본 연구의 목적은 두 가지이다. 첫째, 제조업 혁신과 관련하여 이론적인 측면에서 의미, 파급효과, 고려요소 등에 대해 고찰한다. 둘째, 고성능컴퓨팅(HPC) 활용 정책의 위상을 검증하고 미국과 한국의 상황을 분석한다. 각국의 제조업 혁신 정책은 공통적으로 생산성의 획기적 향상을 목표로 하는데 단순한 생산성의 개선이 아니라 패러다임의 전환을 수반하는 혁신 지향 정책으로서의 성격을 갖는다. 장기적인 성장과 고용을 위해서는 탈공업화를 대체하여 재공업화의 필요성도 있다고 보아야 한다. 제조업 혁신을 통해 고용이 일시적으로 또는 부분적으로 줄어들 수 있으나 간접적인 경로로 고용이 확대되는 효과가 더 클 것이다. HPC 활용의 정책은 제조업 혁신의 부분집합으로서가 아니라 별개의 흐름으로서 중요성을 갖는다. 미국의 경우 HPC 기반의 M&S 활동을 촉진하기 위해 정부주도로 애로요인 해소에 주력하고 있고 민관 합동체제를 통한 문제해결 방식을 추진하고 있다. 한국의 경우 HPC 기반의 M&S 활동에 관련된 생태계 조성이 필요하고 이를 위해 제조기업 M&S 활용 확대와 M&S 지원 전문기업 육성의 과제가 중요하다고 할 수 있다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.76-85
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2022
At the 8th National High-Performance Computing (HPC) Committee convened in 2021, the "National High-Performance Computing Innovation Strategy (draft) for the 4th Industrial Revolution Era" was deliberated and the original draft was approved. In this proposal, the Ministry of Science and ICT in KOREA announced three major plans and nine detailed projects with the vision of "Realizing the 4th industrial revolution quantum jumping by leaping into a high-performance computing powerhouse." Thereby the most important policy about national mid-term and long-term HPC development was established and called the HPC innovation strategy (hereinafter "the innovation strategy"). The three plans of the innovation strategy proposed by the government are: Strategic HPC infrastructure expansion; Secure source technologies; and Activate innovative HPC utilization. Each of the detailed projects has to be executed nationally and strategically. In this paper, we propose a strategy for the implementation of two items ("Strategic HPC infrastructure expansion" and "activate innovative HPC utilization") among these detailed plans.
본 연구에서는 마이크로 입자의 셀룰로오스를 1,400 bar의 압력에서 고압 호모지나이저(high-pressure homogenizer)를 이용하여 직경이 약 50~100 nm의 셀룰로오스 나노섬유를 제조하였다. 나노섬유 현탁액을 감압 여과하여 고강도 나노종이를 제조하였다. 용매 및 필름캐스팅법을 이용하여 나노섬유를 hydroxypropyl cellulose (HPC)와 polyvinyl alcohol (PVA) 수지에 보강 및 분산시켜 복합필름을 제조하였다. 고압 호모지나이저 통과 횟수를 2, 4, 6, 8까지 점점 증가시켰을 때, 나노종이의 인장강도가 매우 높았으며 통과횟수가 증가할수록 직선적으로 크게 향상되었다. 1H, 1H, 2H, 2H-perfluorodecyl-triethoxysilane (PFDTES)로 나노종이를 화학 적 개질한 결과, 나노종이의 기계적 강도와 내수성이 크게 향상되었다. 셀룰로오스 나노섬유를 HPC와 PVA 수지에 중량대비 1, 3 및 5%로 보강시켰을 때, HPC와 PVA 복합필름의 기계적 강도가 크게 향상되었다.
인간 유전체 지도 완성 후 NGS 기술의 발달로 대용량 유전체 데이터 분석에 대한 요구가 증대하였다. NGS 데이터는 대용량의 단편서열로 구성되므로 효과적인 분석을 위해 고성능 컴퓨팅 기술의 지원이 요구된다. 본 연구에서는 HPC 환경에서 NGS 데이터로부터 SNP를 탐색하는 유전체 분석 파이프라인을 구축하였다. 각 분석 단계의 CPU 이용률 분석을 통해 분석 단계 중 서열 정렬 단계가 연산 작업의 비율이 가장 높은 것을 확인하고, 공개된 병렬화 서열 정렬 도구들의 성능을 분석하여 유전체 분석를 위한 매니코어 프로세서의 활용 가능성을 확인하였다.
기존의 슈퍼컴퓨팅 서비스는 사용자(연구자)가 쉘 터미널을 통해 로그인 서버에 접속하여 커맨드 라인에서 계산 작업을 수행하는 단순한 형태를 띠고 있으며, 이는 컴퓨팅 자원에 대한 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 제공하기 위하여 본 논문에서는 국가 슈퍼컴퓨팅 서비스 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 상세히 기술한다. 제안된 프레임워크는 사용자 관리 및 인증, 이기종 컴퓨팅자원 관리, HPC(High Performance Computing) 작업 관리 등의 기능에 대해 HTTP 방식의 RESTful OpenAPI들을 제공함으로써, 슈퍼컴퓨터 자원과 연계하여 새로운 서비스를 만들고자 하는 개발자들이 편리하게 원하는 서비스를 만들 수 있는 기능을 제공한다. 또한 다양한 이기종 클러스터 자원을 활용하여 HPC 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 확장 플러그-인(LoadLeveler, Open Grid Scheduler(OGS), TORQUE)을 제공한다. 아울러, 본 논문에서는 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해, 고에너지 물리 분야의 Lattice-QCD 프로그램을 활용한 적용 사례를 기술한다.
