확장형 벤치마크 자동화 도구를 이용한 고성능컴퓨팅시스템 성능 평가

노승우,박근철,최지은,박찬열 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.2

In this paper, we evaluate and analyze the major benchmark performance of various high-performance computing systems around Knights Landing, a many-core system of Intel. Developed to efficiently measure and compare the performance of high-performance systems, the scalable benchmark automation tool supports STREAM for performance measurement of memory bandwidth, HPL for performance measurement of CPU floating-point, and HPCG for performance measurement of system integration. It can also be easily extended with the parameter sweep function of input variables and the addition of benchmarks in the form of plug-ins. In the STREAM experiments, we found KNL's unstable cache characteristic and the performance declined significantly in high-bandwidth memory. HPL experiments show the effect of high-performance memory on source optimization in the many-core environment. Finally, in the HPCG experiment, setting the optimal combination was very important because the performance difference of each system was large according to the combination of MPI processes and the number of shared threads. 본 논문에서는 매니코어 시스템인 나이츠랜딩을 중심으로 주요 고성능컴퓨팅시스템들의 벤치마크 성능을 비교하고 분석한다. 고성능시스템들의 성능을 효율적으로 측정하고 비교하기 위해 개발한 확장형 벤치마크 자동화 도구는 메모리 대역폭 성능 측정을 위한 STREAM, CPU 부동소수점 성능 측정을 위한 HPL, 시스템 통합 성능 측정을 위한 HPCG를 지원하며, 입력 변수의 Parameter Sweep 기능 및 플러그인 형식의 벤치마크 추가로 손쉽게 확장 될 수 있다. STREAM 실험에서는 KNL의 불안정한 캐시 성능의 특징과 고성능 메모리에서 입력 데이터의 오차 크기가 커짐에 따라 성능이 감소되는 현상을 확인하였고, HPL 실험에서는 매니코어 환경에서 소스 최적화에 따른 고성능 메모리 성능 영향을 확인하였다. 마지막으로 HPCG 실험에서는 MPI 프로세스 및 공유 스레드 수의 조합에 따른 큰 성능차이와 최적 성능 조합을 확인하였다.

고성능 컴퓨팅 시스템에서의 RocksDB 병렬성 증대를 위한 최적의 자원 할당 기법

김화정(Hwajung Kim),염헌영(Heon Young Yeom),손용석(Yongseok Son) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.3

고성능 컴퓨팅 시스템은 높아진 컴퓨팅 파워와 고성능 저장장장치의 출현으로 점점 널리 사용되고 있는 추세이다. 고성능 컴퓨팅 시스템에서 동작하는 응용의 성능은 시스템의 가용 자원을 어떻게 할당하여 사용하느냐에 따라 좌우된다. 대표적인 소셜 네트워크 서비스 운영 기업인 페이스북에서는 자사의 데이터 저장 및 관리를 위해 고성능 저장장치에 최적화 된 RocksDB라는 키-밸류 스토어를 사용하고 있다. RocksDB에서는 관리자가 시스템의 가용한 자원을 최적으로 할당할 수 있도록 다양한 설정을 제공한다. 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 가용 자원을 할당하는 방법이 RocksDB의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 이를 기반으로 RocksDB의 병렬성을 높여 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 자원 할당 기법을 제안한다. High-performance computing systems are becoming more widely used because of the increased computing power and the emergence of high-performance storage devices. The performance of applications operating on the high-performance computing systems depends on how the systems’ available resources are allocated and applied. Facebook, a leading social network service company, uses a key-value store called RocksDB, optimized for high-performance storage devices for data storage and management. RocksDB provides a variety of configurations that allow administrators to optimally allocate available resources on their systems. In this paper, we analyzed the impact of the allocation methods of available resources of the high-performance computing systems on the performance of RocksDB. Based on this, we propose an optimal resource allocation technique that can improve the performance by increasing the parallelism of RocksDB.

ADVANCES IN MULTI-PHYSICS AND HIGH PERFORMANCE COMPUTING IN SUPPORT OF NUCLEAR REACTOR POWER SYSTEMS MODELING AND SIMULATION

Turinsky, Paul J. Korean Nuclear Society 2012 Nuclear Engineering and Technology Vol.44 No.2

Significant advances in computational performance have occurred over the past two decades, achieved not only by the introduction of more powerful processors but the incorporation of parallelism in computer hardware at all levels. Simultaneous with these hardware and associated system software advances have been advances in modeling physical phenomena and the numerical algorithms to allow their usage in simulation. This paper presents a review of the advances in computer performance, discusses the modeling and simulation capabilities required to address the multi-physics and multi-scale phenomena applicable to a nuclear reactor core simulator, and present examples of relevant physics simulation codes' performances on high performance computers.

