 분해를 통해 무거운 석유 분획을 가벼운 분획으로 전환하는 데 사용된다. 또한 방향족화 공정, 수소화 탈황 및 하버법을 통한 암모니아 생산 등 다른 공정에도 사용된다. 하버법은 전 세계 식량의 47%를 재배하는 데 사용되는 합성 질소 비료 생산의 주요 산업 방법이다.
수소는 지역 전력 생산을 위한 연료 전지 또는 잠재적으로 운송 연료로 사용될 수 있다.
수소는 산업 염소 생산의 전기분해에 의해 부산물로 생산된다. 비싼 기술이 필요하지만, 수소는 냉각, 압축 및 정제되어 현장에서 다른 공정에 사용되거나 파이프라인, 실린더 또는 트럭을 통해 고객에게 판매될 수 있다. 대량 수소 생산의 저렴한 방법의 발견 및 개발은 수소경제의 확립과 관련이 있다.
폴라드 로 이산 로그 알고리즘
폴라드 로 이산 로그 알고리즘(영어: Pollard’s rho algorithm for discrete logarithms)은 이산 로그를 계산하는 확률적 알고리즘이다. 결정론적 이산 로그 알고리즘과 비슷한 기대 실행 시간을 가지지만, 적절한 순환 탐지 알고리즘을 사용하는 경우 상수 공간 또는 선형 공간만을 사용한다.
폴라드 로 이산 로그 알고리즘 정의
아벨 군  및  및 집합의 분할 에 대하여, 함수 와 를 다음과 같이 정의하자.
(대략, 이는 만약 이라면 이도록 정의한 것이다.)
이제, 임의의 유한군 에 대하여, 적절한 의 분할 를 잡자. 이는 크기가 대략 같은 세 집합으로 구성되어야 하며, 임의의 군 원소가 어떤 집합에 속하는지 쉽게 알 수 있어야 한다. 보통 다음과 같은 분할 를 사용한다.
만을 고려하는 경우, 다음과 같은 분할을 사용할 수 있다.
폴라드 보행과 소박한(naive) 순환 탐지 알고리즘을 사용하는 폴라드 로 이산 로그 알고리즘는 크기가 인 순환군 와 그 생성 원소 와 임의의 원소 가 주어졌을 때, 이산 로그 을 다음과 같이 계산한다.
임의의 아벨 군  및  및  및 양의 정수  및 함수 에 대하여, 함수 와 를 다음과 같이 정의하자.
(그렇다면, 만약 라면 이다.)
이 경우, 임의의 에 대하여, 열 을 테스케 r-더하기 보행(영어: Teske’s r-adding walk)이라고 한다.
이제, 임의의 유한군  및 양의 정수 에 대하여, 적절한 해시 함수 를 잡자. 보통, 다음과 같이 정의한다.
폴라드 로 이산 로그 알고리즘 정의
이제, 적절한 양의 정수 를 잡자. 만약 가 너무 작다면, 이는 무작위성을 잘 모의하지 못한다. 폴라드가 사용한 보행은 에 해당하며, 이는 너무 작다. 경험적으로 이 잘 작동한다.
테스케 r-더하기 보행과 소박한 순환 탐지 알고리즘을 사용하는 폴라드 로 이산 로그 알고리즘은 크기가 인 순환군 와 그 생성 원소 와 임의의 원소 가 주어졌을 때, 이산 로그 을 다음과 같이 계산한다.
테스케 r-더하기 보행과 플로이드 순환 탐지 알고리즘을 사용하는 폴라드 로 이산 로그 알고리즘은 크기가 인 순환군 와 그 생성 원소 와 임의의 원소 가 주어졌을 때, 이산 로그 을 다음과 같이 계산한다.
크기가 인 임의의 유한군  및 함수  및 양의 정수 에 대하여, 적절한 함수 를 잡자. 이는 흔히 다음과 같이 정의한다.
이 경우, 의 원소를 구별점(영어: distinguished point)이라고 부른다.
