최근 초고속 네트워크 인프라가 빠른 속도로 발전하고 PDA, 핸드폰 등 무선 단말의 사용이 증대됨에 따라 이들 유 무선 망을 통합하고 연동하는 다양한 응용 서비스가 대두되고 있다. 또한 기존의 가전기기들이 디지털화 되고 네트워크로 연동됨으로써 인터넷 정보가전기기로 진화되고 있다. 따라서 이들 기기들을 댁내에서 이더넷, 전력선, 전화선 및 IEEE1394로 연결함으로써 기기들 상호 간에 데이터 전송과 공유를 가능케 하여 다양한 서비스를 제공하고자 하는 홈 네트워크의 구축이 활발히 진행되고 있다. 그리고 홈 네트워크와 초고속 네트워크 인프라를 연동하여 인터넷상에서 정보가전기기들을 제어하고 모니터링 하는 인터넷 정보가전에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 효과적으로 유 무선 통신망을 결합하여 댁내 외에서 홈 네트워크로 연결된 각 정보가전기기들에 접근하고 제어하는 무선 통합 홈 서버를 설계 구축한다. 또한 정보가전기기 시뮬레이터를 만들어 실제 동작을 테스트해 본다.
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.
This technical note introduces the new Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6) to provide a reference for future scientific works on GloSea6. We describe the main areas of progress and improvements to the current GloSea5 in the scientific and technical aspects of all the GloSea6 components - atmosphere, land, ocean, and sea-ice models. Also, the operational architectures of GloSea6 installed on the new KMA supercomputer are presented. It includes (1) pre-processes for atmospheric and ocean initial conditions with the quasi-real-time land surface initialization system, (2) the configurations for model runs to produce sets of forecasts and hindcasts, (3) the ensemble statistical prediction system, and (4) the verification system. The changes of operational frameworks and computing systems are also reported, including Rose/Cylc - a new framework equipped with suite configurations and workflows for operationally managing and running Glosea6. In addition, we conduct the first-ever run with GloSea6 and evaluate the potential of GloSea6 compared to GloSea5 in terms of verification against reanalysis and observations, using a one-month case of June 2020. The GloSea6 yields improvements in model performance for some variables in some regions; for example, the root mean squared error of 500 hPa geopotential height over the tropics is reduced by about 52%. These experimental results show that GloSea6 is a promising system for improved seasonal forecasts.
The evaluation of parallel performance of a high speed impact simulation is not an easy task because not only the development of parallel explicit code is difficult but also a large number of processors is not easily accessible. In this paper, the parallel performance of a new Lagrangian FEM impact code carried out on cluster supercomputer has been described in high speed range. In the case of metal sphere impacting to oblique plate, the overall speed-up continuously increases even up to 128 CPUs. Investigation of elapsed time of each part reveals that most of the inefficiency comes from the load imbalance of contact.
수퍼컴퓨터의 발전속도는 반도체 및 메모리의 급진적인 개발로 인해 날로 가속화되어 가고 있다. 90년대 말에는 화합물반도체 \ulcorner 신소재의 등장으로 연산속도가 더욱 빨라질것으로 추정 되며 메모리도 400GB의 용량을 가진 수퍼폼퓨터가 출현할 것으로 예측된다. 1993년 1월에 Hitachi는 세계 최초로 원자규모(한원자에 한비트) 메모리 개발에 성공하여 21세기에 실용화를 목표로 하고 있다. UR의 타결과 더불어, 각국의 무역장벽이 높아지고 지적 소유권 보호가 강 화됨에 따라 첨단기술의 도입이 점차 어려워지는 현재 시점에서, 급속히 발전되어 가는 최첨단의 수퍼컴퓨터를 효과적으로 활용해야 할 필요성이 더욱 증가하고 있다. 따라서 수퍼컴퓨터의 활용 및 첨단 CAE 기술의 개발을 통하여 국내 연구개발 수준을 선진국 대열로 높이고, 국내 산업 계의 고품질 신제품 개발 및 생산성 향상을 유도하여 국산제품의 국제 경쟁력을 제고해야 할 것이다.
At the end of 1999. the TeraCluster project has started in the KORDIC Supercomputer center to study PC clusters for parallel computing. The aim is to replace the Cray T3E with a new cluster system in 2002. The PC cluster without a fast network is well suited for applications which do not require large amount of global communications. Since CFD problems are not very communication intensive, whole test cluster may be efficiently used. As an example of practical CFD simulations. the flow past the ONERA M6 wing and the flow past infinite wing are simulated on a cluster of Linux workstations.
슈퍼컴퓨터와 같은 대규모 클러스터는 계산노드, 파일시스템, 인터컨넥트 네트워크 등과 같은 다양한 요소로 구성된다. 연구자들은 자신의 작업을 계산노드들을 이용하여 병렬화된 계산 작업을 수행한다. 수천 노드로 구성된 슈퍼컴퓨터에서 연구자들의 계산 작업이 효율적으로 수행되는 지를 파악하는 것은 시스템 관리자들에게 어려운 문제이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터어세 생성되는 다양한 로그를 통합 저장하고 이를 기반으로 슈퍼컴퓨터의 활용 효율을 제고하기 위한 통합 로그 저장소를 설계하고, 향후 구현될 슈퍼컴퓨터 상태 분석 시스템으서 활용할 수 있는 몇 가지 시나리오를 통해서 본 논문에서 제안하는 통합 로그 저장소의 효용성을 설명한다.
This report introduces a faster parallel LU decomposi-tion algorithm that gives a speedup almost equal to the number of nodes used. The new algorithm takes an advantage of an important C feature that lays out a matrix using a row major scheme and is based on the currently widely used LU decomposition algorithm with one major modification to eliminate most of the communication overhead. Empirical results are included in this report. For example solving a dense matrix that contains 100,000,000 elements gives a speedup of 50 when executed on 50 nodes of an intel Paragon in parallel.
Optimization of engine desist and operation parameters using a genetic algorithm was demonstrated for direct injection diesel engine combustion. A micro genetic algorithm and a modified KIVA-3V code were used for the analysis and optimization of the engine combustion. At each generation of the optimization step the micro genetic algorithm generated five groups of parameter sets, and the five cases of KIVA-3V analysis were to be performed either in series or in parallel. The micro genetic algorithm code was also parallelized by using MPI programming, and a multi-CPU parallel supercomputer was used to speed up the optimization process by four times. An example case for a fixed engine speed was performed with six parameters of intake swirl ratio, compression ratio, fuel injection included angle, injector hole number, SOI, and injection duration. A simultaneous optimization technique for the whole range of engine speeds would be suggested for further studies.
An efficient two-level domain decomposition parallel algorithm is suggested to solve large-DOF structural problems with nonlinear material models generating unsymmetric tangent matrices, such as a group of plastic-damage material models. The parallel version of the stabilized bi-conjugate gradient method is developed to solve unsymmetric coarse problems iteratively. In the present approach the coarse DOF system is solved parallelly on each processor rather than the whole system equation to minimize the data communication between processors, which is appropriate to maintain the computing performance on a non-supercomputer level cluster system. The performance test results show that the suggested algorithm provides scalability on computing performance and an efficient approach to solve large-DOF nonlinear structural problems on a cluster system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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