For producing cement and concrete, the construction field has been encouraged by the usage of industrial soil waste (or) secondary materials since it decreases the utilization of natural resources. Simultaneously, for ensuring the quality, the analyses of the strength along with durability properties of that sort of cement and concrete are required. The prediction of strength along with other properties of High-Performance Concrete (HPC) by optimization and machine learning algorithms are focused by already available research methods. However, an error and accuracy issue are possessed. Therefore, the Enhanced Deep Neural Network (EDNN) based strength along with durability prediction of HPC was utilized by this research method. Initially, the data is gathered in the proposed work. Then, the data's pre-processing is done by the elimination of missing data along with normalization. Next, from the pre-processed data, the features are extracted. Hence, the data input to the EDNN algorithm which predicts the strength along with durability properties of the specific mixing input designs. Using the Switched Multi-Objective Jellyfish Optimization (SMOJO) algorithm, the weight value is initialized in the EDNN. The Gaussian radial function is utilized as the activation function. The proposed EDNN's performance is examined with the already available algorithms in the experimental analysis. Based on the RMSE, MAE, MAPE, and R2 metrics, the performance of the proposed EDNN is compared to the existing DNN, CNN, ANN, and SVM methods. Further, according to the metrices, the proposed EDNN performs better. Moreover, the effectiveness of proposed EDNN is examined based on the accuracy, precision, recall, and F-Measure metrics. With the already-existing algorithms i.e., JO, GWO, PSO, and GA, the fitness for the proposed SMOJO algorithm is also examined. The proposed SMOJO algorithm achieves a higher fitness value than the already available algorithm.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
Crucial aspects to successfully realizing the re-emergence of a contemporary and sustainable supercomputing community in South Korea will involve the devoted efforts and support from key government and R&D organizations. We suggest various supplementation plans regarding the roles of support for the statutory plan. This includes the committee and the plans which are often missing necessary support systems that help competent ministries to plan properly according to the missions of the research center. This dissertation suggests that adjustment in the HPC trends will depend upon exposing and correcting problems in the law as well as overall improvement of the law. Also, the total development of a super computing market is necessary. The results of these guidelines will create a spread of demand for supercomputing for national IT resource sharing, and will foster the development of supercomputer specialists worldwide. Other major end results include significant increases in research productivity and increased rates of product development.
본 논문에서는 고성능컴퓨팅 분야에서 주로 활용되는 MPI 응용들을 인텔의 차세대 매니코어 프로세서인 Knights Landing(KNL)에서 실행할 때 발생할 수 있는 성능 병목 현상 및 이를 해결하기 위한 효율적인 자원 할당 방법에 대해서 논의하고자 한다. KNL은 기존의 가속기 형태의 매니코어 프로세서 형태뿐만 아니라 자체적으로 부팅이 가능한 형태의 호스트 프로세서로 구성되어 있으며, 기존의 DDR4 기반의 메모리와 함께 향상된 대역폭을 가진 새로운 형태의 온-패키지 메모리를 장착해서 출시되었다. 이러한 새로운 매니코어 프로세서 아키텍처에 최적화된 자원 할당 방법을 연구함으로써 다중 MPI 응용 실행 성능의 향상과 전체적인 시스템 활용률을 높일 수 있음을 실험적으로 검증하였다.
배치 작업 스케줄러는 클러스터 환경에서 구성된 계산 자원을 인지하고 순서에 맞게 효율적으로 작업을 배치하는 역할을 수행한다. 클러스터내의 한정된 가용자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 사용자 작업의 특성을 분석하여 반영하여야 하는데 이를 위해서는 다양한 스케줄링 알고리즘을 파악하고 해당 시스템 환경에 맞게 적용하는 것이 중요하다. 대부분의 스케줄러 소프트웨어는 전체 관리 대상의 자원 명세와 시스템의 상태뿐만 아니라 작업 제출부터 종료까지 다양한 사용자의 작업 수행 환경을 반영하게 된다. 또한 작업 수행과 관련한 다양한 정보 가령, 작업 스크립트, 환경변수, 라이브러리, 작업의 대기, 시작, 종료 시간 등을 저장하게 된다. 본 연구에서는 배치 스케줄러를 통한 작업 수행과 관련된 정보를 통해 사용자의 작업 성공률, 수행시간, 자원 규모 등의 스케줄러의 수행 로그를 분석하여 문제점을 파악하였다. 향후 이 연구를 바탕으로 자원의 활용률을 높임으로써 시스템을 최적화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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