# Wolfram Compute Services > Clean Markdown view of GeekNews topic #24898. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=24898](https://news.hada.io/topic?id=24898) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/24898.md](https://news.hada.io/topic/24898.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2025-12-08T07:34:16+09:00 - Updated: 2025-12-08T07:34:16+09:00 - Original source: [writings.stephenwolfram.com](https://writings.stephenwolfram.com/2025/12/instant-supercompute-launching-wolfram-compute-services/) - Points: 2 - Comments: 1 ## Topic Body - **Wolfram Compute Services**는 Wolfram Language 계산을 대규모로 확장할 수 있는 **완전 프로그래머블 클라우드 컴퓨팅 서비스** - 사용자는 `RemoteBatchSubmit` 명령으로 **복잡한 계산을 원격 서버로 전송**하고, 완료 후 결과를 자동으로 수신 - 최대 **192코어·1.5TB 메모리**까지 선택 가능하며, `RemoteBatchMapSubmit`으로 **수백 개 코어의 병렬 처리** 지원 - 작업은 **이메일·대시보드 알림**, **시간·크레딧 제한**, **자동 의존성 처리** 등으로 관리 가능 - Wolfram Language의 **슈퍼컴퓨터급 확장성**을 즉시 제공해 연구·산업용 계산 환경을 간소화함 --- ### Wolfram Compute Services 개요 - Wolfram Compute Services는 **Wolfram Language 계산을 클라우드에서 대규모로 실행**할 수 있게 하는 시스템 - `RemoteBatchSubmit`으로 코드를 제출하면, Wolfram의 서버에서 계산이 수행되고 결과가 반환됨 - Wolfram Desktop 14.3 이상에서는 `RemoteBatchSubmissionEnvironment["WolframBatch"]` 명령으로 즉시 활성화 가능 - 기존의 `ParallelMap`, `ParallelTable` 등 병렬 기능을 확장해, **대규모 연산 자원 접근을 자동화** - 모든 계산은 **심볼릭 표현 기반**으로 처리되어, 수치·이미지·그래프·영상 등 다양한 데이터 유형을 직접 다룸 ### 계산 확장과 실행 환경 - 사용자는 **다양한 머신 클래스**를 선택해 작업 규모를 조절 가능 - 예: `Basic1x8`(1코어·8GB), `Compute192x384`(192코어·384GB), `Memory192x1536`(192코어·1.5TB) - `RemoteBatchMapSubmit`은 `ParallelMap`의 확장형으로, **여러 머신에 걸친 대규모 병렬 처리**를 수행 - 각 코어별로 분산된 “child job”을 자동 생성하고, 결과를 `Catenate`로 통합 가능 - 작업 상태는 **웹 대시보드**에서 실시간 확인 가능하며, 완료 시 이메일로 결과 미리보기 제공 ### 예시: PentagonTiling 및 셀룰러 오토마톤 탐색 - `PentagonTiling` 함수로 **비중첩 오각형 패턴 생성** 예시 제시 - 20개 오각형은 로컬에서 빠르게 처리되지만, 500개 이상은 Compute Services로 전송해 실행 - 결과는 이메일로 전달되며, Wolfram Notebook에서 즉시 후속 계산 가능 - 셀룰러 오토마톤 규칙 1억 개를 테스트하는 **대규모 병렬 탐색** 사례 제시 - 192코어 머신에서 수시간 내 완료, `RemoteBatchMapSubmit`으로 3분 내 결과 확보 - 총 8시간의 컴퓨터 시간이 병렬로 사용됨 ### 프로그래머블 제어 및 관리 기능 - 각 작업은 **시간 제한(`TimeConstraint`)** , **크레딧 