HPC(High Performance Computing) 서비스를 기반으로 한 거대과학 응용분야의 협업연구는 원거리에 떨어져 있는 연구자들 사이에서 대용량 데이터의 빠른 전송을 필요로 한다. 이와 관련하여 최근 미국 내의 주요 슈퍼컴퓨터들을 연계하여 고속 전송하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 본 논문에서는 기 구축되어 운영 중인 한국과학기술정보연구원의 누리온 슈퍼컴퓨터 병렬 파일시스템 내의 대용량 데이터를 고속 전송하기 위해서 고성능 과학기술연구망 기반의 데이터 전송 노드(DTN) 클러스터를 구축하고 종단간 왕복지연 시간이 약 130ms에 달하는 원거리 전송 실험을수행한다. 실험을 통해 다른 크기의 파일들로 구성된 실험 군들에 대해 DTN 클러스터링에 따른 전송 성능을 비교하였고, 3대의 멀티 노드로 구성된 DTN 클러스터는 두 종류의 병행성, 병렬성 설정에서 단일 노드 대비 각각 약 1.8, 2.7배의 전송 성능 향상을 가져올 수 있음을 확인하였다.
하둡은 오픈소스 기반의 분산 데이터 처리 프레임워크로서 과학 및 상용 분야에서 널리 사용되고 있는데 최근에 대규모 데이터의 실시간 처리 및 분석을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술을 활용하여 하둡을 고성능화하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 하둡의 기본 파일시스템 구현인 하둡 분산파일시스템(HDFS)을 고성능 병렬 분산파일시스템인 러스터 파일시스템으로 대체하여 사용할 수 있도록 하둡 파일시스템 라이브러리를 확장하여 구현하였고 하둡이 제공하는 표준 벤치마크 도구를 사용하여 성능을 분석하였다. 실험 결과 러스터 파일시스템 기반으로 하둡 맵리듀스 응용을 수행하는 경우에 2-13배의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
We can easily buy network system for high performance micro-processor, progress computer architecture is caused of high bandwidth and low delay time. Coupling PC-based commodity technology with distributed computing methodologies provides an important advance in the development of single-user dedicated systems. Lately Network is joined PC or workstation by computers of high performance and low cost. Than it make intensive that Cluster system is resembled supercomputer. Unix, Linux, BSD, NT(Windows series) can use Cluster system OS(operating system). I'm chosen linux gain low cost, high performance and open technical documentation. This paper is benchmark performance of Beowulf clustering by UltraSPARC-1K(64bit-RISC processor). Benchmark tools use MPI(Message Passing Interface) and NetPIPE. Beowulf is a class of experimental parallel workstations developed to evaluate and characterize the design space of this new operating point in price-performance.
Apache Spark is one of the high performance in-memory computing frameworks for big-data processing. Recently, to improve the performance, general-purpose computing on graphics processing unit(GPGPU) is adapted to Apache Spark framework. Previous Spark-GPGPU frameworks focus on overcoming the difficulty of an implementation resulting from the difference between the computation environment of GPGPU and Spark framework. In this paper, we propose a Spark framework based on a heterogenous pipeline computing with OpenCL to further improve the performance. The proposed framework overlaps the Java-to-Native memory copies of CPU with CPU-GPU communications(DMA) and GPU kernel computations to hide the CPU idle time. Also, CPU-GPU communication buffers are implemented with switching dual buffers, which reduce the mapped memory region resulting in decreasing memory mapping overhead. Experimental results showed that the proposed Spark framework based on a heterogenous pipeline computing with OpenCL had up to 2.13 times faster than the previous Spark framework using OpenCL.
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.
Alsulbi, Khalil;Khemakhem, Maher;Basuhail, Abdullah;Eassa, Fathy;Jambi, Kamal Mansur;Almarhabi, Khalid
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.43-55
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2021
The amount of Big Data generated from multiple sources is continuously increasing. Traditional storage methods lack the capacity for such massive amounts of data. Consequently, most organizations have shifted to the use of cloud storage as an alternative option to store Big Data. Despite the significant developments in cloud storage, it still faces many challenges, such as privacy and security concerns. This paper discusses Big Data, its challenges, and different classifications of security and privacy challenges. Furthermore, it proposes a new classification of Big Data security and privacy challenges and offers some perspectives to provide solutions to these challenges.
