Abstract 슈퍼컴퓨터와 같은 대규모 CPU 코어를 요구하는 큰 규모 문제 수행시 성능저하가 자주 발생하며 주로 통신성능 문제가 원인이다. 통성성능을 향상하기 위해 본 세미나에서는 두 가지 접근 방법을 다루어 본다. 첫번째는 고전적인 방법으로 계산과 통신을 중첩하여 통신 지연시간을 줄이는 방법으로, MPI에서 제공하는 non-blocking 집합함수 기반 함수를 이용하여 성능향상을 극대화할 수 있다. 두번째는 대규모 CPU 코어내 태스크(프로세스) 배치를 효율적으로 함으로써 통신 성능을 향상 시키는 방법으로, space-filling curve라는 수학적 기법을 활용하여 태스크 배치의 효율성을 증가시키고 이를 통해 전체 통신성능 향상을 할 수 있다. 또한 space-filling curve 기반 태스크 재배치 방법을 통해 미리 성능이 향상될 수 있는지를 판단하는 바이너리 분류기를 고안해보았다. 이를 위해 수천개의 작업을 수행하여 뉴럴네트워크를 활용해 학습해보았다.
BIO Oh-Kyoug Kwon received B.S. degree from Korea University and M.S., and Ph.D (this summer) degrees from KAIST, Daejeon, South Korea, all in computer science. He has been a principal researcher of Korea Institute of Science Technology and Information from 2002. His current research interests include optimization and parallelization of HPC applications on a large-scale system. In particular, he has experiences in parallelization of scientific applications including simulation of turbulent flows, weather forecasting and cosmological hydrodynamics on top of KISTI supercomputers.