제한(`CreditConstraint`)** , **작업 이름(`RemoteJobName`)** 등 옵션 설정 가능 - **알림 시스템(`RemoteJobNotifications`)** 으로 상태 변화, 크레딧 사용량, 시간 경과 등을 이메일·문자 메시지로 수신 - 작업 결과는 기본적으로 **2주간 저장**, 필요 시 `CloudPut`으로 Wolfram Cloud에 영구 보관 가능 - 실패 시 `"JobLogTabular"` 등으로 상세 로그 분석 가능, `RemoteBatchJobAbort`로 중단 가능 ### 향후 확장 계획 - Compute Services는 **배치 계산 환경**으로 시작했으며, 향후 **동기식 원격 커널 실행** 기능 추가 예정 - **Wolfram HPCKit**을 통해 조직이 자체 HPC 인프라를 `RemoteBatchSubmit` 백엔드로 구성 가능 - `"WolframBatch"` 외의 **사용자 정의 배치 프로바이더** 연결 지원 예정 - 이 서비스는 1988년 Mathematica 이후 발전해온 **Wolfram Cloud·Application Server·Engine** 계열의 최신 단계 - 목표는 **슈퍼컴퓨터급 계산 능력을 즉시 제공**하여, 연구자·개발자 모두가 대규모 연산을 손쉽게 수행하도록 하는 것 ## Comments ### Comment 47362 - Author: neo - Created: 2025-12-08T07:34:17+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=46171394) - 예전에 **Wolfram Language**를 정말 즐겨 썼음 프로그래머보다는 연구자 입장에서 접근하니 훨씬 강력한 **탐색·프로토타이핑 도구**로 느껴졌음 2016~2020년쯤에는 햇빛이 유리벽을 통과해 실내에 비치는 날짜를 계산하고, 그걸 애니메이션으로 시각화하는 등 멋진 실험을 했음 지금은 Claude에게 물어보면 되겠지만, LLM 이전 시대에는 WL이 최고의 사고 도구였음 (참고로 **영구 라이선스**도 제공함) - 언어의 힘은 간결한 문법과 방대한 **Mathematica 라이브러리**에서 나왔다고 생각함 Python이 “배터리 포함”이라면 Mathematica는 “**우주선 포함**” 수준임 오픈소스로 공개됐다면 IT 산업을 크게 바꿨을지도 모르지만, 비싼 상용 소프트웨어라 학계 중심의 틈새 제품으로 남을 듯함 - **Mathematica + LLM** 조합은 정말 강력함 세계 최대 규모의 수학 루틴 라이브러리에 시각화 도구, 그리고 LLM의 가속을 더하면 실험·교육·시각화에 거의 **압도적인 도구**가 됨 1992년부터 써왔지만, 요즘은 Claude에게 “이걸 시각화해줘”라고 말하는 게 훨씬 빠름 - 항상 Mathematica나 MatLab 같은 도구를 안 써본 게 아쉬웠음 어떤 사람들은 MatLab 하나로 **GUI와 딥러닝 모델**까지 만든다는데 놀라웠음 Mathematica는 비싸지만 수학 공부 동기부여가 될지도 모르겠음 비전공자들이 MatLab, Mathematica, Maple을 어떻게 쓰는지 궁금함 - 20년 넘게 노트북에 설치해두고 1년에 한 번쯤만 씀 쓸 때마다 **500톤 프레스로 호두를 까는 느낌**임 산업계나 과학계에서도 Mathematica는 너무 과소평가받고 있음 - 기술 업계에는 **Stephen Wolfram 같은 사람**이 더 필요하다고 느낌 약간 괴짜스럽지만 진심으로 좋은 걸 만들려는 태도가 신선함 VC나 MBA의 단기 수익 압박 없이 순수하게 연구에 몰두하는 모습이 보기 좋음 - 동의함. Wolfram은 종종 비판받지만, 수십 년간 쌓아온 **과학적·기술적 성과**는 정말 존경스러움 - 슈퍼컴퓨터의 힘으로도 Mathematica가 30초 안에 실행되면 좋겠음 1988년부터 거의 같은 일을 하는 소프트웨어가 왜 이렇게 **느린지** 모르겠음 - 그래도 Mathematica의 **도구 생태계**를 대체할 시스템은 아직 없음 37년이 지났는데도 완전한 대안이 없다는 게 놀라움 Jupyter Notebook은 같은 수준이 아님 - ‘**Not-Invented-Here**’ 증후군의 극단적인 사례 같음 덕분에 독창적인 