이제, 적절한 함수 를 잡자. 예를 들어,
폴라드 로 이산 로그 알고리즘 정의
으로 놓을 수 있다. 여기서 는 적절한 양의 실수(예를 들어, )이다. 가 클수록 기대 시간은 줄고 기대 공간은 는다.
테스케 r-더하기 보행과 구별점 방법을 사용하는 폴라드 로 이산 로그 알고리즘은 크기가 인 순환군 와 그 생성 원소 와 임의의 원소 가 주어졌을 때, 이산 로그 을 다음과 같이 계산한다.
다음을 반복한다.
무작위 함수 을 고른다. , 으로 놓는다.
다음을 반복한다.
만약 이라면, 이 순환을 빠져나온다.
만약 라면, , 으로 놓는다.
로 놓는다.
무작위 원소 을 고르고, 각 에 대하여 로 놓는다.
무작위 원소 을 고르고, 으로 놓는다.
으로 놓는다.
에 대하여,
, , 로 놓는다.
만약 이라면,
만약 인 가 존재한다면,
만약 가 의 가역원이라면, 을 반환한다.
만약 가 의 가역원이 아니라면, 이 순환(“7. 에 대하여”)를 빠져나온다.
만약 인 가 존재하지 않는다면, 로 놓는다.
폴라드 로 이산 로그 알고리즘 복잡도
폴라드 로 이산 로그 알고리즘의 모든 형태는 거의 확실하게(즉, 확률 1로) 종료하며, 종료하는 경우 옳은 이산 로그 값을 반환한다. 따라서, 폴라드 로 이산 로그 알고리즘은 라스베이거스 알고리즘이다.
와 가 이산 균등 분포를 따른다고 가정하자. 즉, 는 이산 균등 분포를 따르는 독립 확률 변수들의 열이다. 그렇다면, 첫 순환 의 시작점 와 순환의 주기 와 두 번째 순환의 시작점 의 기댓값은 다음과 같이 점근적으로 근사할 수 있다.
소박한 순환 탐지 알고리즘을 사용하는 경우, 반복 횟수는 번이며, 매 회 반복마다 1회 군 연산을 사용하고 1개 군 원소를 추가 저장한다. 따라서, 기대 시간 복잡도는 번 군 연산이며, 기대 공간 복잡도는 개 군 원소이다.
플로이드 순환 탐지 알고리즘을 사용하는 경우, 기대 반복 횟수는 이며, 매 회 반복마다 3회 군 연산을 사용하며, 2개의 군 원소만을 비교하므로 군 원소를 추가 저장할 필요가 없다. 따라서, 기대 시간 복잡도는 번 군 연산이며, 공간 복잡도는 개 군 원소이다.
폴라드 로 이산 로그 알고리즘 복잡도
구별점 방법을 사용하는 경우, 기대 반복 횟수는 이며, 매 회 반복마다 1회 군 연산을 사용하고 군 원소가 구별점인 경우에만 추가 저장한다. 이 경우, 기대 시간 복잡도는 번 군 연산, 기대 공간 복잡도는 개 군 원소이다. 특히, 인 경우 기대 반복 횟수는 , 기대 시간 복잡도는 번 군 연산, 기대 공간 복잡도는 이다.
물론, 실제 알고리즘에서 사용하는 보행은 진정한 무작위 보행이 아니며, 실제 알고리즘의 성능은 경험적으로 무작위 가정 아래 성능에 못 미친다. 예를 들어, 다음과 같은 경험적인 추정들이 존재한다.
삼삼눈목자받음정석
삼삼눈목자받음정석은 삼삼 착점에 대하여 상대가 두칸 또는 눈목자로 4선에 걸쳐왔을 때 눈목자로 받는 모양의 정석이다.
싱어게인 4 - 무명가수전
《싱어게인 4 - 무명가수전》(Sing Again4)는 대한민국 방송사 JTBC의 오디션 예능 텔레비전 프로그램이다.
