• 제목/요약/키워드: 고성능컴퓨팅

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교육요구분석을 통한 계산과학분야의 고성능컴퓨팅 지식요소에 관한 연구 (A Study on the Knowledge Elements of HPC in Computational Science through Analysis of Educational Needs)

  • 윤희준;안성진
    • 정보교육학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.545-556
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    • 2018
  • 본 연구는 계산과학분야의 고성능컴퓨팅 교육을 위한 지식요소들을 제안하고자 한다. 이를 위해 고성능컴퓨팅 전문가들을 대상으로 1차 설문을 통해 내용타당도와 신뢰도를 조사하여 20개의 후보지식요소들을 도출하였다. 고성능컴퓨팅 사용자들을 대상으로 2차 설문을 통해 후보지식요소들에 대해 t-test, Borich 요구도, The Locus for Focus모델을 적용하여 고성능컴퓨팅 교육을 위한 10개의 지식요소들을 도출하였다. 그 결과 고성능컴퓨팅 교육을 위한 '기본 병렬성', '병렬성', '병렬통신 및 조정', '병렬분할', '병렬 알고리즘 분석 및 프로그래밍', '모델링 및 시뮬레이션 소개' 6개의 1순위 지식요소들과 '기본 프로그래밍 개념', '기본 자료구조', '메모리 관리', '알고리즘 및 설계' 4개의 2순위 지식요소들을 도출하였다.

모바일 클라우드 컴퓨팅기반 고-처리량 컴퓨팅을 위한 멀티태스킹 기법 (Multitasking Mechanism for High-Throughput Computing based on Mobile Cloud Computing)

  • 한석현;하목;김현우;송은하;정영식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.171-173
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    • 2017
  • 최근 모바일 컴퓨팅은 어플리케이션 실행, 이미지 처리, 동영상 인코딩, 게임 등의 모바일 컴퓨팅 작업 처리를 위한 높은 성능의 컴퓨팅 능력을 요구한다. 모바일 컴퓨팅의 성능을 향상하기 위해 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing)을 도입하였다. 기존 모바일 클라우드 컴퓨팅에서는 모바일 컴퓨팅 작업의 처리를 위해 고-성능 컴퓨팅(High-Performance Computing)방법을 적용한 오프로드가 연구되고 있다. 고-성능 컴퓨팅의 목적은 단일작업의 처리속도 향상이므로 다중 작업처리를 위한 모바일 클라우드 컴퓨팅에는 적합하지 않다. 또한 고-성능 컴퓨팅은 모바일 클라우드 사용자에게 동등한 컴퓨팅 성능을 제공하지 못하는 문제점을 내재한다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 기반 다중 작업 처리를 위한 Multitasking Mechanism for High-Throughput Computing(M2-HTC)을 제안한다. M2-HTC는 모바일 클라우드에서 처리중인 작업과 사용 가능한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 다중 모바일 컴퓨팅 작업의 처리시간을 최소화하는 기법이다.

고성능연구망 인프라 활성화를 위한 Grid 구축

  • 장행진
    • 지식정보인프라
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    • 통권4호
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    • pp.49-55
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    • 2001
  • 인터넷의 발생은 슈퍼컴퓨팅센터를 중심으로 구축된 고성능연구망으로부터 시작되었으며, 대부분의 선진국에서 추진중인 차세대 인터넷 프로젝트도 고성능컴퓨팅 자원 활용을 위해 구축된 고성능연구망을 중심으로 추진되었다.

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계산과학분야의 고성능컴퓨팅 교육 개선을 위한 탐색적 연구 (A Study on the Improvement of High Performance Computing Education in Computational Science)

  • 윤희준;안성진
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권12호
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    • pp.21-31
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    • 2018
  • 계산과학분야에서 고성능컴퓨팅(HPC)을 활용하기 위해서는 프로그래밍, 알고리즘, 자료구조 등 컴퓨터과학의 지식들과 기술들을 배워야 한다. 본 논문에서는 계산과학분야의 IT교육현황 조사와 설문조사를 통해 고성능컴퓨팅 교육을 개선시키기 위한 정책 방향을 제안하는데 있다. 이를 위해 국내 대학의 물리학, 화학, 생명과학, 지구과학분야의 전공과목 중에서 IT관련 과목 현황과 사용자들의 국내 고성능컴퓨팅 교육에 대한 인식을 조사하였다. 그 결과 계산과학분야의 IT과 목비율은 응용 전공과목에 비해 매우 낮았다. 대학의 교육 요구도는 높게 나왔지만, 대학의 교육 제공 수준은 제일 낮게 나왔다. 또한 대부분의 사용자들은 독학으로 필요한 지식과 기술들을 습득한 것으로 조사되었다. 즉 대학의 역할이 가장 시급하고 중요하며 전문기관과 온라인교육의 역할도 중요하다고 확인하였다.

분리 메모리 시스템의 보안 기술 연구 동향

  • 용예원;김창대;김태훈
    • 정보보호학회지
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    • 제33권5호
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    • pp.17-24
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    • 2023
  • 최근 대규모 인공지능 데이터 처리를 위한 메모리 용량 한계 극복과 데이터센터의 메모리 효율성 향상을 위해 분리 메모리 시스템 기술이 각광 받고 있다. 그런데, 분리 메모리 시스템은 컴퓨팅 노드의 메모리 외의 디바이스 혹은 원격 노드의 메모리를 활용해 확장된 메모리를 제공하기 때문에 새로운 보안 위협이 발생한다. 본 논문은 분리 메모리 시스템의 보안 위협을 분석하고, 분리 메모리 시스템에 적용 가능한 보안 기술의 최근 연구 동향을 소개한다.

