과학용 어플리케이션을 주로 사용하는 고성능 컴퓨팅 시장에서 연산 요구량이 증가하면서 연산 가속 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 컴퓨터 연산 가속의 대안으로 재설정가능반도체(FPGA)나 주문형 반도체(ASIC) 등의 전용 칩을 사용하거나 Cell 프로세서와 같이 비디오 게임용으로 개발된 게임 프로세서(Game Processor)를 과학 어플리케이션에 이용하려는 노력이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 ASIC 프로세서를 이용한 대표적인 가속 프로세서인 Clearspeed Advanced e620을 대상으로 성능을 분석하고 그 타당성을 검토하였다.
최근 컴퓨팅 성능의 급격한 발전으로 이를 통해 생산되는 데이터의 크기 역시 매우 커지고 있다. 이는 로터 시뮬레이션 분야에서도 마찬가지인데, 과거에는 백만개 정도의 격자 데이터 정도만을 다루었던 것에 비해 최근에는 1억개 이상의 격자 데이터를 다루려는 시도가 계속되고 있다. 그러나 이렇게 생산된 대용량의 시변환(time-variant) 유동 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 실시간으로 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 이러한 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어 왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 대용량 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 컴퓨터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하기 위한 방법을 서술한다. 또, 복잡한 데이터 내부의 중요한 정보들을 자동으로 빠르고 간편하게 표출하기 위한 방법을 제안한다.
최근 베어메탈 시스템에 스케줄러 시스템 기반 인프라 시스템에서 벗어나 사용자 맞춤형 클라우드 인프라가 관심을 받고 있다. KI Cloud 플랫폼은 고성능 컴퓨팅(HPC) 사용자를 위한 클라우드 기반 IaaS, PaaS 통합 플랫폼이다. 본 논문에서는 KI Cloud를 위한 데이터 저장소 설계 및 구현에 대해 기술한다. 오픈 소스 Ceph 분산 스토리지 시스템을 기반으로 구축하였고, 프로젝트의 목적에 맞게 블록 스토리지, 오브젝트 스토리지, 파일 스토리지 방식으로 구현하였다. Openstack 기반의 서비스와 Kubernetes 기반의 서비스가 하나의 스토리지를 통해 다양한 타입의 서비스를 제공할 수 있도록 개발하였다.
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.
원격 하드웨어 관리 기술은 BMC 관리 기술을 사용하여 자사의 하드웨어를 원격으로 제어하고 모니터링 할 수 있는 여러 기능들을 제공하며, 이를 기반으로 대규모의 클러스터 관리를 담당한다. 자체적인 서버 관리 기술로 Dell의 iDRAC, HP의 iLO, Supermicro의 SSM 등이 있으며, 클러스터 관리 도구로는 BCM, Warewulf, xCAT, Grendel 등이 활용된다. 그러나 대부분의 자체 하드웨어 서버 관리기술은 단일 서버 관리 기능만 지원하거나, 하드웨어 센서를 추가하거나 수정할 수 있는 관리 기능을 지원하지 않는다. 또한 대규모를 지원하는 주요 클러스터 관리 도구도 관리되는 서버의 종류가 제한되거나, 지원되는 하드웨어 센서를 추가하거나 수정하기 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 각각 다른 하드웨어 센서 아이디를 가지고 있는 여러 서버들로 이루어진 대규모 이기종 하드웨어를 통합적으로 관리, 제어, 모니터링하기 위한 센서 템플릿 기술을 소개한다.
사용자 프로그램의 I/O 패턴을 분석하거나 파일 시스템의 워크로드를 보다 정확하게 분석하기 위해서 실제 가동중인 파일 시스템의 동적 I/O 로그를 확보하기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그러나 대량의 I/O 트렌젝션(transcation)이 처리되는 파일 시스템에서 동적 I/O 로그를 확보하는 일은 시스템의 부하와 막대한 데이터량 때문에 한계가 많다. 특히 다수의 이용자가 사용하는 대용량 분산/병렬 파일 시스템에서의 I/O Tracing은 로컬 파일 시스템에서 I/O Tracing에 비해 더욱 복잡하고 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 기존의 파일 시스템 로깅 방법들을 알아보고, 클러스터 시스템에서 널리 이용되고 있는 분산 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)에서 동적 I/O 연산들의 로그를 생성할 수 있는 로깅 시스템을 제안하고 설계하였다.
Artificial intelligence relies on data-driven analysis, and the data processing performance strongly depends on factors such as memory capacity, bandwidth, and latency. Fast and large-capacity memory can be achieved by composing numerous high-performance memory units connected via high-performance interconnects, such as Compute Express Link (CXL). CXL is designed to enable efficient communication between central processing units, memory, accelerators, storage, and other computing resources. By adopting CXL, a composable computing architecture can be implemented, enabling flexible server resource configuration using a pool of computing resources. Thus, manufacturers are actively developing hardware and software solutions to support CXL. We present a survey of the latest software for CXL memory utilization and the most recent CXL memory emulation software. The former supports efficient use of CXL memory, and the latter offers a development environment that allows developers to optimize their software for the hardware architecture before commercial release of CXL memory devices. Furthermore, we review key technologies for improving the performance of both the CXL memory pool and CXL-based composable computing architecture along with various use cases.
지난 몇 년 동안 컴퓨터의 처리 속도와 네트워크의 속도는 아주 빠르게 향상되고 있다. 빨라진 네트워크를 이용하여 분산된 자원들을 연결하고 하나의 시스템처럼 사용하고자 하는 노력들이 진행되고 있는데 이와 같은 것을 일반적으로 메타컴퓨팅 또는 그리드라고 부른다. 본 논문에서는 국내 주요 슈퍼컴퓨팅 자원들을 활용한 그리드 개발과 전산유체역학 프로그램을 이용한 가능성 시험을 수행하였다. 시험결과로 분산자원을 이용했을 때 네트워크의 속도에 따라 성능향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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