싱어게인 4 - 무명가수전 기획 의도
'한 번 더' 기회가 필요한 가수들이 대중 앞에 다시 설 수 있도록 돕는 신개념 리부팅 오디션 프로그램이다.
엘카피탠 (슈퍼컴퓨터)
휴렛 팩커드 엔터프라이즈 엘카피탠(Hewlett Packard Enterprise El Capitan)은 미국 캘리포니아주 리버모어의 로렌스 리버모어 국립연구소에 있는 엑사스케일 슈퍼컴퓨터로, 2024년에 가동되었다. 크레이 EX 샤스타 아키텍처를 기반으로 한다. 엘카피탠은 TOP500 64번째 판(2024년 11월)에서 프론티어를 제치고 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 되었다. 엘카피탠은 미국이 배치한 세 번째 엑사스케일 시스템이며, 주요 목적은 미국 국가핵보안국의 비축물 관리 프로그램을 지원하는 것이다.
엘카피탠 (슈퍼컴퓨터) 설계
엘카피탠은 총 11,039,616개의 CPU 및 GPU 코어를 사용하며, 43,808개의 AMD 4세대 EPYC 24C "제노아" 24코어 1.8GHz CPU (1,051,392개 코어)와 43,808개의 AMD 인스팅트 MI300A GPU (9,988,224개의 컴퓨트 유닛 (각 228개)으로 총 639,246,336개의 스트림 프로세서 (각 14,592개))로 구성된다. MI300A는 24개의 젠 4 기반 CPU 코어와 CDNA3 기반 GPU가 단일 유기 패키지에 통합되어 있으며, 128GB의 HBM3 메모리를 갖추고 있다.
블레이드는 12.8테라비트/초의 대역폭을 제공하는 HPE 슬링샷 64포트 스위치로 상호 연결된다. 블레이드 그룹은 드래곤플라이 토폴로지로 연결되어 있으며, 두 노드 사이에는 최대 세 번의 홉이 있다. 케이블은 광학 또는 구리이며, 케이블 길이를 최소화하도록 맞춤 제작되었다. 총 케이블 길이는 145 km (90 mi)이다.
엘카피탠 (슈퍼컴퓨터) 설계
엘카피탠은 APU 아키텍처를 사용하며, CPU와 GPU는 내부 온칩 코히어런트 인터커넥트를 공유한다.
엘카피탠은 2개의 테니스 코트와 비슷한 7,500 제곱피트 (700 m2)의 바닥 공간을 차지한다. "래빗" NVM-익스프레스 고속 저장 어레이 및 컴퓨트 노드를 포함하여 최소 87개의 컴퓨트 랙으로 구성된다. 더 넥스트 플랫폼(The Next Platform)에 따르면, "엘카피탠은 액체 냉각 크레이 EX 랙에 총 11,136개의 노드를 가지고 있으며, 노드당 4개의 MI300A 컴퓨트 엔진과 시스템 전체에 걸쳐 총 44,544개의 장치를 가지고 있다. 각 장치는 CPU와 GPU 칩릿 전체에서 공유되는 128GB의 HBM3 주 메모리를 가지고 있으며, 5.2GHz로 작동하고 CPU 및 GPU 칩릿 안팎으로 총 5.3TB/초의 대역폭을 제공한다."
엘카피탠 (슈퍼컴퓨터) 역사
엘카피탠은 미국 에너지부의 CORAL-2 이니셔티브의 일환으로 주문되었으며, 2018년에 배치된 IBM/엔비디아 기계인 시에라를 대체하기 위함이었다. 원래 설계는 수십만 개의 GPU와 40MW의 전력을 구상했다. LLNL은 HPE 크레이 및 AMD와 협력하여 시스템을 구축했다.
엘카피탠의 세 가지 프로토타입(rzVernal, Tioga, Tenaya)은 2023년 6월 TOP500 슈퍼컴퓨터 목록에 오를 만큼 강력했다. rzVernal은 4.1페타플롭스에 도달했다. 7월 초, 엘카피탠의 첫 번째 구성 요소가 로렌스 리버모어에 설치되었으며, 2024년 중반까지 완전 설치가 예상된다.
