• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.81-90
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• 2013

지난 10여년 동안 컴퓨팅 분야는 다양한 연구와 변화를 통하여 눈부신 발전을 이루어오고 있다. 반도체 기술의 발전은 프로세서 및 시스템 아키텍처, 프로그래밍 환경 등에 새로운 패러다임의 변화를 야기하고 있다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC)분야는 첨단 기술이 집적된 분야로써, 한 국가의 경쟁력으로 간주되고 있다. 2000년대 후반부터 선진 국가들은 Exascale의 슈퍼컴퓨팅 기술의 개발에 박차를 가하고 있으나, 한국의 경우 ICT 분야에 집중하여 관련 핵심기술의 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨팅 기술을 확보하고 대규모 유전체 분석 및 단백질 구조 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템인 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템의 아키텍쳐를 제시하고 설계 및 구현에 관하여 서술한다. MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 하드웨어, 파일 시스템, 시스템 소프트웨어 및 바이오 응용으로 구성되며, 성능/$, 성능/면적 및 성능/전력을 향상시키기 위한 이종 매니코어 연산장치에 기반 한 고성능 컴퓨팅 구조를 설계하였다. 대규모 데이터에 대한 빠른 처리를 위하여 SSD 및 MAID시스템에 기반 한 고성능 저전력 파일시스템과 사용자 편의성 및 이종 매니코어 자원의 효과적인 활용을 통한 바이오 응용 성능 향상을 위한 시스템 소프트웨어를 설계하였다. 2011년 12월 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 32개의 컴퓨팅 노드에 기반 하여 이론 성능 50 테라 플롭스, 실측 성능 30.3 테라 플롭스(시스템 효율 56.2%)로 설계, 구축 되었으며, 2013년 100 테라 플롭스 규모로 확장될 예정이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.97-106
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• 2013

인간 게놈 프로젝트의 완성 이후 유전체 분석 비용은 매우 빠르게 감소하고 있다. 이에 따라 인간 유전체 분석 요구가 급증할 것으로 예상된다. 인간 유전체 분석과 같은 대규모 바이오 데이터 분석을 고속으로 수행하기 위해서는 비IT 전문가들이 다양한 특성의 바이오 응용들을 고성능컴퓨팅 시스템을 통해 효과적으로 실행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 여러 응용들이 조합되어 순서를 갖고 실행되어야 하는 바이오 응용들을 워크플로우 형태로 쉽게 정의할 수 있어야 하며, 이 워크플로우를 HPC 클러스터 시스템에서 최적 자원을 할당 받아 분산 병렬 수행시켜야 한다. 이를 통해 바이오 데이터 분석 성능과 응답시간의 개선을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 HPC 환경에 익숙하지 않은 비IT 바이오 연구자들이 쉽게 바이오 데이터 분석을 할 수 있도록 바이오 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 바이오 특화된 워크플로우 기반 대규모 데이터 분석 시스템을 제안한다.