As part of a Department of Defense Grand Challenge Project, advanced high performance computing (HPC) time-accurate computational fluid dynamics (CFD) techniques have been developed and applied to a new area of aerodynamic research on microjets for control of small and medium caliber projectiles. This paper describes a computational study undertaken to determine the aerodynamic effect of flow control in the afterbody regions of spin-stabilyzed projectiles at subsonic and low transonic speeds using an advanced scalable unstructured flow solver in various parallel computers such as the IBM SP4 and Linux Cluster. High efficiency is achieved for both steady and time-accurate unsteady flow field simulations using advanced scalable Navier-Stokes computational techniques. Results relating to the code's portability and its performance on the Linux clusters are also addressed. Numerical simulations with the unsteady microjets show the jets to substantially alter the flow field both near the jet and the base region of the projectile that in turn affects the forces and moments even at zero degree angle of attack. The results have shown the potential of HPC CFD simulations on parallel machines to provide to provide insight into the jet interaction flow fields leading to improve designs.
한국과학기술정보연구원은 대용량 데이터를 초고속으로 생산·처리·활용할 수 있는 국가슈퍼컴퓨팅시스템을 구축·운영하여 사용자(대학, 연구소, 정부 및 산하기관, 기업체 등)에게 HPC(High Performance Computing) 서비스를 제공하고 있다. 2019년 1월 1일 공식 서비스를 개시한 국가슈퍼컴퓨터 누리온은 한국과학기술정보연구원에서 5번째로 구축한 시스템으로 이론성능 25.7 페타플롭스를 갖는다. 시스템 운영자나 사용자의 관점에서 슈퍼컴퓨터의 사용 방법과 운영 방식을 이해하는 것은 매우 중요하다. 이를 이해하는 작업은 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석하는 것에서 시작된다. 본 논문에서는 누리온 시스템과 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크 및 보안 구성에 대하여 간략히 소개한다. 그리고 슈퍼컴퓨팅서비스 현황을 실시간으로 확인하기 위한 모니터링 체계를 기술하고 서비스를 시작하고 11개월(2019년 1월~11월) 동안 수집된 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크의 인바운드 및 아웃바운드 트래픽과 비정상행위(공격) 탐지 IP 개수에 대한 시계열 및 상관관계 분석을 수행한다.
Florencia de los Angeles Renteria del Toro;Chen Hao;Akira Tokuhiro;Mario Gomez-Fernandez;Armando Gomez-Torres
Nuclear Engineering and Technology
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제56권4호
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pp.1267-1276
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2024
The emerging technologies at the industrial level have deployed rapidly within the energy transition process innovations. The nuclear industry incorporates several technologies like Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Digital Twins, High-Performance-Computing (HPC) and Quantum Computing (QC), among others. Factors identifications are explained to set up a regulatory framework in the digitalization era, providing new capabilities paths for nuclear technologies in the forthcoming years. The Analytical Network Process (ANP) integrates the quantitative-qualitative decision-making analysis to assess the implementation of different aspects in the digital transformation for the New-Energy Transition Era (NETE) with a Nuclear Power Infrastructure Development (NPID).
Computer Aided Engineering (CAE) is very helpful field for every manufacturing industry including foundry. It covers CAD, CAM, and simulation technology also, and becomes as common sense in developing new products and processes. In South Korea, more than 600 foundries exist, and their average employee number is less than 40. Moreover, average age of them becomes higher. To break out these situations of foundry, software tools can be effective, and many commercial software tools had already been introduced. But their high costs and risks of investment act as difficulties in introducing the software tools to SMEs (Small and Medium size Enterprise). So we had developed cloud computing platform to propagate the CAE technologies to foundries. It includes HPC (High Performance Computing), platforms and software. So that users can try, enjoy, and utilize CAE software at cyber space without any investment. In addition, we also developed platform APIs (Application Programming Interface) to import not only our own CAE codes but also 3rd-party's packages to our cloud-computing platforms. As a result, CAE developers can upload their products on cloud platforms and distribute them through internet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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