• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.98-101
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• 2020

누리온 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI) 국가슈퍼컴퓨팅센터에서 2018년 5번째로 구축하여 운영하고 있는 슈퍼컴퓨터이다. 본 논문에서는 전산구조공학 분야에서 많이 활용되고 있는 ABAQUS, NASTRAN 등과 같은 응용소프트웨어를 누리온 시스템에서 활용하기 위한 방법을 소개하고 간단한 전산구조공학 모델을 누리온 시스템과 기존에 운영되었던 슈퍼컴퓨터 4호기 신바람 시스템에서 ABAQUS를 이용하여 분석하고 성능을 비교한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.5
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• pp.113-120
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• 2020

KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information) provides HPC(High Performance Computing) service to users of university, institute, government, affiliated organization, company and so on. The NURION, supercomputer that launched its official service on Jan. 1, 2019, is the fifth supercomputer established by the KISTI. The NURION has 25.7 petaflops computation performance. Understanding how supercomputing services are used and how researchers are using is critical to system operators and managers. It is central to monitor and analysis network traffic. In this paper, we briefly introduce the NURION system and supercomputing service network with security configuration. And we describe the monitoring system that checks the status of supercomputing services in real time. We analyze inbound/outbound traffics and abnormal (attack) IP addresses data that are collected in the NURION supercomputing service network for 11 months (from January to November 1919) using time series and correlation analysis method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.180-182
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• 2019

한국과학기술정보연구원에서는 슈퍼컴퓨터 5호기 시스템인 누리온 시스템을 국내 연구자들에게 서비스를 하고 있다. 본 논문에서는 누리온 시스템의 서비스 현황과 관련된 다양한 정보를 표출하는 웹기반 데시보드를 구축함으로써, 이를 활용하여 운영자, 의사 결정자들에게 제공하고자 한다. 이를 통해서 운영자들은 시스템의 현재 서비스 상태를 실시간으로 확인 할 수 있으며, 의사 결정자들은 연구원의 대표 서비스인 슈퍼컴퓨터 서비스의 주요 활용 지표를 쉽게 확인 할수 있도록 하였다. 또한 구축된 데시보드를 홍보관에 표출함으로써 방문객들에게 국가초고성능컴퓨팅센터의 가치 전파 및 인지도 제고를 위해서 사용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.6-8
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• 2021

슈퍼컴퓨터 5호기 누리온은 8,437대의 계산노드와 33.88PB 규모의 병렬스토리지가 100Gbps의 Omni-Path(OPA) 인터커넥트로 연결되어 있는 초대형 클러스터 시스템이다. 누리온의 계산자원은 PBS 작업스케줄러를 통해 관리되고 있고 병렬 스토리지는 DDN사의 Exascaler Monitoring System(ESMON)을 통해 influxDB에 read/write IO 통계 데이터를 수집하고 있다. 본 논문에서는 PBS의 과금 데이터와 ESMON influxDB의 IO 통계 데이터를 활용하여 사용자의 작업별 IO 통계 정보를 생성하는 방안에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.37-39
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.24-25
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• 2020

한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 5호기인 누리온과 보조시스템인 뉴론 시스템을 이용하여 공동 활용 서비스를 진행하고 있다. 다수의 사용자가 접속하여 사용하는 이와 같은 컴퓨팅 시스템들은 구축비용 뿐 아니라 운영 중에 발생하는 전력 소비 비용이 상당하다. 본 논문에서는 뉴론에서 수행되는 사용자의 작업별 전력 사용량을 생성하는 기법에 대해 소개하고 전력 소비량을 조절할 수 있는 방안에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.4-7
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• 2022

작업배치스케줄러는 다수의 사용자에게 클러스터 시스템의 계산 자원을 효과적으로 제공하는 유용한 시스템 소프트웨어이다. 한국과학기술정보연구원에서는 작업배치스케줄러인 PBS와 SLURM을 이용하여 슈퍼컴퓨터 5호기 메인시스템인 누리온과 뉴론을 각각 공동활용서비스하고 있다. 본 논문에서는 뉴론의 제한된 계산자원을 다수의 연구자들에게 효율적으로 서비스하기 위해 SLURM 작업배치스케줄러의 공유노드 정책을 적용하는 방안과 작업통계 분석 기법을 소개한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.9
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• pp.197-206
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• 2020

Collaborative research in science applications based on HPC service needs rapid transfers of massive data between research colleagues over wide area network. With regard to this requirement, researches on enhancing data transfer performance between major superfacilities in the U.S. have been conducted recently. In this paper, we deploy multiple data transfer nodes(DTNs) over high-speed science networks in order to move rapidly large amounts of data in the parallel filesystem of KISTI's Nurion supercomputer, and perform transfer experiments between endpoints with approximately 130ms round trip time. We have shown the results of transfer throughput in different size file sets and compared them. In addition, it has been confirmed that the DTN cluster with three nodes can provide about 1.8 and 2.7 times higher transfer throughput than a single node in two types of concurrency and parallelism settings.