Vector algorithms and the relative importance of the four basic modules (computation of element stiffness matrices, assembly of the global stiffness matrix, solution of the system of linear simultaneous equations, and calculation of stresses and strains) of a finite element computer program for inelastic analysis of reinforced concrete shells are presented. Performance of the vector program is compared with a scalar program. For a cooling tower problem, the speedup factor from the scalar to the vector program is 34 for the element stiffness matrices calculation, 25.3 for the assembly of global stiffness matrix, 27.5 for the equation solver, and 37.8 for stresses, strains and nodal forces computations on a Gray Y-MP. The overall speedup factor is 30.9. When the equation solver alone is vectorized, which is computationally the most intensive part of a finite element program, a speedup factor of only 1.9 is achieved. When the rest of the program is also vectorized, a large additional speedup factor of 15.9 is attained. Therefore, it is very important that all the modules in a nonlinear program are vectorized to gain the full potential of the supercomputers. The vector finite element computer program for inelastic analysis of RC shells with layered elements developed in the present study enabled us to perform mesh convergence studies. The vector program can be used for studying the ultimate behavior of RC shells and used as a design tool.
According to the increasing demands of supercomputer, an exclusive supercomputer building is requested to install a supercomputer for promoting high-end R&D as well as creating the public service infrastructure in the national level. KISTI, as a public supercomputer center with the 4th supercomputer (capacity of 360Tflops), is experiencing shortage of infrastructure systems, caused by increased capacity. Thus, it is anticipated that the situation will be growing serious when the 5th and 6th supercomputers will be installed. On this study, analyzed on the 5th supercomputer system through projecting performance level and optimal operating environments by assessing infra-capacity. Explored way to construct optimal operating environments through infrastructure-capacity analysis of supercomputer center. This study can be of use for reviewing KISTI's conditions as the only supercomputer center in Korea. In addition, it provides reference data for planning the new exclusive supercomputer center in terms of feasibility, while analyzing infrastructure systems.
본 논문에서는 가우스 뉴튼법을 이용한 중합전 탄성파 자료의 파형역산에 관한 연구를 수행하였다. 탄성파 파형역산에 가우스 뉴튼법을 적용하는 방법은 80년대에 제시되었으나 최근 들어서야 활발히 연구가 진행되고 있는데 이는 연산 능력과 기억용량의 한계에 기인한 것이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는, 파동 전파 수치모의와 역산과정에서 각각 다른 크기의 격자간격을 사용하고, 필요한 시간영역의 파동전파 모사와 가상 진원의 근사를 통해 편미분 파형을 계산하였으며, 효과적으로 슈퍼컴퓨터를 활용하기 위해 병렬처리 기법을 사용하였다. 수치모의를 통해, 가우스 뉴튼법을 이용한 파형 역산의 수렴속도가 빠르고 정확한 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 실제 탄성파 자료를 이용한 역산에의 적용가능성을 확인하였다.
The past several years have witnessed an ever-increasing acceptance and adoption of parallel processing, both for high performance scientific computing as well as for more general purpose applications. Furthermore with increasing needs to perform the complex flow calculations in an efficient manner, the use of the message passing model on distributed networks has emerged as an important alternative to the expensive supercomputers. This work attempts to provide a generic framework to enable the parallelization of all CFD-related works using the master-slave model. This framework consists of (1) input geometry, (2) domain decomposition, (3) grid generation, (4) flow computations, (5) flow visualization, and (6) output display as the sequential components, but performs computations for (2) to (5) in parallel on the workstation clustering. The flow computations are parallized by having multiple copies of the flow-code to solve a PDE on different spatial regions on different processors, while their flow data are exchanged across the region boundaries, and the solution is time-stepped. The Parallel Virtual Machine (PVM) is used for distributed communication in this work.
Grid is a new Information Technology (IT) concept of "super Internet" for high-performance computing: worldwide collections of high-end resources - such as supercomputers, storage, advanced instruments and immerse environments. The Grid is expected to bring together geographically and organizationally dispersed computational resources, such as CPUs, storage systems, communication systems, real-time data sources and instruments, and human collaborators. The term "the Grid" was coined in the mid l990s to denote a proposed distributed computing infrastructure for advanced science and engineering. The term computational Grids refers to infrastructures aimed at allowing users to access and/or aggregate potentially large numbers of powerful and sophisticated resources. More formally, Grids are defined as infrastructure allowing flexible, secure, and coordinated resource sharing among dynamic collections of individuals, institutions and resources referred to as virtual Organizations. GRID is an emerging IT as a kind of next generation Internet technology which will fit very well with Agrometeorological services in the future. I believe that it would contribute to the resource sharing in AgroMeteorology by providing super computing power, virtual storage, and efficient data exchanges, especially for developing countries that are suffering from the lack of resources for their agmet services at national level. Thus, the establishment of CAgM-GRID based on existing RAMINSII is proposed as a part of FWIS of WMO.part of FWIS of WMO.