2024년 11월 18일까지 엘카피탠은 가동되어 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 확인되었으며, 1.742 엑사플롭스를 달성했다.
2025년 2월, 캘리포니아 로렌스 리버모어 국립연구소(LLNL)에서 공식적으로 출시되었다. 연구소는 이 슈퍼컴퓨터를 구축하는 데 6억 달러가 들었으며, 미국의 핵무기 비축과 관련된 다양한 민감하고 기밀적인 작업을 처리할 것이라고 언급했다.
엘카피탠 (슈퍼컴퓨터) 역사
엘카피탠은 2025년 1월 9일에 공식적으로 헌정되었다. 이 행사에는 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(HPE)와 AMD의 CEO인 안토니오 네리와 리사 수가 참석하여 이를 기념했다.
행사 동안 두 CEO는 엘카피탠이 각 회사의 AI 이니셔티브에 미치는 영향에 대해 논의했다. 네리는 "완벽한 레버리지"라고 말하며 엘카피탠과 인공지능 훈련에 사용되는 시스템 간의 유사성을 강조했다. 수는 "안토니오가 말했듯이 기본적으로 동일한 빌딩 블록이지만 다른 방식으로 구성되어 있다"고 설명하며, 엘카피탠을 위해 개발된 기술이 AI 노력 강화에 적응할 수 있음을 강조했다.
후가쿠
후가쿠(富嶽 또는 富岳)는 다음 뜻이 있다.
후가쿠 (슈퍼컴퓨터)
후가쿠(일본어: 富岳)는 일본 고베시 이화학연구소 계산과학연구센터의 페타스케일 슈퍼컴퓨터이다. 2014년에 K 컴퓨터의 후속기로 개발을 시작하여 2020년에 첫 선을 보였다. 후지산의 다른 이름에서 따온 이름이다.
2020년 6월 TOP500 목록에서 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 되었으며 이를 달성한 최초의 ARM 아키텍처 기반 컴퓨터가 되었다. 이 당시 혼합 fp16/fp64 정밀도 HPL-AI 벤치마크를 사용하여 1.42 엑사플롭스를 달성했다. 2021년에 정식 운영을 시작했다.
후가쿠는 2022년 5월 프론티어에 의해 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 자리를 내주었다.
후가쿠 (슈퍼컴퓨터) 하드웨어
이 슈퍼컴퓨터는 후지쯔 A64FX 마이크로프로세서로 제작되었다. 이 CPU는 ARM 버전 8.2A 프로세서 아키텍처를 기반으로 하며 슈퍼컴퓨터를 위한 스케일러블 벡터 확장을 채택하고 있다. 후가쿠는 K 컴퓨터보다 약 100배 더 강력한 성능(즉, 1 엑사플롭스의 성능 목표)을 목표로 했다.
후가쿠의 초기(2020년 6월) 구성은 후지쯔의 독점적인 토러스 퓨전 인터커넥트를 사용하여 연결된 158,976개의 A64FX CPU를 사용했다. 2020년 11월 업그레이드로 프로세서 수가 증가했다.
후가쿠 (슈퍼컴퓨터) 소프트웨어
후가쿠는 IHK/McKernel이라는 "경량 멀티 커널 운영체제"를 사용한다. 이 운영체제는 리눅스와 McKernel 경량 커널을 동시에 나란히 실행한다. 두 커널이 실행되는 인프라를 이기종 커널용 인터페이스(IHK)라고 부른다. 고성능 시뮬레이션은 McKernel에서 실행되며, 리눅스는 다른 모든 POSIX 호환 서비스에 사용할 수 있다.
