- 고성능컴퓨팅 (HPC: High Performance Computing) 분야에서 초고성능컴 퓨터의 성능 향상에 의한 소비 전력의 증가가 큰 문제가 되고 있음
* 현재의 초고성능컴퓨터는 계산노드를 네트워크로 연결하여 구성되기 때문에 시스템의 코어 수가 증가함으로써 성능을 향상시킬 수 있으나, 동시에 소비 전력이 코어수에 비례하여 증가함
* 초고성능컴퓨터의 성능을 평가하는 TOP 500 순위에 의하면, 시스템의 성능은 10년 전인 2004년과 비교하여 900배 이상 증가하였으며 소비 전 력은 5배에서 18배 이상 증가함
초고성능컴퓨터의 성능과 소비전력
- 초고성능컴퓨터의 설계 규모가 소비전력에 의하여 제한됨에 따라 시스템의 전력 효율 (단위 와트에 대하여 달성 가능한 성능) 이 큰 주목을 받게 됨
* 기존의 초고성능컴퓨터는 Intel Xeon 프로세서와 같은 상용 CPU를 사용 하여 왔으나 보다 전력 효율이 높은 연산 장치가 등장하여 계산 시스템 에 사용되고 있음
* IBM BlueGene 시리즈는 기존의 프로세서보다 처리 능력이 낮으나 전력 효율이 높은 프로세서를 다수 네트워크로 연결하여 사용함으로써 전력 효율이 높은 슈퍼컴퓨터를 구축함
* 최근에는 프로세서 코어의 기능을 보다 단순화하여 많은 수의 코어를 한 장의 카드 안에 구현함으로써 전력 효율을 극대화한 가속기 (accelerator)가 등장하여, 고성능컴퓨팅 분야에 이용되고 있음
2013년 11월 초고성능컴퓨팅 TOP 500 순위
- 제한된 소비 전력량을 이용하여 높은 성능을 달성하기 위하여 페타플롭스 급의 초고성능컴퓨터를 중심으로 가속기를 채용하는 사례가 증가하고 있음
* TOP 500 순위에 따르면 2010년 6월 당시의 초고성능컴퓨터의 1.8%가 가속기를 탑재하여 전체 성능의 9%를 차지하였으나, 지난 3년간 가속기 의 도입이 활발히 이루어져 2013년 6월 현재 500위 이내의 10.8%의 시 스템이 가속기를 탑재하였으며 이는 전체 성능의 33.7%를 차지함
* 많은 해외 센터에서 현재 가속기 기반 초고성능컴퓨터의 도입을 검토 중 이며, 가속기 기반 시스템의 구축과 활용 기술에 관한 연구개발 경쟁이 활발하게 이루어지고 있음
현재 서비스 중인 페타플롭스급 가속기 기반 초고성능컴퓨터
- 5호기 이후의 초고성능 슈퍼컴퓨터에서 가속기 도입이 불가피함
* 현행 4호기를 기준으로 5호기의 목표 성능치 30PFLOPS를 달성하기 위 해서는 124,481kW의 전력이 필요함
* 2013년 GREEN 500 순위의 상위 10위가 모두 GPU 가속기 기반 시스템 이었으며, 이를 이용함으로서 전력을 효율적으로 이용하는 초고성능컴퓨 터 구축이 가능함
2013년 11월 초고성능컴퓨팅 GREEN 500 순위
* GPU 가속기를 사용할 경우 30PFLOPS의 시스템을 6662kW의 전력으로 달성 가능할 것으로 예상 (TSUBAME-KFC 시스템 기준)
* 4호기 시스템과 동등한 전력 예산에서 페타스케일급 성능을 달성하기 위해서는 5호기 이후의 시스템에 가속기의 탑재가 불가피할 것으로 예 상되며, KISTI 뿐만 아니라 전국의 대학, 연구 기관 등에서 가속기를 채 용하는 사례가 늘어날 것으로 전망
- 가속기를 채용한 시스템은 높은 전력 대비 성능을 달성하는 반면, 기존의 CPU와 소스 코드의 호환성이 없기 때문에 전용 프로그래밍 모델을 이용한 프로그램의 변경이 필요함
* 기존의 CPU를 대상으로 한 프로그래밍 코드는 가속기를 이용할 수 없으 며, OpenCL, CUDA와 같은 병렬 프로그래밍 모델을 사용하여 병렬화 작 업을 수행하여야 함
* 병렬화 작업에 많은 시간이 소요됨 (Oak Ridge National Laboratory (ORNL)의 경우, CPU 기반의 Jaguar 시스템에서 GPU 가속기 기반의 Titan 시스템으로 코드를 이식하는데 2-4명의 작업이 필요)
* 가속기의 성능을 효과적으로 끌어내기 위해서는 대상 아키텍처에 최적 화된 수치 라이브러리의 이용과 전용 프로그래밍 모델을 이용한 성능 최적화 등의 작업이 필요하며 이는 장기간에 걸친 노하우 축적이 필요 함
- 5호기 이후에 도입될 가속기 기반 시스템에 대비하여 계산기의 구축과 운 영, 프로그래밍 기술에 관한 노하우 축적이 필요함
* 가속기를 탑재한 병렬 고성능 계산기를 구축하여 MPI와 같은 병렬 라이
브러리 및 벤치마크에 관한 연구를 수행함으로써 5호기 이후에 등장할 가속기 기반 초고성능컴퓨터의 구축과 운영에 관한 노하우를 축적할 수 있으며, 이를 통하여 새롭게 도입될 시스템의 성능 평가와 운영상의 문 제 해결을 원활히 수행하는 점에 기여할 수 있음
* 4호기 슈퍼컴퓨터까지의 계산시스템은 CPU로만 구성되어 있기 때문에 사용자 코드, 수치 라이브러리, 벤치마크 등이 CPU를 대상으로 설계되어 있으며, 이를 가속기 기반 초고성능슈퍼컴퓨터에서 사용하기 위해서는 소프트웨어를 가속기 병렬 프로그래밍 모델을 사용하여 성능최적화를 하는 등의 재구축이 필요함
* 사용자가 필요로 하는 수치 라이브러리 및 프로그래밍 모델의 확보와 다 양한 유형의 사용자 코드의 병렬화 작업을 원활히 수행할 수 있는 내부 역량의 강화를 통하여 이기종 슈퍼컴퓨터 도입에 의한 급격한 아키텍처 의 변화에 즉각적으로 대응할 수 있도록 준비할 수 있음