기능도 많지만, 2010년대까지 **Undo/Redo**가 없었던 건 좀 심했음 - 사실 이런 느낌은 거의 모든 소비자용 소프트웨어에 해당함 - “**독점 서비스로 독점 언어를 확장하라**”는 전략은 기존 고객에게는 좋지만 신규 유입에는 한계가 있음 클라우드 기반 사용을 강제하려는 전조처럼 느껴짐 Wolfram은 LLM을 활용해 **자연어 → Mathematica 코드**로 변환하는 시뮬레이션 서비스를 만들면 훨씬 혁신적일 것 같음 MathWorld도 그 기반 자산으로 활용 가능함 - 좋은 지적임 - 많은 사람들이 Stephen Wolfram의 성격이나 비트·바이트 얘기만 하지만, 사실 지금쯤이면 **일반 프로그래밍이 Wolfram 수준의 추상화**에 도달했어야 한다고 생각함 아마 **에이전트·LLM 기반 코드 생성**이 그 다음 단계로 가는 길일 듯함 다만 자동화로 인해 팀 규모가 줄어드는 부작용은 있을 것 같음 - “Wolfram everywhere”라면 구체적으로 어떤 점을 말하는지 궁금함 — 데이터셋 접근성? 수학 함수? CAS 기능? - 농담 반 진담 반으로 “Stephen, 당신인가요?”라고 묻고 싶음 사실 이미 여러 플랫폼(x86, ARM, WASM 등)에서 같은 코드를 돌릴 수 있는 환경은 있음 단일 언어로 그래픽, 풀스택, 임베디드, HPC를 모두 커버하는 건 **과도한 복잡성**을 초래할 것임 - 이번 **새 기능 소개 방식**이 정말 마음에 들었음 문제 정의 → 해결 방식 → 예시 → 단계별 설명이 명확해서 이해가 쉬웠음 보통은 읽고 나면 더 헷갈리는데 이번엔 달랐음 - 흥미로운 점은 Stephen Wolfram이 자사 소프트웨어의 **실제 사용자이자 최종 결정권자**라는 것임 예전에는 신기능 회의를 **YouTube로 생중계**하기도 했는데, 그걸 보며 그가 얼마나 제품에 애정을 갖는지 느꼈음 약간 **Jobs 같은 리더십**이 느껴졌음 - Stephen이 드디어 **클라우드 컴퓨팅**을 본격적으로 도입한 듯함 예전에 [RemoteKernel 실험기](https://taoofmac.com/space/blog/2016/08/10/0830)를 써봤는데, 이번엔 훨씬 나아 보임 다만 자체 클라우드에 호스팅할 수 있으면 좋겠음 예전에 512GB RAM, 128코어 VM에서 Mathematica를 돌려봤지만 **비용 효율성**은 별로였음 - 예전에 **headless kernel**이 나왔을 때 Kubernetes에서 돌릴 수 있을까 궁금했음 실제로 [Wolfram Application Server for Kubernetes](https://github.com/WolframResearch/WAS-Kubernetes)가 있긴 한데, 1년 넘게 업데이트가 없음 - 1990년대부터 Mathematica를 써왔는데, 20년 넘게 **클라우드 연산 서비스**를 왜 안 내는지 의아했음 이제야 원격으로 대형 서버에서 계산할 수 있게 돼서 “드디어!”라는 말이 절로 나옴 - **퀀트 트레이더**들도 Mathematica를 쓰는지 궁금했음 언어가 예쁘고, 내장 도구가 많고, 시각화도 뛰어나서 **금융 분석**에 딱 맞을 것 같음 가격도 감당 가능할 테고, HFT용 **컴파일러**도 있을 듯함 - 실제로 사용함 - Mathematica의 **표준 함수 통합도**는 놀라울 정도임 이런 걸 오픈소스로 구현하면 좋겠음 — 10%만 구현해도 유용할 것 같음 그래서 Rust로 **Woxi**라는 프로젝트([github.com/ad-si/Woxi](https://github.com/ad-si/Woxi))를 시작했는데, 함께할 기여자를 찾고 있음 - 이미 10% 수준의 오픈소스 복제 프로젝트 [Mathics](https://mathics.org/)가 있음 - 나도 Go로 비슷한 걸 만들고 있음 약 300개의 심볼이 동작하고, 복소수와 **기본 규칙 시스템**도 구현 중임 Factor 기능은 수학적으로 복잡해서 아직 연구 중임 그래픽 출력은 없고 터미널 기반임 **Claude 모델**을 이용해 AI 프로그래밍과 수학 개념을 함께 배우는 중임 - 개인적으로는 **이중 패스 평가기**를 구현하는 게 좋다고 생각함 pest 토큰을 함수에 직접 쓰면 느리고 최적화가 어렵기 때문임