후가쿠는 병렬 스토리지를 컴퓨팅 노드에 제공하기 위해 3계층 스토리지 시스템을 사용한다. 첫 번째 계층인 LLIO 스토리지는 후지쯔와 이화학연구소가 공동 개발한 NVM 기반 파일 I/O 가속기로, 낮은 지연 시간으로 임시 데이터를 저장하기 위해 작업별 스토리지 기반으로 컴퓨팅 노드에 할당된다. LLIO 시스템은 러스터 소프트웨어 기반의 디스크 기반 스토리지를 사용하여 대규모의 영구적인 고성능 파일 시스템을 제공하는 두 번째 계층인 후지쯔 엑사스케일 파일 시스템(FEFS)으로 데이터를 주고받으며, 자주 액세스되지 않는 대량의 데이터를 저장하기 위해 테이프 기반 아카이브를 사용한다.
후가쿠 (슈퍼컴퓨터) 소프트웨어
시스템 소프트웨어 외에도 이 슈퍼컴퓨터는 여러 벤치마크를 포함한 다양한 응용 프로그램을 실행했다. TOP500에서 사용되는 주류 HPL 벤치마크를 실행한 결과, 후가쿠는 페타스케일 수준이며 엑사스케일에 거의 절반에 도달했다. 또한 후가쿠는 HPL-AI를 포함한 최소 세 가지 다른 벤치마크에서 세계 기록을 세웠다. 2.0 엑사플롭스에서 시스템은 벤치마크에 대한 엑사스케일 임계값을 초과했다. 해당 벤치마크에 대한 설명은 다음과 같다.
선택된 솔버 방법은 LU 분해와 이후에 수행되는 반복 정제 조합으로, 해를 64비트 정확도로 되돌린다. HPL-AI의 혁신은 전체 솔루션 프로세스에서 64비트 계산 요구 사항을 제거하고, 대신 LU에 대해 낮은 정밀도(아마 16비트) 정확도를 선택하고, 분해에서 손실된 정확도를 복구하기 위한 정교한 반복을 선택하는 데 있다.
후가쿠 (슈퍼컴퓨터) 성능
후가쿠의 초기 보고된 성능은 TOP500에서 사용되는 FP64 고성능 LINPACK 벤치마크의 Rmax 416 페타플롭스였다. 2020년 11월 프로세서 수 업그레이드 후, 후가쿠의 성능은 Rmax 442 페타플롭스로 증가했다.
2020년에 후가쿠는 Graph500, HPL-AI, HPCG 벤치마크를 포함하여 다양한 워크로드에서 컴퓨터를 테스트하는 다른 순위에서도 상위권을 차지했다. 이전의 어떤 슈퍼컴퓨터도 이 네 가지 순위에서 동시에 1위를 차지한 적은 없었다.
후가쿠 (슈퍼컴퓨터) 성능
하드웨어 업그레이드 후, 2020년 11월 현재, "후가쿠는 새로운 혼합 정밀도 HPC-AI 벤치마크에서 성능을 2.0 엑사플롭스로 늘려 6개월 전 기록했던 1.4 엑사플롭스 기록을 갱신했다. 이는 어떤 유형의 하드웨어에서도 어떤 정밀도에서도 1 엑사플롭스를 초과하는 최초의 벤치마크 측정값이다." (42% 증가) 흥미롭게도 Arm A64FX 코어 수는 4.5%만 증가하여 7,630,848개가 되었지만, 해당 벤치마크에서 측정된 성능은 훨씬 더 많이 증가했고(이 시스템은 GPU와 같은 다른 컴퓨팅 기능을 사용하지 않는다), TOP500에서는 6.4% 증가하여 442 페타플롭스로 새로운 세계 기록을 세웠다. HPCG 벤치마크의 경우, 16.0 HPCG-페타플롭스로 2위 시스템인 서밋보다 5.4배 빠르다. 서밋은 TOP500에서도 2위를 차지했다.
2020년 11월 현재, 후가쿠의 성능은 TOP500 목록의 다음 4개 슈퍼컴퓨터의 성능을 합친 것보다 뛰어났고, HPCG 벤치마크에서 상위 10개 컴퓨터 중 나머지 컴퓨터들을 45%의 차이로 앞섰다.
