LLM 기반 포트란-C++ 코드 변환 연구: 혁신적인 과학 컴퓨팅의 미래

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 레거시 포트란 코드를 C++로 변환하는 연구로, 코드 변환의 정확성, LLM 생성 코드와 사람이 작성한 코드의 유사성, 그리고 변환 전후 코드의 출력값 유사성까지 정량적으로 분석하여 LLM 기반 코드 변환 기술의 현실적인 가능성과 한계를 제시했습니다. 두 개의 서로 다른 컴퓨팅 플랫폼에서 실험을 진행하여 결과의 일반화 가능성을 높였으며, 오픈소스 LLM을 활용하여 접근성을 확보했습니다. 이 연구는 레거시 코드의 현대화, 개발 시간 단축, 전문가의 부담 경감 등에 기여할 것으로 기대됩니다.

최근 과학계의 뜨거운 감자, 바로 대규모 언어 모델(LLM) 입니다. 이제 LLM은 단순한 글쓰기 도구를 넘어, 과학적 컴퓨터 코드 생성 및 변환에도 활용되고 있습니다. 전문가뿐 아니라 비전문가도 손쉽게 활용할 수 있다는 점에서 그 의미가 남다릅니다.

특히, 오랜 시간 과학적 발견에 기여해 온 포트란(FORTRAN) 언어. 하지만 시대의 흐름에 따라 C++와 같은 현대적인 언어로의 전환이 필요한 상황입니다. 이러한 과제 해결에 LLM이 등장했습니다. Nishath Rajiv Ranasinghe를 비롯한 8명의 연구진은 LLM을 이용한 포트란 코드의 C++ 변환을 연구하여 놀라운 결과를 발표했습니다.

핵심 내용: 포트란 코드의 C++ 변환, 가능성과 한계

연구진은 두 개의 서로 다른 컴퓨팅 플랫폼에서 실험을 진행, LLM 기반 코드 변환의 실용성을 다각적으로 분석했습니다. 단순히 변환된 C++ 코드의 컴파일 성공률을 측정하는 것을 넘어,

• LLM 변환 코드와 사람이 직접 변환한 코드의 유사성: LLM이 얼마나 사람의 코드 작성 방식을 잘 따라하는지를 정량적으로 평가했습니다.
• 포트란 코드와 C++ 변환 코드의 출력값 유사성: 결과값의 정확성을 측정하여 LLM의 신뢰성을 검증했습니다.

이러한 다각적인 분석을 통해 LLM 기반 코드 변환의 현실적인 가능성과 한계를 명확하게 제시했습니다. 특히, 오픈소스 LLM을 사용함으로써 연구의 접근성을 높였습니다.

미래를 향한 전망: 효율적인 과학 컴퓨팅 환경 구축

이 연구는 단순한 기술적 시도를 넘어 과학 컴퓨팅의 미래를 바꿀 잠재력을 지닙니다. LLM 기반 코드 변환 기술의 발전은:

• 레거시 코드의 현대화: 오래된 코드를 효율적인 현대 코드로 전환, 유지보수 비용 절감 및 성능 향상
• 개발 시간 단축: 반복적인 작업 자동화를 통해 개발 시간을 단축, 생산성 향상
• 전문가의 부담 경감: 비전문가도 코드 변환 작업에 참여 가능, 전문가의 부담 완화

에 기여할 수 있습니다. 하지만 아직은 초기 단계이며, 지속적인 연구와 개선을 통해 더욱 정교하고 안정적인 시스템으로 발전시켜야 합니다. 이 연구는 그러한 발전을 위한 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 LLM이 어떻게 과학 컴퓨팅 분야를 혁신할지 기대됩니다!