• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.138-144
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• 2010

최근에 도입되어 운영되고 있는 타키온 1차 시스템은 쿼드코어 AMD 바로셀로나 노드로 구성된 고성능 슈퍼컴퓨터이다. 본 논문에서는 하이브리드 병렬화 기법을 도입한 프로그램 중 하나로 사용되고 있는 멀티존(Multi-zone) NAS 병렬 벤치마크(NPB)를 이용하여 타키온 성능 및 병렬 확장성을 검증하고자 한다. 하이브리드 병렬 성능 시험을 위하여 NPB-3.3 버전 BT-MZ의 B 및 C클래스를 사용하였으며, 실제로 타키온 시스템의 1024개의 프로세스까지 병렬 확장성을 테스트를 하였다. 프로세서 1024개 이상 이용한 하이브리드 병렬컴퓨팅 계산 결과는 국내 최초이다. 이러한 하이브리드 병렬화 기법은 타키온처럼 멀티코어 기술을 적용한 고성능 컴퓨팅 시스템에서 매우 효율적이고 유용한 병렬 성능 벤치마크가 될 수 있음을 기술하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.115-125
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• 2016

최근 다양한 분야의 융합 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 이러한 시대 흐름에 발맞추어, 다수의 계산과학공학 분야의 연구자들의 연구 활동을 지원하고 학생들의 학습 의욕을 증진시키기 위한 IT기반 학제-간 융합 사업인 EDISON 프로젝트가 발주되었다. 우리는 2011년부터 이 EDISON 프로젝트를 성공적으로 수행해오고 있다. EDISON은 사이버-러닝 플랫폼으로서, 계산과학공학 연구자들이 거대 계산 및 I/O가 필요한 자신의 연구 문제를 해결하기 위해 개발한 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션 소프트웨어를 웹에서 자유롭게 공유할 수 있게 하고, 사용자들의 아무런 제약 없이 실행할 수 있게 한다. 또한 EDISON은 국내 많은 대학의 강의 자료로 활용되고 있다. 본 논문은 이러한 EDISON 플랫폼의 구축 및 서비스 통계를 소개한다. 구체적으로, 우리는 기존 다른 고성능 계산과학 플랫폼과 EDISON 플랫폼과의 몇몇 차이를 설명하고, EDISON 플랫폼의 세 가지 기술적 계층 구조에 대해 논의한다. 이어 지난 4년 동안 EDISON 서비스에 대한 최신 통계를 제시한다. 끝으로, 본 논문의 결론을 맺고, 향후 계획에 대해 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.78-79
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• 2020

최근 하드웨어의 성능 및 소프트웨어 기술이 비약적으로 발전하면서 컴퓨팅을 위한 인프라 환경이 클라우드 기술 기반으로 활발하게 연구, 개발되고 있다. 이에 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터로 대표되는 고성능 컴퓨팅을 분야에서 클라우드 기반 인프라 및 서비스를 제공하기 위한 KI Cloud 플랫폼을 소개한다. KI Cloud 플랫폼은 VM 기반으로 IaaS 서비스를 제공하고, 컨테이너 기술을 기반으로 HPC 사용자를 위한 PaaS 서비스를 제공하는 통합 플랫폼으로 설계 및 개발되었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.164-170
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• 2023

With the recent advances in AI (artificial intelligence) and HPC (high-performance computing) technologies, deep learning is proliferated in various domains of the 4th industrial revolution. As the workload volume of deep learning increasingly grows, analyzing the memory reference characteristics becomes important. In this article, we analyze the memory reference traces of deep learning workloads in comparison with traditional workloads specially focusing on read and write operations. Based on our analysis, we observe some unique characteristics of deep learning memory references that are quite different from traditional workloads. First, when comparing instruction and data references, instruction reference accounts for a little portion in deep learning workloads. Second, when comparing read and write, write reference accounts for a majority of memory references, which is also different from traditional workloads. Third, although write references are dominant, it exhibits low reference skewness compared to traditional workloads. Specifically, the skew factor of write references is small compared to traditional workloads. We expect that the analysis performed in this article will be helpful in efficiently designing memory management systems for deep learning workloads.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권10호
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• pp.231-238
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• 2019

차세대 염기 서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 데이터 크기에 따라 수십 시간이 필요할 수 있다. 그러나 응급 환자의 진단처럼 수 시간 내에 결과를 알아야 하는 상황이 존재하기 때문에 단일 유전체 분석의 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 빅데이터 기술의 병렬화 기법과 고속의 네트워크로 연결되고 병렬파일시스템을 공유하는 고성능컴퓨팅 클러스터를 적극적으로 활용하여 분석 시간을 크게 단축시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 분석 데이터의 신뢰성을 위해 기존의 검증된 분석 도구 및 알고리즘을 새로운 환경에 맞게 병렬화 하는 전략을 선택하였다. 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능 향상을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.610-619
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• 2016

