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연구에 고성능 컴퓨팅(HPC)을 사용하려면 강력한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 복잡하고 계산 집약적인 문제를 해결해야 합니다. HPC 시스템은 상호 연결된 여러 프로세서, 고속 네트워크 및 대용량 메모리로 구성됩니다. 연구자들은 이러한 시스템을 사용하여 시뮬레이션을 실행하고, 대규모 데이터 세트를 분석하고, 데이터 집약적인 계산을 수행하고, 상당한 계산 리소스가 필요한 기타 작업을 수행합니다. 다음은 연구에 HPC를 사용하는 프로세스와 몇 가지 유용한 고려 사항에 대해 소개하고자 합니다.

 

1. HPC 리소스에 액세스

HPC를 사용하려면 연구원은 일반적으로 슈퍼컴퓨터 또는 상호 연결된 컴퓨터 클러스터에 액세스해야 합니다. 이러한 리소스는 대학, 연구 기관, 정부 기관 또는 민간 기업이 소유할 수 있습니다. 연구자들은 종종 접근 권한을 신청하고 프로젝트의 과학적 장점과 계산 요구 사항을 고려하는 선택 프로세스를 거쳐야 합니다.

 

2. HPC용 애플리케이션 작성

연구원들은 HPC 시스템에서 효율적으로 실행되도록 애플리케이션을 조정하고 병렬성을 활용하여 여러 프로세서에 작업을 분산시켜야 합니다. 여기에는 스레딩이나 메시지 전달과 같은 병렬 프로그래밍 기술을 활용하는 코드 작성이 포함되는 경우가 많습니다. HPC용 인기 프로그래밍 언어로는 C, C++, Fortran이 있으며, 최근에는 NumPy 및 Dask와 같은 라이브러리가 포함된 Python도 있습니다.

 

3. 병렬 프로그래밍

병렬 프로그래밍에는 문제를 여러 프로세서에서 동시에 실행할 수 있는 더 작은 작업으로 나누는 작업이 포함됩니다. 이를 위해서는 데이터 종속성, 로드 밸런싱 및 동기화를 신중하게 고려해야 합니다. 다중 스레딩 및 다중 프로세스 프로그래밍과 같은 기술은 일반적으로 병렬성을 달성하는 데 사용됩니다.

 

4. 소프트웨어 및 라이브러리

HPC 환경은 애플리케이션 개발 및 최적화에 도움이 되는 다양한 소프트웨어 도구, 라이브러리 및 컴파일러를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 수치 계산, 선형 대수, 데이터 조작 등을 위한 기능을 제공합니다. 예로는 MPI(메시지 전달 인터페이스), OpenMP, CUDA(GPU 프로그래밍용) 및 Intel MKL(Math Kernel Library)이 있습니다.

 

5. 작업 제출 및 관리

연구원은 사용 가능한 컴퓨팅 용량과 우선 순위에 따라 리소스를 할당하고 작업 실행을 관리하는 HPC 스케줄러에 작업을 제출합니다. 연구원들은 프로세서 수, 메모리, 예상 런타임 등 작업 요구 사항을 지정합니다. 작업은 선착순 방식으로 대기열에 추가되고 실행됩니다.

 

6. 성능 최적화

HPC 리소스를 효율적으로 활용하려면 코드와 알고리즘을 신중하게 최적화해야 합니다. 프로파일링 도구는 성능 병목 현상과 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 연구원들은 또한 응용 프로그램 성능을 향상시키기 위해 최적화 컴파일러, 메모리 관리 및 I/O 전략을 탐색할 수도 있습니다.

 

7. 데이터 관리 및 저장

HPC 시스템은 시뮬레이션이나 실험으로 생성된 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 고성능 스토리지 솔루션을 제공합니다. 연구자들은 데이터 손실을 방지하고 재현성을 보장하기 위해 데이터 저장, 전송, 백업을 효율적으로 관리해야 합니다.

 

8. 시각화 및 분석

시뮬레이션이나 계산을 실행한 후 연구자는 결과를 시각화하고 분석해야 하는 경우가 많습니다. HPC 환경은 데이터 시각화 및 분석을 위한 도구를 제공하며 때로는 워크플로에 통합되거나 추가 소프트웨어 설치가 필요합니다.

 

9. 협업 및 문서화

연구에서는 협업이 중요합니다. HPC를 사용하는 연구자는 투명성과 재현성을 보장하기 위해 코드, 프로세스 및 결과를 문서화해야 합니다. Git과 같은 버전 제어 시스템은 코드 변경을 관리하는 데 도움이 될 수 있으며 GitHub 또는 GitLab과 같은 플랫폼은 협업을 촉진할 수 있습니다.

 

10. 교육 및 지원

HPC 전문 기업은 일반적으로 연구자들이 리소스를 효과적으로 사용할 수 있도록 교육 세션, 워크숍, 문서를 제공합니다. 이러한 리소스를 활용하면 연구원이 HPC의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

 

위에서 설명한 프로세스 외에도 연구원은 작업에 HPC를 사용할 때 시스템 아키텍처(CPU, GPU, 메모리), 소프트웨어 호환성, 확장성 및 에너지 효율성과 같은 요소도 고려해야 합니다. HPC 환경은 하드웨어, 소프트웨어, 모범 사례의 발전을 통해 지속적으로 발전하고 있으므로 연구에서 HPC의 이점을 극대화하려면 최신 동향과 기술을 최신 상태로 유지하는 것이 필수적입니다.

 

 

[참고 자료]

1. 고성능 컴퓨팅(HPC) 이란? https://www.ibm.com/kr-ko/topics/hpc

2. 고성능 컴퓨팅 https://www.hpe.com/kr/ko/what-is/high-performance-computing.html