Simulation-based Design Verification for High-performance Computing System

Jeong Taikyeong T. Korea Multimedia Society 2005 멀티미디어학회논문지 Vol.8 No.12

This paper presents the knowledge and experience we obtained by employing multiprocessor systems as a computer simulation design verification to study high-performance computing system. This paper also describes a case study of symmetric multiprocessors (SMP) kernel on a 32 CPUs CC-NUMA architecture using an actual architecture. A small group of CPUs of CC-NUMA, high-performance computer system, is clustered into a processing node or cluster. By simulating the system design verification tools; we discussed SMP OS kernel on a CC-NUMA multiprocessor architecture performance which is $32\%$ of the total execution time and remote memory access latency is occupied $43\%$ of the OS time. In this paper, we demonstrated our simulation results for multiprocessor, high-performance computing system performance, using simulation-based design verification.

Proposal of Container-Based HPC Structures and Performance Analysis

( Chanho Yong ),( Ga-won Lee ),( Eui-nam Huh ) 한국정보처리학회 2018 Journal of information processing systems Vol.14 No.6

High-performance computing (HPC) provides to researchers a powerful ability to resolve problems with intensive computations, such as those in the math and medical fields. When an HPC platform is provided as a service, users may suffer from unexpected obstacles in developing and running applications due to restricted development environments and dependencies. In this context, operating system level virtualization can be a solution for HPC service to ensure lightweight virtualization and consistency in Dev-Ops environments. Therefore, this paper proposes three types of typical HPC structure for container environments built with HPC container and Docker. The three structures focus on smooth integration with existing HPC job framework, message passing interface (MPI). Lastly, the performance of the structures is analyzed with High Performance Linpack benchmark from the aspect of performance degradation in network communications under Docker.

대규모 가상 HPC 테스트베드 기반 지능형 통합 관리 플랫폼 기능 검증

노승우,유진승,김상완,오광진,유명환 한국정보과학회 2022 정보과학회논문지 Vol.49 No.4

This paper introduces an intelligent integrated management platform developed by itself to manage high-performance computers equipped with board management controller (BMC) functions, and presents large-scale virtual High Performance Computing (HPC) testbeds and experimental results to verify this platform. Intelligent integrated management platforms can monitor and control the hardware sensors of existing high-performance computers using an Intelligent Platform Management Interface (IPMI) to communicate with the BMC. In addition, a separate agent module operated within the controller was developed and applied to expand the function and performance of the BMC in a high performance computer developed in Korea. In this paper, we introduced an intelligent integrated management platform, built 1,200 virtual HPC testbeds, and verified their functions after linking them to the same integrated management platform as the actual physical server. 본 논문에서는 보드 관리 컨트롤러(BMC) 기능을 탑재한 초고성능컴퓨터들을 관리하기 위해 자체 개발한 지능형 통합 관리 플랫폼을 소개하고, 본 플랫폼 검증을 위해 대규모의 가상 HPC 테스트베드 구축 방안과 실험 결과를 제시한다. 지능형 통합 관리 플랫폼은 BMC와 통신하기 위해 기본적으로 지능형 플랫폼 관리 인터페이스(IPMI: Intelligent Platform Management Interface)를 활용하여 기존의 초고성능컴퓨터들의 하드웨어 센서를 모니터링하고 제어할 수 있다. 뿐만 아니라 국내에서 자체개발한 초고성능컴퓨터 내 보드 관리 컨트롤러의 기능 확장과 성능 향상을 목적으로 컨트롤러 내에서 동작하는 별도의 에이전트 모듈을 개발하여 적용하였다. 본 논문에서는 지능형 통합 관리 플랫폼을 소개하고, 실제 물리서버와 동일한 1200대의 가상 HPC 테스트베드 구축 및 통합 관리 플랫폼과 연동한 후 기능을 검증하였다.

ADVANCES IN MULTI-PHYSICS AND HIGH PERFORMANCE COMPUTING IN SUPPORT OF NUCLEAR REACTOR POWER SYSTEMS MODELING AND SIMULATION

PAUL J. TURINSKY 한국원자력학회 2012 Nuclear Engineering and Technology Vol.44 No.2

Significant advances in computational performance have occurred over the past two decades, achieved not only by the introduction of more powerful processors but the incorporation of parallelism in computer hardware at all levels. Simultaneous with these hardware and associated system software advances have been advances in modeling physical phenomena and the numerical algorithms to allow their usage in simulation. This paper presents a review of the advances in computer performance, discusses the modeling and simulation capabilities required to address the multi-physics and multi-scale phenomena applicable to a nuclear reactor core simulator, and present examples of relevant physics simulation codes’performances on high performance computers.

