분자 다킹은 신약, 신소재, 고분자의 개발 과정에서 대규모의 화학분자 데이터베이스의 화학분자 데이터들을 실제 실험을 통하지 않고 시뮬레이션을 통해 한정된 화학 분자만을 스크링하는 과정이다. 분자 다킹은 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. 기존의 분자 다킹 어플리케이션들은 슈퍼컴퓨터, 클러스터, 워크스테이션 등을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 분자 다킹은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 클러스터나 워크스테이션을 이용한 분자 다킹은 오랜 수행 시간이 요구된다는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 그리드 서비스 기반 분자 다킹 어플리케이션을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이터 브로커를 설계하고, 분자 다킹을 위한 다양한 그리드 서비스들을 개발하였다.
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.
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.
한정된 자원을 여러 사용자에게 공유해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 응용프로그램의 실행을 최적화하는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간, 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서는 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 소스코드에 대한 별도의 이해 없이 응용프로그램 특성분석을 실행하고, 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링 알고리즘을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행지원을 위한 프로파일링 테스트베드 클러스터를 구축하고 구축한 클러스터 환경에서 하드웨어 성능 카운터를 기반으로 응용프로그램의 특성을 분석하는 프로파일링 기법의 확장성을 실험하였다. 이를 통해 응용프로그램의 문제크기를 축소하거나 프로파일링에 사용되는 노드수를 최소화하여도 개발한 하드웨어 성능 카운터 기반의 프로파일링 기법이 확장성 있게 동작하여 실제 스케줄링 최적화시에 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 실험을 통해 프로파일링에 사용되는 노드의 수를 1/4로 줄여도 전체 노드를 사용한 프로파일링 대비 응용프로그램의 실행 시간이 1.08% 증가할 뿐 스케줄링 최적화 성능은 순차실행 대비 최대 37% 향상되었다. 또한 응용프로그램의 문제크기를 축소하여 프로파일링한 결과 프로파일링 데이터 수집 단계의 시간적 비용을 1/4배 이상 낮추면서 최대 35% 성능 향상 효과를 얻었다.
Current state and perspective of DNS of turbulence and turbulent combustion are discussed with feature trend of the fastest supercomputer in the world. Based on the perspective of DNS of turbulent combustion, possibility of perfect simulations of IC engine is shown. In 2020, the perfect simulation will be realized with 30 billion grid points by 1EXAFlops supercomputer, which requires 4 months CPU time. The CPU time will be reduced to about 4 days if several developments were achieved in the current fundamental researches. To shorten CPU time required for DNS of turbulent combustion, two numerical methods are introduced to full-explicit full-compressible DNS code. One is compact finite difference filter to reduce spatial resolution requirements and numerical oscillations in small scales, and another is well-known point-implicit scheme to avoid quite small time integration of the order of nanosecond for fully explicit DNS. Availability and accuracy of these numerical methods have been confirmed carefully for auto-ignition, planar laminar flame and turbulent premixed flames. To realize DNS of IC engine with realistic kinetic mechanism, several DNS of elemental combustion process in IC engines has been conducted.
Kim, Kyu-Rang;Seem, Robert C.;Park, Eun-Woo;Zack, John W.;Magarey, Roger D.
The Plant Pathology Journal
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제21권2호
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pp.111-118
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2005
Weather data for disease forecasts are usually derived from automated weather stations (AWS) that may be dispersed across a region in an irregular pattern. We have developed an alternative method to simulate local scale, high-resolution weather and plant disease in a grid pattern. The system incorporates a simplified mesoscale boundary layer model, LAWSS, for estimating local conditions such as air temperature and relative humidity. It also integrates special models for estimating of surface wetness duration and disease forecasts, such as the grapevine downy mildew forecast model, DMCast. The system can recreate weather forecasts utilizing the NCEP/NCAR reanalysis database, which contains over 57 years of archived and corrected global upper air conditions. The highest horizontal resolution of 0.150 km was achieved by running 5-step nested child grids inside coarse mother grids. Over the Finger Lakes and Chautauqua Lake regions of New York State, the system simulated three growing seasons for estimating the risk of grape downy mildew with 1 km resolution. Outputs were represented as regional maps or as site-specific graphs. The highest resolutions were achieved over North America, but the system is functional for any global location. The system is expected to be a powerful tool for site selection and reanalysis of historical plant disease epidemics.
The requirements for computational resources to perform the structural analysis are increasing rapidly. The size of the current analysis problems that are required from practical industry is typically large-scale with more than millions degrees of freedom (DOFs). These large-scale analysis problems result in the requirements of high-performance analysis codes as well as hardware systems such as supercomputer systems or cluster systems. In this paper, the pre- and post-processing system for supercomputing based large-scale structural analysis is presented. The proposed system has 3-tier architecture and three main components; geometry viewer, pre-/post-processor and supercomputing manager. To analyze large-scale problems, the ADVENTURE solid solver was adopted as a general-purpose finite element solver and the supercomputer named 'tachyon' was adopted as a parallel computational platform. The problem solving performance and scalability of this structural analysis system is demonstrated by illustrative examples with different sizes of degrees of freedom.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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