가상 심장 시뮬레이션과 CPU vs GPU 병렬처리 성능 비교: 차세대 의료 시뮬레이션의 혁신
서론 오늘날 의료·생명공학 분야에서 가상 심장 시뮬레이션(Virtual Heart Simulation)은 임상 실험 데이터를 해석하고 부정맥, 심부전 등 다양한 심혈관 질환의 메커니즘을 규명하는 데 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 상미분방정식(ODE)과 편미분방정식(PDE)을 풀어내는 복잡한 수학적 계산에 기반하며, 계산 속도와 정확도가 연구 성과를 좌우합니다. 특히 최근 들어 고해상도 심장 모델 을 활용한 연구가 활발해지면서, 기존 CPU 기반 병렬처리만으로는 연산 속도에 한계가 드러나고 있습니다. 이에 따라 GPU(그래픽 처리 장치)를 활용한 병렬처리가 새로운 해결책으로 부상하고 있습니다. 본 칼럼에서는 최신 연구를 기반으로 CPU와 GPU 병렬처리의 성능을 비교 분석하고, 의료·바이오 시뮬레이션 연구자와 관련 산업이 얻을 수 있는 시사점을 제시합니다. 1. 가상 심장 시뮬레이션의 필요성 심장 생리학 연구에서는 단일 세포 수준의 전기적 활동부터 심실 전체의 수축·이완에 이르기까지 정밀한 계산이 필요합니다. 이를 위해 Courtemanche, Ten Tusscher, O’Hara-Rudy 모델 과 같은 검증된 인체 심근세포 모델이 널리 사용되고 있습니다. 그러나 실제 임상 적용을 위해서는 수십만~수백만 개의 노드 를 포함한 2D 및 3D 심장 조직 모델을 계산해야 하며, 이는 막대한 연산량을 요구합니다. 따라서 효율적인 병렬처리 아키텍처 의 도입이 필수적입니다. 2. CPU와 GPU 병렬처리의 차이 2.1 CPU 병렬처리 CPU 병렬처리는 Message Passing Interface (MPI)를 이용하여 다수의 프로세서에 작업을 분배합니다. 장점: 구조가 단순하고, 독립적 연산에서 성능 향상. 단점: 프로세서 간 통신 비용(communication cost)이 커지면 성능이 저하. 그림 1. CPU 병렬처리를 통한 ODE 연산 ...