그리드 컴퓨팅 환경에서 기상업무에 적합한 접근 제어 시스템 구현

나승권 ( Seung-kwon Na ),주재한 ( Jae-han Ju ) 한국항행학회 2017 韓國航行學會論文誌 Vol.21 No.2

최근 컴퓨팅 기기를 하나의 네트워크로 연결하여, 극대화한 차세대 디지털 신경망서비스를 제공하는 그리드 컴퓨팅은 PC나 서버, PDA 등 모든 컴퓨터를 네트워크로 연결해 하나의 거대한 가상 컴퓨터를 만든다는 것이다. 따라서 기상업무 분야에 적용될 그리드 컴퓨팅 구현 모델을 다음과 같이 제안한다. 첫째, 그리드 컴퓨팅을 이용하게 될 대상 작업은 중규모 이하의 수치 모델 개발 또는 테스트 운영에 필요한 작업들과 기상용 슈퍼컴퓨터의 최종 백업이다. 둘째, 그리드 컴퓨팅을 구성하게 될 자원은 운영 효율을 고려하여 본청에서 운영 중인 업무용 PC와 리눅스 서버들로 한정한다. 셋째, 네트워크는 LAN 구간으로 제한하는 것으로 고성능 컴퓨팅을 구현하는 방안을 제시하였다. Recently computing devices by connecting to a network, grid computing, the next generation of digital neural networks that provide maximum service will connect all of the computer such as a PC or server, PDA into one giant network makes the virtual machine. Therefore, we propose the grid computing implementation model to be applied to meteorological business field as follows. First, grid computing will be used for tasks such as the development of numerical models below the mid-scale or test operations, and the final backup of the weather supercomputer. Second, the resources that will constitute grid computing are limited to business PCs and Linux servers operated by the central government considering operational efficiency. Third, the network is restricted to the LAN section, which suggests the implementation of high performance computing.

Quantifying the performance and energy efficiency of advanced cache indexing for GPGPU computing

Kim, K.Y.,Baek, W. IPC Science and Technology Press] ; Elsevier Scien 2016 Microprocessors and microsystems Vol.43 No.-

To achieve higher performance and energy efficiency, GPGPU architectures have recently begun to employ hardware caches. Adding caches to GPGPUs, however, does not always guarantee improved performance and energy efficiency due to the thrashing in small caches shared by thousands of threads. While prior work has proposed warp-scheduling and cache-bypassing techniques to address this issue, relatively little work has been done in the context of advanced cache indexing (ACI). To bridge this gap, this work investigates the effectiveness of ACI for high-performance and energy-efficient GPGPU computing. We discuss the design and implementation of static and adaptive cache indexing schemes for GPGPUs. We then quantify the effectiveness of the ACI schemes based on a cycle-accurate GPGPU simulator. Our quantitative evaluation demonstrates that the ACI schemes are effective in that they provide significant performance and energy-efficiency gains over the conventional indexing scheme. Further, we investigate the performance sensitivity of ACI to key architectural parameters (e.g., indexing latency and cache associativity). Our experimental results show that the ACI schemes are promising in that they continue to provide significant performance gains even when additional indexing latency occurs due to the hardware complexity and the baseline cache is enhanced with high associativity or large capacity.

병렬 컴퓨팅을 위한 R 패키지 소개 및 성능평가

박용민,고영준,김진석 한국자료분석학회 2012 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.14 No.4

스마트 기기와 더불어 트위터, 페이스북 등 SNS의 등장으로 다양한 정보와 방대한 데이터가 빠른 속도로 수집되고 있다. 이렇게 수집된 데이터를 빅데이터라고 하고 빅데이터를 처리하고 분석해야 하는 요즘 시대를 빅데이터 시대라고 한다. 최근 빅데이터의 신속한 처리 및 분석을 위한 연구, 특히 고성능 컴퓨팅(HPC, high performance computing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고성능 컴퓨팅을 위한 연구테마에는 하둡(Hadoop)과 같이 효율적으로 빅데이터를 저장하고 처리하는 기술개발 및 연산속도의 향상을 위한 병렬 컴퓨팅에 대한 연구 등이 포함된다. 이와 더불어 R 커뮤니티에서도 대용량자료의 처리 및 분석을 위한 많은 연구 및 기술개발을 하고 있다. 본 연구에서는 최근 R 커뮤니티에서 개발된 병렬 계산 패키지들을 소개하고 특징들을 비교하였으며, 모의실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험결과 계산속도는 자료의 수, 컴퓨터 수, 코어 수 및 통신방식에 따라 차이를 나타냈지만 패키지별 차이는 없는 것으로 나타났다. With the advent of smart devices and SNS such as Twitter, Facebook, huge sized information and data are being collected at a rapid pace. This collected data is often called the big data. A lot of research for processing and analyzing the big data have been actively studied, especially high-performance computing (HPC), Hadoop, parallel computing, and so on. In R community, there have been much research and technologies for processing and analysis of the big data. In this study, we introduce to the R packages for parallel computing, and evaluate their performances through simulations.