제품 및 설비의 3차원 디지털 모델을 기반으로 제품 생산 시 이루어지는 모든 공정 및 제품을 구성하는 재료의 기계적 거동 등을 초기 설계 과정에서 미리 시뮬레이션 해봄으로써 저비용으로 보다 신속하고 신뢰성 있는 설계를 할 수 있도록 돕는 일련의 기술들을 디지털매뉴팩처링 기술이라 부른다. 그러나 이 기술들을 수행할 수 있는 전산적 인프라스트럭처의 가격이 매우 높을 뿐만 아니라, 특히 중소 제조 기업규모에서는 그러한 시뮬레이션 결과를 정확하고도 효율적으로 설계에 적용할 수 있는 전문 인력이 절대적으로 부족한 실정이다. 이러한 점을 고려하여 한국과학기술정보연구원(KISTI), H대학교 그리고 지역 중소기업체 등이 협력하여 고성능 컴퓨팅 기반 디지털 제조 전문 인력 양성을 위한 산학연 협동 디지털매뉴팩처링(DM) 트랙을 H대학교에 설치하여 운영 중이다. 본 논문에서는 이 과정을 이수하는 학생들이 졸업 후에 산업체에서 디지털매뉴팩처링 실무에 바로 투입되어 일할 수 있는 일련의 교육 과정 사례를 보여준다. 2013년부터 2년간 진행했던 디지털매뉴팩처링 트랙 강의의 운영 사례를 수록하되, 설립 과정, 강의 내용, 실습 내용, 학생들의 평가 및 개선 방향 등을 정리하였다. 전반적으로 트랙 운영, 교과목 운영, 학생들의 학습 성취도 면에서는 성공적이었으며, 향후 보다 많은 학생들의 활발한 참여와 더불어 취업이나 인턴십 제공, 캡스톤디자인프로젝트의 협동 운영 등을 포함한 참여 기업의 보다 적극적인 관심을 촉진하여, 전국적인 디지털매뉴팩처링 인력 양성 네트워크로 확대해 나갈 수 있을 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.9-13
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• 2014

The performance of large scale software applications has been automatically increasing for last few decades under the influence of Moore's law - the number of transistors on a microprocessor roughly doubled every eighteen months. However, on-chip transistors limitations and heating issues led to the emergence of multicore processors. The energy efficient ARM based System-on-Chip (SoC) processors are being considered for future high performance computing systems. In this paper, we present a case study of two widely used parallel programming models i.e. MPI and MapReduce on distributed memory cluster of ARM SoC development boards. The case study application, Black-Scholes option pricing equation, was parallelized and evaluated in terms of power consumption and throughput. The results show that the Hadoop implementation has low instantaneous power consumption that of MPI, but MPI outperforms Hadoop implementation by a factor of 1.46 in terms of total power consumption to execution time ratio.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권2_2호
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• pp.219-232
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• 2022

The aim of this study is to provide the dynamic convergence index that reflected the inherent characteristics of the convergence phenomenon and utilized the nationally-funded R&D projects data, thereby suggesting useful information about the direction of the national convergence R&D strategy. The dynamic convergence index that we suggested was made of two indicators: persistency and diversity. From a time-series perspective, the persistency index, which measures the degree of continuous convergence of multidisciplinary nationally-funded R&D projects, and the diversity index, which measures the degree of binding with heterogeneous research areas. We conducted the empirical experiment with 151,248 convergence R&D projects during the 2015~2021 time period. The results showed that convergence R&D projects in both public health and life sciences appeared the highest degree of persistency. It was presumed that the degree of persistency has increased again due to the COVID-19 pandemic. Meanwhile, the degree of diversity has risen with combining with disciplinary such as materials, chemical engineering, and brain science areas to solve social problems including mental health, depression, and aging. This study not only provides implications for improving the concept and definition of dynamic convergence in terms of persistency and diversity for national convergence R&D strategy but also presented dynamic convergence index and analysis methods that can be practically applied for directing public R&D programs.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-18
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• 2015

최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12B호
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• pp.1450-1458
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• 2011

연구망에서 융합망이란 의료, 바이오, 항공우주, e-Science 분야 등의 응용 연구자들에게 슈퍼컴퓨터, 클러스터 등의 컴퓨팅 자원을 네트워크 자원과 동시에 동적으로 제공해 줄 수 있는 환경을 의미한다. 한국을 대표하는 연구망인 KREONET은 2008년도부터 융합망 프로젝트를 통해 다음과 같은 기술을 개발하고 있다. 먼저 이기종 네트워크 환경에서 동적으로 연결 지향형 네트워크를 구성 할 수 있는 제어평면 기술을 제공하고 있으며, 그와 더불어 사용자가 원하는 시간 때에 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 예약, 할당해 줄 수 있는 통합자원관리시스템 기술을 개발하고 있다. 본 논문에서는 개발되어진 통합자원관리시스템을 이용허여 네트워크 자원의 예약 및 할당이 가능한 테스트베드 네트워크를 소개한다. 사용자로부터 제공 되어진 예약정보를 받아 GRS와 NRM 간에, NRM와 라우터 간에 각각 GNSI, GUNI 인터페이스 메시지를 통해 네트워크 자원을 예약 할당 할 수 있다. 예약 시각의 시작시점에 NRM으로부터 GUNI 인터페이스 메시지가 각 라우터에 전달되어지고 할당된 LSP (Label Switched Path) 경로를 통해 트래픽이 전송됨을 확인하였다.