전체가 벡터형 단일 기종이었던 이전의 두 시스템과는 달리 슈퍼컴퓨터 3호기의 경우는 시스템 전체 규모의 대부분을 범용 RISC프로세서를 사용하는 IBM Regatta 시스템이 차지하고 있고 벡터형 시스템인 NEC SX-5의 규모는 상대적으로 매우 작은 편이다. 따라서 본고에서는 이러한 형태의 시스템 도입이 결정된 과정과 그런 결론을 내게 만든 슈퍼컴퓨팅 환경의 변화와 슈퍼컴퓨팅 기술의 동향에 대해 살표보고 나아가서 앞으로의 변화 추세를 도입이 결정된 시스템을 중심으로 살펴보고자 한다.
국가차원의 슈퍼컴퓨팅 성능수요 예측은 슈퍼컴퓨터를 활용하는 계산과학분야의 연구자나 연구개발 인프라를 구축 운영하고 있는 전문기관, 과학기술 인프라구축을 주도할 정부기관에 있어서 매우 중요한 정보이다. 본 연구는 그동안 진행되었던 슈퍼컴퓨터 성능관련 예측활동 분석을 통해 과학기술 역량에 영향을 미치는 요인들을 도출하고 이를 슈퍼컴퓨터 기술진보 추세에 적용한 복합 예측모형을 제안하였다. 횡단면분석에서는 슈퍼컴퓨팅 성능에 영향을 미칠 것으로 판단되는 GDP, GERD, 연구원수, SCI논문수를 고려한 다중회귀분석을 수행하였다. 그리고 횡단면분석 결과에 Top500 자료의 성능(Rmax)값을 이용한 시계열분석을 통해 도출된 기간별 기술진보율을 곱하여 슈퍼컴퓨터의 성능을 예측하였다. 제안된 예측모형을 바탕으로 세계 슈퍼컴퓨터 500위의 시계열자료를 이용하여 한국이 2016년에 보유해야 할 슈퍼컴퓨터 성능규모를 예측하였다. 횡단면분석과 기술진보율을 적용하여 2016년 한국의 슈퍼컴퓨팅 성능수요를 예측해본 결과 현재의 추세를 이용할 경우 15~30PF 정도, 목표 국가수준의 추세를 이용할 때 20~40PF 정도의 컴퓨팅 역량이 필요할 것으로 예측되었다. 이 결과는 단순 회귀분석을 적용한 결과인 9.6PF와 횡단면분석을 적용한 결과인 2.5PF와 큰 차이를 나타내었다.
High-performance computing (HPC) is the underpinning for many of today's most exciting new research areas, to name a few, from big science to new ways of fighting the disease, to artificial intelligence (AI), to big data analytics, to quantum computing. This report captures the summary of a 9-day program of presentations, keynotes, and workshops at the SC20 conference, one of the most prominent events on sharing ideas and results in HPC technology R&D. Because of the exceptional situation caused by COVID-19, the conference was held entirely online from 11/9 to 11/19 2020, and interestingly caught more attention on using HPC to make a breakthrough in the area of vaccine and cure for COVID-19. The program brought together 103 papers from 21 countries, along with 163 presentations in 24 workshop sessions. The event has covered several key areas in HPC technology, including new memory hierarchy and interconnects for different accelerators, evaluation of parallel programming models, as well as simulation and modeling in traditional science applications. Notably, there was increasing interest in AI and Big Data analytics as well. With this summary of the recent HPC trend readers may find useful information to guide the R&D directions for challenging new technologies and applications in the area of HPC.
오늘날 슈퍼컴퓨팅은 급격히 진화하고 있다. 본 연구는 이러한 고성능 슈퍼컴퓨터의 다양한 과학적 융합 서비스와 관련한 가시화의 중요성을 인식하고, 이와 관련하여 융합 서비스에서의 소비자 프라이버시 침해 우려에 대한 문제를 제기한다. 이를 위하여, 슈퍼컴퓨팅 및 소비자 프라이버시에 대한 문헌연구를 하였고, 프라이버시 계산 모델을 이용한 연구의 필요성과 소비자들로 하여금 프라이버시 정책에 대한 인식의 중요성, 금전적 보상에 따른 개인정보의 긍정적 제공이라는 3 가지의 방안을 제언하였다.
