하드웨어 기술이 발전하면서 단위 노드당 집적되는 CPU 수와 메모리량이 증가되어 단위 시스템의 성능이 크게 개선되었다. HPC 시스템도 SMP 시스템과 같은 고성능 노드를 사용하는 클러스터 시스템 위주로 발전하게 되었다. 본 연구에서는 IBM Power 595 기반 슈퍼컴퓨터에서 집합 통신이 갖는 특성을 알아 본다.
지난 6월 9일, 연구개발정보센터(KORDIC)는 전자신문사와 공동으로 "과학기술 R&D에서 슈퍼컴퓨팅의 역할"이라는 주제로 각 응용 분야별 슈퍼컴퓨팅 관련 석학들을 모시고 좌담회를 개최하였다. 이날 참석자들은 슈퍼컴퓨터의 도입과 이의 적절한 활용이야말로 국가과학기술 경쟁력은 물론 산업경쟁력을 좌우할 만큼 중요하며 특히 과학기술 연구 개발 및 산업 분야의 생산성 제고에 지대한 영향을 미친다고 강조하고 정부 담당 부처의 이에 대한 아낌없는 지원을 요청했다. 이날 좌담회에서 논의된 토론자의 발언을 정리해 보았다.
With the advent of the big data era, the memory capacity required for computing systems is rapidly increasing, especially in High Performance Computing systems. However, the number of DRAMs that can be used in a computing node is limited by the structural limitations of the hardware (for example, CPU specifications). Memory expansion technology has attracted attention as a means of overcoming this limitation. This technology expands the memory capacity by leveraging the external memory connected to the host system through hardware interface such as PCIe and CCIX. In this paper, we present an overview and describe the development trends of the memory expansion technology. We also provide detailed descriptions and use cases of the CCIX that provides higher bandwidth and lower latency than cases of the PCIe.
한국과학기술정보연구원(KISTI)의 슈퍼컴퓨터 보조시스템인 Neuron은 이기종 가속기인 GPU가 탑재된 클러스터 시스템으로 작업관리 소프트웨어인 SLURM을 통해 국내 연구자들에게 서비스되고 있다. 본 논문에서는 SLURM 작업관리 소프트웨어의 작업 스케줄링 정책을 이용하여 연구자들이 제출하는 복수 개의 대기작업을 공정하게 처리하는 방안에 대해서 소개한다.
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.
한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)의 국가슈퍼컴퓨팅센터에서는 슈퍼컴퓨터 5호기인 Nurion과 Neuron 시스템을 구축하여 국내 연구자들에게 서비스하고 있다. 이 중에서 Neuron 시스템은 GPU 클러스터 시스템으로 SLURM Batch Scheduler를 이용하여 공동활용서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 Neuron에서 사용 중인 SLURM Batch Scheduler와 리눅스의 crontab 기능을 이용하여 소프트웨어 장애가 발생한 계산노드를 자동으로 복구시키는 기능을 구현하여 장애처리 대기시간을 단축시키는 기법에 대해서 소개한다.
본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서 필요한 서비스 및 자원 정보를 OGSA(Open Grid Services Architecture) 기반하에 P2P(Peer-to-Peer) 메커니즘을 이용하여 제공하는 방법에 관한 것이다. 기존의 집중화된 그리드 정보 서비스의 구조와는 달리 자원 및 서비스에 대한 정보를 VO(Virtual Organization) 단위의 분산된 형태로 유지하고, VO 정보를 공유함으로써 그리드 정보 서비스들 간의 전역적인 정보 공유가 가능해진다. 본 논문에서는 VO 정보 공유를 가능하게 하는 VO Finder 서비스를 설계하고 구현한다. 그리드 환경을 이용하는 사용자는 VO 정보 공유를 통해 전역적인 서비스 및 자원 정보를 모두 제공받음으로써 OGSA 환경하에서 필요한 서비스 및 자원을 선택하여 이용할 수 있다.
Message Passing Interface (MPI) collective communication has been applied to various science and engineering area such as physics, chemistry, biology, and astronomy. The parallel computing performance of the data-intensive workload in the above research fields depends on the collective communication performance. To overcome this limitation, MPI collective communication technology has been extensively researched over the last several decades to improve communication performance. In this paper, we provide a comprehensive survey of the state-of-the-art research performed on the MPI collective communication and examine the trends of recently developed technologies. We also discuss future research directions for providing high performance and scalability to large-scale MPI applications.
기존의 슈퍼컴퓨팅 서비스는 사용자(연구자)가 쉘 터미널을 통해 로그인 서버에 접속하여 커맨드 라인에서 계산 작업을 수행하는 단순한 형태를 띠고 있으며, 이는 컴퓨팅 자원에 대한 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 제공하기 위하여 본 논문에서는 국가 슈퍼컴퓨팅 서비스 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 상세히 기술한다. 제안된 프레임워크는 사용자 관리 및 인증, 이기종 컴퓨팅자원 관리, HPC(High Performance Computing) 작업 관리 등의 기능에 대해 HTTP 방식의 RESTful OpenAPI들을 제공함으로써, 슈퍼컴퓨터 자원과 연계하여 새로운 서비스를 만들고자 하는 개발자들이 편리하게 원하는 서비스를 만들 수 있는 기능을 제공한다. 또한 다양한 이기종 클러스터 자원을 활용하여 HPC 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 확장 플러그-인(LoadLeveler, Open Grid Scheduler(OGS), TORQUE)을 제공한다. 아울러, 본 논문에서는 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해, 고에너지 물리 분야의 Lattice-QCD 프로그램을 활용한 적용 사례를 기술한다.
최근 수년간 슈퍼컴퓨터 분야에서 중국과 일본은 막강한 자본력과 인적 자원에 힘입어 급격한 발전을 거듭하여, 2010년 중국이 세계 슈퍼컴퓨터 1위를 차지하고 이어서 2011년 일본이 이를 다시 추월함으로써 슈퍼컴퓨터 분야에서 세계적인 경쟁우위를 확보하게 되었다. 이와 같은 국내외적인 추세에 따라, 최근 한국 내에서도 슈퍼컴퓨터에 대한 관심이 늘고 있는 추세이다. 슈퍼컴퓨터 기술은 컴퓨터 시스템 및 관련 소프트웨어의 최첨단 기술이 종합된 기술로 한 국가의 기술력을 판단할 수 있는 기술 분야의 하나로써, 전 세계적으로 슈퍼컴퓨터 기술은 이미 Petaflops 시대를 시작하였으며, Exaflops 시대로 진행 중에 있다. 국내의 경우는 생활에 밀착된 IT 정보기술 분야에 집중하여 연구개발을 진흥함에 따라, 슈퍼컴퓨터 관련 기술의 수준이 경제 수준에 비하여 상대적으로 낮은 것으로 평가되고 있다. 본 고에서는 슈퍼컴퓨팅 기술개발 정책 및 연구방향에 도움이 되고자, 슈퍼컴퓨팅 기술과 관련한 세계 각국 및 한국의 연구정책 동향과 기술개발 현황을 알아보도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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