Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.37-39
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on Performance Analysis Data Collection Method Using Batch-job Scheduler onLarge-Scale Cluster System

대규모 클러스터 시스템에서 배치작업 스케줄러를 활용한 성능 분석 데이터 수집 방법 연구

  • Jae-Kook Lee (System Team, Div. of Supercomputing Infrastructure Center, KISTI) ;
  • Min-Woo Kwon (System Team, Div. of Supercomputing Infrastructure Center, KISTI) ;
  • Do-Sik An (System Team, Div. of Supercomputing Infrastructure Center, KISTI) ;
  • Taeyoung Hong (Div. of Supercomputing Infrastructure Center, KISTI)
  • 이재국 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅인프라센터 시스템팀) ;
  • 권민우 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅인프라센터 시스템팀) ;
  • 안도식 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅인프라센터 시스템팀) ;
  • 홍태영 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅인프라센터)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

사용자 응용 프로그램의 특징을 분석하고 효율적인 시스템 운영을 통하여 사용자 프로그램 최적화를 지원하기 위하여 소프트웨어 프로파일링을 수행한다. 특히 국가 슈퍼컴퓨터인 누리온과 같이 8,400대가 넘는 계산노드로 구성된 클러스터 시스템에서 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 사용자의 개입없이 수집하고 데이터를 분석하는 것에는 한계가 있다. 본 연구에서는 배치작업 스케줄러를 활용하여 사용자의 개입 없이 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 수집하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 누리온에서 구현하고 사용자 응용 프로그램이 실행될 때 프로파일링 데이터가 수집되는 것을 확인한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2023년도 한국과학기술정보연구원(KISTI) 기본사업 과제로 수행한 것입니다(K-23-L02-C01).