국내 슈퍼컴퓨팅자원을 상호 연동하여 활용성을 극대화 하기 위해 추진되고 있는 국가슈퍼컴퓨팅공동활용체제 구축사업(PLSI)에서는 워크플로우에 따라 여러 기관의 자원을 사용하여 응용 시뮬레이션 및 가시화를 수행하기 위해 병렬파일시스템을 통해서 글로벌한 액세스를 가능하게 하는 데이터 공유 인프라의 구축이 요구되었다. 이에 따라, 본 연구에서는 KISTI 및 부산대 슈퍼컴퓨팅센터 간에 병렬파일시스템인 GPFS를 기반으로 리모트 파일시스템의 데이터를 상호 공유할 수 있는 글로벌공유파일시스템 테스트베드를 구축하고, 양 기관의 연동망으로 1Gbps급 WAN에서 네트워크 및 파일시스템의 성능을 분석하였다.
국내 슈퍼컴퓨팅자원을 상호 연동하여 국가 과학기술 개발에 활용함으로써 공공 슈퍼컴퓨팅자원의 활용을 극대화 하기 위해 추진되고 있는 국가슈퍼컴퓨팅공동활용체제구축사업(PLSI)에서는 여러 기관의 자원을 국내 연구자들에게 서비스를 할 예정에 있다. PLSI사업에 참여한 기관들은 각자 환경에 적합한 시스템 모니터링 시스템을 구축하고 있으나 각 기관간에 서로 상이한 환경을 운영되고 있기 때문에 여러 기관들의 시스템 정보를 한번에 파악하기는 어려운 상태이다. 본고에서는 통합 관제센터에서 단일 GUI 환경을 통하여 PLSI 사업에 참여한 여러 기관들의 자원의 상태 및 사용자 작업 정보 등을 용이하게 파악하기 위한 통합 모니터링 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 대규모의 계산 작업을 고성능으로 처리해야 하는 신약재창출 시뮬레이션 분야에 분산 슈퍼컴퓨팅 기술을 적용한 사례에 대해 논의하고자 한다. 신약재창출이란 기존에 알려진 약물의 새로운 적응증을 규명하는 것을 의미하며, 이러한 신약재창출은 비교적 짧은 수행시간을 갖는 대규모의 도킹(docking) 연산들을 고성능으로 처리해야한다는 점에서 Many-Task Computing (MTC) 성격을 지니고 있다. 이러한 MTC 응용들의 대표 사례로서 신약재창출 시뮬레이션을 분산 슈퍼컴퓨팅 환경 기반의 HTCaaS 시스템에 적용하였으며, 이를 통해 효율적인 작업 배포, 동적인 자원 할당 및 로드 밸런싱, 안정성 및 다양한 자원들의 효율적인 통합 등이 이러한 과학 응용들을 지원하는 데 있어 필수적인 기능임을 확인할 수 있었다.
슈퍼컴퓨팅 자원들은 주로 MPI와 같은 메시지 교환 인터페이스에 기반한 통신 집적도가 높은 고성능 컴퓨팅(HPC: High Performance Computing) 응용 분야를 지원하는데 활용되어 왔다. 반면에, 대규모 계산처리 컴퓨팅(HTC: High Throughput Computing) 방식의 패러다임은 주로 계산 집적도가 높고(상대적으로 적은 I/O 연산), 독립적인(작업들 간의 통신이 적음) 많은 수의 작업을 처리하는 것을 요구하고 있다. 국내에서도 고에너지 물리, 신약개발, 핵물리와 같은 연구 분야를 중심으로 대규모 컴퓨팅 자원을 요구하는 계산처리에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 HTC 과학 응용들에 대한 효율적인 지원을 국가차원의 슈퍼컴퓨팅 분산 환경에서 제공하기 위해 연구/개발되어진 대규모 계산처리 서비스(HTCaaS: High Throughput Computing as a Service)의 전체 구조 및 구성 요소, 실행 시나리오 및 실제 응용 적용 사례 등에 대해 서술한다.
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.
한국과학기술정보연구원에서는 슈퍼컴퓨터 5호기 시스템 및 가속기 기반 시스템을 국내 연구자들에게 서비스를 하고 있다. 시스템 관리자들은 시스템 상태 조회 및 통계 정보 산출등의 목적으로 배치 작업 관리 솔루션에 주기적으로 다양한 정보의 요청을 수행한다. 빈번한 정보 요청은 작업관리 솔루션에 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 사용자들의 배치 작업 관리를 위해 사용하는 배치 작업 관리 솔루션인 PBSPro와 SLURM을 활용한 효율적인 시스템 모니터링 기법을 설계하고자 한다.
SYCL은 OpenCL 디바이스를 위해 추상화한 C++ 프로그래밍 모델이다. OpenCL에 비해 SYCL은 높은 생산성 등 C++이 가지고 있는 강점을 보유하며, 인텔이 이기종 컴퓨팅을 위한 개발 언어로 SYCL 기반의 DPC++을 출시함에 따라 많은 주목을 받고 있다. 우리는 여러 SYCL 구현물들 중에서 NVIDIA, AMD 등 다양한 GPU를 지원하고, 코드의 수정 및 추가가 용이한 hipSYCL를 채택하여 여러 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 hipSYCL 구조 내에 AMD GPU를 위한 HIP 백엔드 플러그인을 대체할 수 있는 새로운 백엔드 플러그인을 제안한다. 이 플러그인은 HSA 런타임 API를 사용하여 기존의 플러그인보다 계층 구조를 줄이고 경량화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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