후가쿠 (슈퍼컴퓨터) 역사
2019년 5월 23일, 이화학연구소는 슈퍼컴퓨터의 이름이 후가쿠로 명명될 것이라고 발표했다. 2019년 8월에는 후가쿠의 로고가 공개되었는데, 이 로고는 "후가쿠의 고성능"과 "다양한 사용자 범위"를 상징하는 후지산을 묘사하고 있다. 2019년 11월, 후가쿠의 프로토타입은 그린500 목록에서 1위를 차지했다. 이화학연구소 시설로 장비 랙 선적이 2019년 12월 2일에 시작되었으며, 2020년 5월 13일에 완료되었다. 2020년 6월, 후가쿠는 IBM 서밋을 제치고 TOP500 목록에서 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 되었다.
후가쿠는 코로나19 범유행과 관련된 마스크 연구에 사용되었다.
2023년, 후가쿠는 도쿄 공업대학, 이화학연구소, 후지쯔 및 도호쿠 대학에서 일본어 생성형 AI 모델 개발에 사용되었다.
후가쿠 (슈퍼컴퓨터) 비용
2018년 닛케이는 이 프로그램에 1,300억 엔(약 10억 달러)이 소요될 것이라고 보도했다.
오로라 (슈퍼컴퓨터)
오로라(Aurora)는 미국 에너지부(DOE)가 후원하고 인텔과 크레이가 아곤 국립 연구소를 위해 설계한 엑사스케일 슈퍼컴퓨터이다. 2023년 11월부터 2024년 6월까지 잠시 세계에서 두 번째로 빠른 슈퍼컴퓨터였다.
2019년 추정 비용은 5억 미국 달러였다. 올리비에르 프란자는 이 설계의 수석 설계자이자 책임 연구원이다.
오로라 (슈퍼컴퓨터) 역사
2013년 DOE는 2020년까지 최대 전력 소비량 20 메가와트(MW)로 1 엑사플롭(초당 1018 부동 소수점 수학 연산)에 달하는 속도를 낼 수 있는 "엑사스케일" 슈퍼컴퓨터 제안을 발표했다. 오로라는 2015년에 처음 발표되었으며 2018년에 완성될 예정이었다. 당시 서밋과 비슷한 속도인 180 페타FLOPS의 속도를 낼 것으로 예상되었다. 오로라는 출시 당시 가장 강력한 슈퍼컴퓨터가 될 예정이었으며, 크레이가 인텔 프로세서로 구축할 계획이었다. 이후 2017년 인텔은 오로라가 2021년으로 연기되지만 1 엑사플롭으로 확장될 것이라고 발표했다. 2019년 3월, DOE는 2021년에 미국에서 1 엑사플롭 성능의 첫 슈퍼컴퓨터를 구축할 것이라고 밝혔다.
오로라 (슈퍼컴퓨터) 역사
2020년 10월, DOE는 오로라가 다시 6개월 더 지연되어 더 이상 미국의 첫 엑사스케일 컴퓨터가 되지 않을 것이라고 밝혔다. 2021년 10월 말, 인텔은 오로라가 이제 최대 2 엑사플롭스의 피크 이중 정밀도 연산을 초과할 것이라고 발표했다. 그러나 그 주장은 실현되지 않았다. 시스템은 2023년 6월 22일에 완전히 설치되었다.
2024년 5월, 오로라는 TOP500 슈퍼컴퓨터 목록에서 1.012 엑사플롭스의 성능으로 2위에 올랐으며, 엑사스케일급 시스템이 TOP500에 두 번째로 진입한 것을 기록했다.
오로라 (슈퍼컴퓨터) 사용
기능에는 뇌 구조, 핵융합, 저탄소 기술, 아원자 입자, 암 및 우주론에 대한 연구가 포함된다. 또한 배터리 및 보다 효율적인 태양 전지에 유용한 신소재를 개발할 것이다. 일반 과학계에서 사용할 수 있다.