블록체인 세대별 기술 동향 (Past, Present and Future of Blockchain Technology)

  • 박정숙;박준영;최선미;오진태;김기영
    • 전자통신동향분석
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    • 제33권6호
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    • pp.139-153
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    • 2018
  • The explosive interest in block chain, which was triggered by Bitcoin in 2009, is leading to substantial investment and the development of block chain technology. There is no dispute among experts that block chain will be the next generation of innovation. However, despite the high expectations for block chains, the related technology still has certain limitations. In addition to improving issues such as a low transaction throughput, inefficient agreement algorithms, and an inflexible governance structure, it is necessary to solve various problems for commercialization and full-scale spreading owing to the trilemma problem among the scalability, security, and decentralization. Under this situation, identification of the technology characteristics according to the generation is helpful for the development of the core technology requirements and commercialization blueprint in establishing an R&D direction. Therefore, in this article, the development of blockchain technology is divided into generations and analyzed in terms of the operational structure, consensus algorithm, governance, scalability, and security.

계산과학분야의 고성능컴퓨팅에 관한 지식단위 연구 (A Study on Knowledge Unit for High-Performance Computing in Computational Science)

  • 윤희준;안성진
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.1021-1026
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    • 2018
  • 국내에서는 계산과학이라는 학문이 초기단계로 아직 활성화되지 못하고 있으며 고성능컴퓨팅을 기초부터 고급 과정까지 체계적으로 배울 수 있는 교육체계가 미비하다. 본 논문에서는 계산과학 전공자들이 배워야 할 컴퓨터과학에 대한 기본 연구로 고성능컴퓨팅을 배우기 위해 필요한 지식 단위을 도출하였다. ACM의 Computer Science 커리큘럼(CS2013)을 기초로 하여 89개의 지식 단위들에 대해 타당성과 신뢰성을 조사하였으며 검증된 11개의 지식단위에 대해 전문가를 통해 6개의 핵심 지식 단위와 2개의 선택 지식 단위를 제안되었다. 제안된 지식단위들은 계산과학 전공들에게 필요한 고성능컴퓨팅 교육과정 개발에 기여할 것으로 기대된다.

MPI 집합통신 성능 향상 연구 동향 (Research Trends for Improving MPI Collective Communication Performance)

  • 안후영;박유미;김선영;한우종
    • 전자통신동향분석
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    • 제37권6호
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    • pp.43-53
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    • 2022
  • Message Passing Interface (MPI) collective communication has been applied to various science and engineering area such as physics, chemistry, biology, and astronomy. The parallel computing performance of the data-intensive workload in the above research fields depends on the collective communication performance. To overcome this limitation, MPI collective communication technology has been extensively researched over the last several decades to improve communication performance. In this paper, we provide a comprehensive survey of the state-of-the-art research performed on the MPI collective communication and examine the trends of recently developed technologies. We also discuss future research directions for providing high performance and scalability to large-scale MPI applications.

그리드 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용을 위한 성능 계량 모델 및 자원 선택 알고리즘 제안 (A Performance Measurement Model and Resource Selection Algorithm for Efficient Resource Utilization in Grid Computing)

  • 이준돈;정윤미;길아라;윤현주
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.466-468
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    • 2003
  • 그리드 컴퓨팅은 네트워크 상의 유휴 자원 및 다수의 저성능 자원을 활용함으로써 보다 고 성능의 컴퓨팅 환경을 요구하는 응용 문제를 해결할 수 있다. 따라서, 그리드 컴퓨팅의 자원 관리 시스템의 자원 선택 및 할당 기능은 주어진 응용 문제에 대하여 보다 높은 성능의 그리드 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 자원을 선택하기 위하여 환경 내 자원들의 종합적인 CPU 성능을 평가하는 UC 단위 모델을 제안하고, 보다 효율적인 자원 할당을 위하여 그리디 방식(Greedy Method)을 변형한 최적 자원 우선(8est-Fit-First) 알고리즘을 제안한다. 또한, 기존의 자원선택, 할당방식과 비교하는 모의실험을 통하여 제안하는 모델 및 알고리즘의 향상된 성능을 나타내 보인다.

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빅데이터 및 고성능컴퓨팅 프레임워크를 활용한 유전체 데이터 전처리 과정의 병렬화 (Parallelization of Genome Sequence Data Pre-Processing on Big Data and HPC Framework)

  • 변은규;곽재혁;문지협
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제8권10호
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    • pp.231-238
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    • 2019
  • 차세대 염기 서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 데이터 크기에 따라 수십 시간이 필요할 수 있다. 그러나 응급 환자의 진단처럼 수 시간 내에 결과를 알아야 하는 상황이 존재하기 때문에 단일 유전체 분석의 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 빅데이터 기술의 병렬화 기법과 고속의 네트워크로 연결되고 병렬파일시스템을 공유하는 고성능컴퓨팅 클러스터를 적극적으로 활용하여 분석 시간을 크게 단축시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 분석 데이터의 신뢰성을 위해 기존의 검증된 분석 도구 및 알고리즘을 새로운 환경에 맞게 병렬화 하는 전략을 선택하였다. 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능 향상을 확인하였다.