선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- OpenMP는 SMP(Shared Memory Multi-Processors) 전산 환경에서 병렬처리를 손쉽게 구현할 수 있는 장점이 있어 최근 들어 이용 분야가 급속히 넓어지고 있음에도 불구하고, 전산 유체 해석에서 OpenMP를 활용할 경우 어느 정도 성능향상이 가능한지 알려진 자료는 많지 않은 상황이다. 따라서 본 연구 에서는 OpenMP로 병렬 프로그래밍이 된 CFD 코드를 이용하여 몇 가지 유동 모델 및 문제의 크기를 고려한 병렬 처리 성능 평가 시험 패키지를 구성하여, 여러 기종의 multi-core 프로세서 장착 시스템에서 전산유체역학 병렬 처리 성능 특성을 살펴보았다.
- 본 연구에서는 서로 다른 점성/비점성, 반응/비반응 유동등 서로 다른 유체 모델에 대하여 서로 다른 수준의 격자계를 이용하여 OpenMP 병렬처리 성능을 살펴보기 위한 시험 패키지를 구성하였으며, 여러 종류의 전산 시스템에서 계산에 이용되는 쓰레드 수를 시스템 쓰레드 수의 두 배 이상으로 강제하여 계산 성능 향상을 살펴보았다. 이 시험에 의한 성능 향상 결과로부터 시스템의 종류, 유동 모델, 격자 크기 및 HT등의 영향에 대하여 살펴보았으며, 이로부터 다음과 같이 몇 가지 특징적인 결론을 얻을 수 있었다.
- 이 시스템은 6개 코어를 가진 2개 프로세서, 총 12개의 물리 코어/24개의 논리 코어(쓰레드)를 가진다. 이 결과에서 유동 모델 및 격자 해상도에 따라 서로 다른 속도향상 특성을 가짐을 알 수 있으며 이에 대해서는 뒤에서 별도로 논의하겠다. 유동 모델 및 격자 해상도와 관계없이 나타나는 일반적인 특징은 쓰레드 수가 6개 이하로 작은 경우에는 거의 선형적 속도 향상을 보이지만 쓰레드 수가 6 또는 12개를 지나면서 다소 성능향상이 저하되는 경향을 보이는 점, 그리고 시스템 쓰레드 수에 근접할 때까지 성능향상 기울기가 줄어들었지만 꾸준한 속도향상을 보이는 점이다.
가설 설정
- 계산에 이용되는 쓰레드 수를 증가시키는 것은 explicit 해법의 경우 문제가 되지 않지만, implicit 해법의 경우에는 수렴성 저하를 야기할 수 있으므로 최대 시스템 쓰레드 수 이상으로 계산 쓰레드 수를 지정할 필요는 없는 것으로 보인다. 본 연구에서 해법의 수렴성의 문제는 고려하지 않았다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.