디지털 기술이 각 분야의 기술과 융합하는 디지털 전환(Digital Transformation)은 4차 산업혁명을 가속화 하고 있다. 국가적으로 클라우드·인공지능·데이터 관련 정책 수립과 디지털 댐 사업, 데이터 플랫폼 사업 등을 통해 산업분야의 디지털 전환을 추진 중이나, 소재·바이오 등 극히 일부 과학기술 분야 외에 클라우드, 데이터, 인공지능, 시뮬레이션 등을 종합적으로 지원하는 국가적 지원이 전무한 실정이다. 본 논문은 국가 R&D의 디지털 전환 가속화를 위한 디지털융합R&D 플랫폼 제공을 위해 계산과학 SW를 서비스하기 위한 프레임워크를 설계하였다.
분산되어 있는 스토리지 자원을 하나의 클러스터로 구성하여 분산 파일 시스템으로 구성하고자 하는 경우, 기존의 네트워크 파일 시스템만을 이용하기에는 여러 가지 제약이 존재한다. 특히 Parallel Striped Access는 IO데이터를 스토리지에 나누어 분산시키고 클라이언트가 직접 접근하는 방식으로 병렬 파일 시스템과 같은 HPC 용 특수 파일 시스템에서는 이미 사용되는 기법이나, 일반적인 시스템을 대상으로 한 표준안의 부재가 제약이 된다. pNFS(Parallel NFS)는 이러한 문제를 해결하기 위해서 제시되는 새로운 NFS 기술이다. 본 연구에서는 pNFS의 연구 동향과 더불어 소규모 클러스터 시스템에서 나타나는 성능적 특징을 조사하였다.
KISTI의 GPU 클러스터 시스템인 뉴론은 NVIDIA의 A100과 V100 GPU가 총 260개 탑재되어 있는 클러스터 시스템이다. 뉴론의 계산노드들은 고성능의 인터커넥트인 Infiniband(IB) 케이블로 연결되어 있어 멀티 노드 작업 수행 시에 고대역 병렬통신이 가능하다. 본 논문에서는 NVIDIA사에서 제공하는 NCCL의 벤치마크 코드를 이용하여 인터커넥트 네트워크의 통신 성능을 비교분석하는 방안에 대해서 소개한다.
SYCL은 C++을 기반으로 하는 언어로 가속기를 사용하는 복잡한 과정을 C++의 특징 중의 하나인 추상화를 사용해 개발자가 쉽게 접근할 수 있게 한다. 그러나, 가속기를 활용하는 측면에서는 성능을 최대한으로 끌어내기 위해 저수준 접근도 필요하다. 특히, NVLink와 같이 효율적인 멀티-GPU 통신을 해주는 인터커넥션 링크 활용을 위해서도 필요하다. 본 논문에서는 SYCL 구현물 중의 하나인 AdaptiveCpp을 가지고 NVLink로 연동된 멀티 GPU 환경에서 효율적으로 프로그래밍을 할 수 있는 방법을 제안하고, SYCL 개발자들이 SYCL의 설계 철학을 따라 프로그래밍을 할 수 있도록 이러한 기능을 추상화하여 담은 MPI wrapper API를 제안한다.
최근 몇 년간 드론 시장 규모 및 산업적 중요성이 증가하고 있으며, 농업, 산림, 건설, 환경 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 배경에서 다양한 발주처에서 여러 가지 목적으로 드론 서비스 기업과 협력하여 드론 이미지 데이터를 획득하는 사업을 진행하고 있다. 이 과정에서 발주처와 기업 간에 촬영 계획 협의 및 촬영 데이터 검수 등과 같은 상호 교류가 필요하며 원활한 정보 공유를 위한 시스템이 필요하다. 본 고에서는 드론을 활용한 데이터 획득 과정에 필요한 촬영 계획 수립 및 검토, 촬영 데이터의 검수 등을 위한 웹 기반 드론 이미지 관리 시스템을 개발하고 이에 대하여 설명한다. 본 고에서 개발된 시스템을 활용하면 드론 서비스 기업은 다양한 발주처와 협업시에 효과적인 정보 공유를 할 수 있을 것이다.
클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 복잡해짐에 따라, 대규모 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 실제 사용자의 이용 패턴을 예측할 수 있는 워크로드 분석의 필요성이 높아지고 있다. 워크로드 분석으로는 다양한 작업이 진행되는데 특히 파일 단위의 동적 접근 분석도 이에 포함된다. 본 논문에서는 실험용 병렬 파일 시스템으로 많이 보급된 PVFS2 에 파일 단위접근 기록을 가능케하는 방안을 모색하고 이 기능의 활용 가능성을 살펴 보았다.
한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅센터의 슈퍼컴퓨팅사업실에서는 슈퍼컴퓨터 사용자들의 계정신청을 받아 각 시스템에 계정을 발급 관리를 수행하고 있다. 현재는 Sun Sparc 장비에 Cobol로 작성된 프로그램으로 운영 중에 있으나, 향후 도입될 그리드 어카운팅 시스템 및 웹기반 통계 시스템과의 연계에 어려움이 예상되어 기존의 시스템을 데이터베이스를 이용한 환경으로 전환 개발 하였다.
최근 인공지능 및 빅데이터 연구가 대두되면서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능컴퓨터를 이용하여 다양한 연구환경을 제공할 수 있어야 한다는 요구가 증가하고 있다. 이에 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 등 고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 모니터링 기능의 설계 및 구현 방법을 기술하였다. KI Cloud는 다양한 자원으로부터 데이터를 효율적으로 수집하고, 데이터를 시각화할 수 있는 오픈소스인 Prometheus와 Grafana를 이용하여 모니터링 기능을 개발하였다.
한국과학기술정보연구원에서 운영 중인 슈퍼컴퓨터 4호기인 Tachyon 2차 시스템은 이론최고성능 300TFlops인 SUN Blade 6275 시스템을 기반으로 구성되어있다. 로그인 노드 4대와 컴퓨팅 노드 3200대로 구성되어 있으며 컴퓨팅 노드 중에 24대는 디버깅 노드로 사용되고 있다. 3200대의 컴퓨팅 노드가 동일한 하드웨어로 구성이 되어 있으므로 Tachyon 2차 시스템의 전체 계산 성능을 결정하는 가장 중요한 요소가 단일 컴퓨팅 노드의 성능이 되겠다. 본 논문에서는 다양한 벤치마크 기법을 통해 단일 노드의 성능을 측정하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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