• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.940-942
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• 2008

분산되어 있는 스토리지 자원을 하나의 클러스터로 구성하여 분산 파일 시스템으로 구성하고자 하는 경우, 기존의 네트워크 파일 시스템만을 이용하기에는 여러 가지 제약이 존재한다. 특히 Parallel Striped Access는 IO데이터를 스토리지에 나누어 분산시키고 클라이언트가 직접 접근하는 방식으로 병렬 파일 시스템과 같은 HPC 용 특수 파일 시스템에서는 이미 사용되는 기법이나, 일반적인 시스템을 대상으로 한 표준안의 부재가 제약이 된다. pNFS(Parallel NFS)는 이러한 문제를 해결하기 위해서 제시되는 새로운 NFS 기술이다. 본 연구에서는 pNFS의 연구 동향과 더불어 소규모 클러스터 시스템에서 나타나는 성능적 특징을 조사하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.2-4
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• 2023

KISTI의 GPU 클러스터 시스템인 뉴론은 NVIDIA의 A100과 V100 GPU가 총 260개 탑재되어 있는 클러스터 시스템이다. 뉴론의 계산노드들은 고성능의 인터커넥트인 Infiniband(IB) 케이블로 연결되어 있어 멀티 노드 작업 수행 시에 고대역 병렬통신이 가능하다. 본 논문에서는 NVIDIA사에서 제공하는 NCCL의 벤치마크 코드를 이용하여 인터커넥트 네트워크의 통신 성능을 비교분석하는 방안에 대해서 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.44-47
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• 2023

SYCL은 C++을 기반으로 하는 언어로 가속기를 사용하는 복잡한 과정을 C++의 특징 중의 하나인 추상화를 사용해 개발자가 쉽게 접근할 수 있게 한다. 그러나, 가속기를 활용하는 측면에서는 성능을 최대한으로 끌어내기 위해 저수준 접근도 필요하다. 특히, NVLink와 같이 효율적인 멀티-GPU 통신을 해주는 인터커넥션 링크 활용을 위해서도 필요하다. 본 논문에서는 SYCL 구현물 중의 하나인 AdaptiveCpp을 가지고 NVLink로 연동된 멀티 GPU 환경에서 효율적으로 프로그래밍을 할 수 있는 방법을 제안하고, SYCL 개발자들이 SYCL의 설계 철학을 따라 프로그래밍을 할 수 있도록 이러한 기능을 추상화하여 담은 MPI wrapper API를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.349-350
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• 2024

최근 몇 년간 드론 시장 규모 및 산업적 중요성이 증가하고 있으며, 농업, 산림, 건설, 환경 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 배경에서 다양한 발주처에서 여러 가지 목적으로 드론 서비스 기업과 협력하여 드론 이미지 데이터를 획득하는 사업을 진행하고 있다. 이 과정에서 발주처와 기업 간에 촬영 계획 협의 및 촬영 데이터 검수 등과 같은 상호 교류가 필요하며 원활한 정보 공유를 위한 시스템이 필요하다. 본 고에서는 드론을 활용한 데이터 획득 과정에 필요한 촬영 계획 수립 및 검토, 촬영 데이터의 검수 등을 위한 웹 기반 드론 이미지 관리 시스템을 개발하고 이에 대하여 설명한다. 본 고에서 개발된 시스템을 활용하면 드론 서비스 기업은 다양한 발주처와 협업시에 효과적인 정보 공유를 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1047-1050
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• 2010

축류팬(axial fan)은 냉장고, 에어컨 등 가전제품 뿐 아니라, 자동차, 중장비 등에 가장 널리 사용되는 팬의 형태로 제품의 성능과 소음에 많은 영향을 미치는 요소이다. 그러나 설계, 목업(mock-up)개발, 풍동실험 등의 시간과 비용적인 면에서 비효율적인 방법을 통해 개발이 이루어지고 있다. 따라서 범용으로 사용가능한 팬 설계 프로그램과 설계 인자의 입력만으로도 성능을 예측하여 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 슈퍼컴퓨터를 활용하여 축류팬 형상변수의 변화에 대한 성능과 소음을 미리 해석한 후 그 결과를 지식형 데이터베이스로 저장하고, 팬 자동설계 시스템과 결합한다. 즉, 축류팬 설계 변수를 입력하면 팬의 형상을 CAD 파일로 자동 생성할 뿐 아니라, 지식형 데이터베이스을 기반으로 하는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 해당 모델의 성능과 소음을 예측한다.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.23
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• pp.14-17
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• 2006

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.4
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• pp.56-65
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• 2001

지난 10여년간 14단계에 해당하는 중앙집중형의 슈퍼컴퓨터센터 프로그램은 정부 투자에 의한 대표적 성공사례로 평가되었으며, 이에 따라 NSF는 다시 강력한 공동 협력체제를 갖춘 고성능연구망 기반 첨단과학적 컴퓨팅센터 프로그램을 계속하기로 결정하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.42-44
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• 2021

공동 활용 GPU 클러스터 시스템은 PBS, SLURM과 같은 작업 배치 스케줄러 및 Kubernetes, Openstack과 같은 클라우드 플랫폼 소프트웨어를 통해 다수의 사용자에게 공동 활용 서비스를 할 수 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 5호기의 보조시스템인 뉴론을 SLURM 배치 스케줄러를 통해 다수의 연구자들에게 서비스하고 있다. 본 논문에서는 작업 배치 스케줄러에서 생성된 과금 통계 데이터를 R의 그래프 함수를 이용해 시각화하여 사용자 작업의 특성을 분석하고 효율적인 계산 자원 관리 정책을 수립할 수 있는 방안에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.509-512
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• 2007

The purpose of the PLSI(Patnership & Leadership for the national Supercomputing Infarastructure) is to maximize a utilization of public supercomputing resources by linking with each other. When someone performs a simulation and visualization of an application using it's resources on each sites, it needs to construct the infrastructure, so that afford to access the data globally. So, in this research, I implemented the global shared filesystem mutually to share remote filesystem's data between KISTI and Pusan National University's supercomputing center based on GPFS of parallel file system, and analyzed a performance of network and filesystem on 1Gbps WAN.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.28-31
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• 2020

한정된 고성능 자원을 여러 사용자들에게 제공해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 제한된 기간 내에 보다 많은 양의 작업이 실행되도록 시스템 활용률을 높이는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용 프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 응용 특성 분석을 실행하고 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행 지원을 위한 프로파일링 테스트베드를 구축하고 단일노드를 기반으로 분석한 응용 프로그램 특성 결과를 활용한 스케줄링 최적화 기법이 확장성 있게 동작함을 보이고자 하였다. 또한 중규모 클러스터에 개발한 스케줄링 최적화 기법을 적용한 결과 전체 응용 프로그램이 실행 시간을 단축함으로써 최대 33%의 성능 향상 효과를 얻었다.