작업배치스케줄러는 다수의 사용자에게 클러스터 시스템의 계산 자원을 효과적으로 제공하는 유용한 시스템 소프트웨어이다. 한국과학기술정보연구원에서는 작업배치스케줄러인 PBS와 SLURM을 이용하여 슈퍼컴퓨터 5호기 메인시스템인 누리온과 뉴론을 각각 공동활용서비스하고 있다. 본 논문에서는 뉴론의 제한된 계산자원을 다수의 연구자들에게 효율적으로 서비스하기 위해 SLURM 작업배치스케줄러의 공유노드 정책을 적용하는 방안과 작업통계 분석 기법을 소개한다.
한국과학기술정보연구원에서는 슈퍼컴퓨터 5호기 시스템 및 가속기 기반 시스템을 국내 연구자들에게 서비스를 하고 있다. 시스템 관리자들은 시스템 상태 조회 및 통계 정보 산출등의 목적으로 배치 작업 관리 솔루션에 주기적으로 다양한 정보의 요청을 수행한다. 빈번한 정보 요청은 작업관리 솔루션에 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 사용자들의 배치 작업 관리를 위해 사용하는 배치 작업 관리 솔루션인 PBSPro와 SLURM을 활용한 효율적인 시스템 모니터링 기법을 설계하고자 한다.
KISTI(한국과학기술정보연구원)는 슈퍼컴퓨터 5호기 메인시스템인 Nurion과 보조시스템인 Neuron을 연구자들에게 서비스하고 있다. Neuron은 메인시스템인 Nurion이 Intel Knights Landing 프로세서가 장착된 클러스터로 구성됨에 따라 인공지능, 빅데이터에 관한 연구 인프라 수요를 충족시키기 위해 GPU를 장착한 이기종 클러스터로 구성되어 있다. Neuron은 연구자들에게 효율적으로 계산 자원을 배분하기 위해 SLURM 작업배치스케줄러의 공유노드 정책을 이용하여 한 개의 계산노드에서 다수 개의 작업이 수행될 수 있는 환경으로 서비스되고 있다. 본 논문에서는 공유노드 정책으로 운영 중인 클러스터 시스템에서 작업별로 GPU 사용 통계 데이터를 생성하는 기법을 소개한다.
고에너지 물리나 바이오 인포매틱스 연구 분야는 대량의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 이를 위해서 클러스터 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅, 슈퍼 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 자원 등의 여러 컴퓨팅 자원이 사용된다. 사용자는 각 컴퓨팅 자원을 이용하기 위해서 각각의 사용 방법을 배우고, 저마다의 방법으로 각 컴퓨팅 자원을 사용한다. 사용자가 각 컴퓨터 자원의 사용 방법을 습득하기 위해서는 많은 비용과 시간이 필요하다. 사용자가 보다 쉽고 빠르게 컴퓨팅 자원을 활용하기 위하여 여러 컴퓨팅 자원을 사용하기 위한 동일 인터페이스 개발이 필요하다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원의 타키온 슈퍼컴퓨터를 이용하는 사용자에게 동일한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 Ganga의 원격 SGE 백엔드(Backend) 플러그인을 설계하고 구현하였다.
슈퍼 컴퓨터 시스템의 가용 계산 자원이 증가하면서 시뮬레이션 대상의 길이와 시뮬레이션 시간의 스케일을 확장할 수 있는 멀티스케일 모델링에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 분자동역학과 전산 유체 역학을 결합하는 멀티스케일 모델링을 대상으로 두 분야의 대표적인 시뮬레이션 소프트웨어를 하나로 조합한 프로토타입의 개발 과정과 고려 사항을 소개한다.
최근 기초 과학 분야뿐만 아니라 빅데이터 분석, 인공 지능과 같은 컴퓨터 과학 분야에서도 대용량의 컴퓨팅 자원을 많이 활용함에 따라 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 요구가 더욱 증가하고 있다. 이러한 대규모 컴퓨팅 자원을 안정적으로 운영하기 위해서는 실패 작업의 특성에 대한 상세한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 1년 동안 수집된 작업 데이터를 기반으로 고성컴퓨팅 시스템을 활용하는 작업의 특성을 파악하기 위해 다음 3가지의 분석 결과를 제시한다. 첫째는 실패한 작업의 비율, 평균 사용한 procssor수, 전체 작업 시간 중 실패 작업이 차지한 비율과 같이 간단한 통계적 분석 결과를 제시한다. 둘째는 실패한 작업의 inter-arrival time 분포 모형을 제시한다. 마지막으로 시간에 따른 실패 작업 확률을 분석하기 위해 inter-arrival time 값을 이용하여 hazard rate 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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