오로라 (슈퍼컴퓨터) 아키텍처
오로라는 10,624개의 노드를 가지고 있으며, 각 노드는 2개의 인텔 제온 맥스 프로세서, 6개의 인텔 맥스 시리즈 GPU 및 통합 메모리 아키텍처로 구성되어 노드당 최대 130 테라플롭스의 컴퓨팅 파워를 제공한다. 약 10 페타바이트의 메모리와 230 페타바이트의 스토리지를 가지고 있다.
이 장비는 약 39 MW의 전력을 소비하는 것으로 알려져 있다. 비교하자면, 오늘날 세계에서 가장 빠른 컴퓨터인 엘 카피탄은 30 MW를 사용하고, 또 다른 Top 500 시스템인 프론티어는 24 MW를 사용한다.
CDC 7600
CDC 7600은 시모어 크레이가 CDC 6600의 후속작으로 설계했으며, 컨트롤 데이터의 슈퍼컴퓨터 분야 지배력을 1970년대까지 확장시켰다. 7600은 36.4 MHz (27.5 ns 클럭 주기)로 작동했으며, 자기 코어를 사용하는 65 K워드 주 메모리(60비트 워드 크기)와 가변 크기(최대 512 K워드) 보조 메모리(사이트에 따라 다름)를 가졌다. 일반적으로 CDC 6600보다 약 10배 빨랐고, 수동 컴파일 코드에서 약 10 MFLOPS를 제공할 수 있었으며, 최고 36 MFLOPS를 기록했다. 또한, 1970년대 초 벤치마크 테스트에서 IBM의 경쟁 모델인 IBM 시스템/360 모델 195보다 약간 더 빠른 것으로 나타났다. 1967년 시스템이 출시되었을 때, 기본 구성으로 약 5백만 달러에 판매되었으며, 옵션과 기능이 추가되면 훨씬 더 비싸졌다.
7600의 주목할 만한 최첨단 기여 중에는 광범위한 파이프라인 외에도 물리적인 C자형 디자인이 있었다. 이는 바닥 공간을 줄이는 동시에 신호가 이동해야 하는 거리를 단축시켜 성능을 극적으로 향상시켰다.
CDC 7600 설계
6600이 생산 품질에 가까워지자 크레이는 흥미를 잃고 후속작 설계에 착수했다. 1960년대 후반에 "약간" 더 빠른 기계를 만드는 것은 그리 어렵지 않았다. 집적 회로의 도입으로 부품을 더 밀집하게 배치할 수 있었고, 이는 더 높은 클럭 속도를 가능하게 했다. 트랜지스터도 생산 공정과 품질이 향상되면서 전반적으로 약간 더 빨라졌다. 이러한 종류의 개선만으로도 기계가 두 배, 어쩌면 다섯 배까지 빨라질 수 있을 것으로 예상되었다. 그러나 6600 설계와 마찬가지로 크레이는 10배의 성능을 가진 기계를 생산하는 것을 목표로 삼았다.
CDC 7600 설계
6600이 동시대의 다른 컴퓨터보다 훨씬 빨랐던 이유 중 하나는 병렬로 작동할 수 있는 여러 기능 장치를 가지고 있었기 때문이다. 예를 들어, 이 기계는 두 숫자의 덧셈을 수행하면서 동시에 다른 두 숫자의 곱셈을 수행할 수 있었다. 그러나 주어진 명령어는 다음 명령어가 장치에 투입되기 전에 장치를 통한 여정을 완료해야 했으며, 스케줄러 시스템이 명령어가 부족할 때 병목 현상이 발생했다. 스케줄러를 크게 개선하지 않는 한, 특히 더 많은 메모리를 갖도록 하여 병렬 장치에 투입할 수 있는 명령어를 더 많이 찾을 수 있도록 하지 않는 한, 더 많은 기능 장치를 추가해도 성능은 향상되지 않았다. 이는 중대한 문제로 보였다.