GPU에서 ODE 앙상블을 풀고 미분하는 천체물리 라이브러리 'GRADSOLVE' 공개

해밀토니안 몬테카를로 같은 경사 기반 방법이 천문학 모델 피팅에 쓰이면서, 수천~수백만 개 파라미터 조합에 대해 작은 상미분방정식(ODE) 계를 반복해 푸는 비용이 분석 전체의 부담이 되고 있다. 연구진은 앙상블의 각 구성원을 개별 GPU 스레드에서 각자의 스텝 크기로 적분하고 같은 패스에서 파라미터에 대한 미분값까지 반환하는 JAX 라이브러리 GRADSOLVE를 천문학계에 소개했다. 은하 중력 퍼텐셜 내 별의 궤도, 암흑에너지 우주론의 팽창사, 쌍성 블랙홀의 스핀 세차운동 등 세 가지 사례를 같은 정확도 기준으로 비교한 결과, 100만 개 궤적에서 CPU 128코어 전체를 쓴 직렬 CPU 코드보다 8.5~1500배 빨랐고, 같은 GPU에서 JAX 기반 최신 ODE 라이브러리 DIFFRAX보다 11~15배 빨랐다. 100만 회 적분이 GPU 1대에서 수 초 이내에 끝나 이 규모의 경사 기반 분석이 일상적으로 가능해졌으며, 코드는 GitHub에 공개됐다.