Nowadays, the computational capability and graphical power based on PCs increase very rapidly every year. As a result, the complicated engineering or scientific problems that could have only been handled by supercomputers a couple of decades ago can now be routinely run on PCs. Besides, the PCs can be assembled in parallel to increase its computational capability theoretically without limitation. The Web-based interface and communication tools are also being enhanced very rapidly and the real-time distance learning (E-Learning) and project cooperation on web get increasing attention. Using the-state-of-the-art computational method, a number of complicated and computationally intensive problems are being solved by PCs. The results can be well demonstrated on screen by graphics and animation tools. Those examples include the simulations of fully nonlinear waves, their interactions with floating bodies, global-motion analysis of multi-unit floating production system including complicated mooring lines and risers. Several examples will be presented in this regard. Also, Web and java-applet based educational tools have been developed at Texas A&M University for better understanding of waves and wave-body interactions. The background and examples of such Web-based educational tools published in Kim et al. (2003) are briefly introduced here.
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.
e-Science 서비스 통합 워크벤치는 IT를 기반으로 하는 계산 및 공학 연구자의 연구 활동을 반자동화함로써, 데이터 공유를 통한 협업 연구를 가능하게 하는 핵심 도구이다. 워크벤치는 연구자가 필요로 하는 서비스 -웹 서비스 또는 그리드 서비스로 포장된 응용코드- 를 언제든지 찾고, 등록하고, 구성하고, 실행할 수 있는 환경을 구축함으로써 이러한 연구자들의 연구 플로우를 지원한다. 즉 연구자들은 워크벤치를 통해 그들의 연구 플로우를 구성하여, 그리드나 수퍼컴퓨팅과 같은 계산 자원에 자신들이 실행하기 원하는 작업을 제출하거나 실험을 요청함으로써, 최종 결과를 돌려받거나 공유할 수 있게 된다. 본 논문은 그리드 미들웨어의 서비스를 지원하기 위한 워크벤치의 구현 아키텍처를 제안한다.
분자 동역학 기법을 사용한 재료 파괴 시뮬레이션은 계산량의 방대함으로 인하여 극히 최근까지 활발한 연구가 진행되지 못하였으나 최근 컴퓨터의 성능향상으로 인하여 새로운 연구분야로 떠오르고 있다. 분자 동역학은 그 특성상 계산 집약적인 환경을 요구함으로 대규모의 연산을 위해서는 슈퍼컴퓨터나 클러스터(cluster)의 사용이 필수적이나 고가의 장비와 사용료로 인하여 많은 제한을 받아왔다. 본 연구에서는 PC를 사용하여 클러스터를 제작하고, 균열이 있는 시편을 사용하여 파괴현상에 대한 분자 수준의 거동을 시뮬레이션 하였으며, 클러스터의 노드(node) 수, 효율, 분자 수, 노드간의 통신시간 등의 상호관계를 파악하여 최적의 성능을 가진 클러스터를 구성하는 데 필요한 요소들을 분석하였다. 제작된 PC 클러스터를 사용하여 약 50,000개의 분자를 사용한 재료 파괴 시뮬레이션을 수행하였다.
전산유체역학분야에서의 효율적인 해석을 위해서 병렬처리기법이 널리 사용되고 있다. 병렬처리기법과 함께 최근에는 저가의 리눅스 클러스터 컴퓨터들이 기존의 슈퍼컴퓨터들을 대체하는 추세이다. 리눅스 클러스터 컴퓨터에서 수행되는 해석프로그램의 성능은 클러스터 시스템의 프로세서 성능 뿐 아니라 클러스터 시스템에서 사용되는 네트웍 장비의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 미리넷2000, 기가비트 이더넷, 패스트 이더넷 등 네트웍 장비에 따라서 클러스터 시스템의 성능이 어떻게 달라지는지를 Netpipe, LINPACK, NAS NPB, 그리고 MIPNS2D Navier-Stokes 해석프로그램을 사용하여 비교하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 전산유체역학 분야에서 사용될 고성능 저비용 리눅스 클러스터 시스템을 구축하는 방법을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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