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[국내논문] 퀀텀 에스프레소와 제온 파이 프로세서의 융합을 이용한 분산컴퓨팅 성능에 대한 연구
A Study of Distribute Computing Performance Using a Convergence of Xeon-Phi Processor and Quantum ESPRESSO 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.7 no.5, 2016년, pp.15 - 21  

박영수 (공주대학교 컴퓨터공학과) ,  박구락 (공주대학교 컴퓨터공학부) ,  김동현 (우송대학교 IT융합학부)

초록
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최근 프로세서의 집적도는 급속도로 발전하고 있으나 클락 스피드는 증가하지 않는 대신에 프로세서 내의 코어 수가 늘어나고 있는 실정으로 프로그래밍 속도 향상을 위한 방법에 대한 연구가 필수적이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 현재 연산 가속화를 위해 사용되는 매니 코어 프로세서의 대표적인 인텔 제온 파이의 성능 분석을 위하여 퀀텀 에스프레소를 활용하였다. 또한 제온 파이에서 MPI 실행시 랭크의 수를 변화시키면서 성능 벤치마킹을 수행하여 하드웨어적인 성능 특성을 연구하였다. 그 결과 물리 코어가 57개인 제온파이 프로세서의 하나의 코어당 4개의 작업을 처리할 때 가장 좋은 성능을 나타내고 있으며, 물리 코어 하나에 MPI 랭크수를 4개 이상 확장하면 성능향상이 거의 일어나지 않는다. 이러한 융합 기술을 통하여 퀀텀 에스프레소의 성능 향상과 제온 파이의 하드웨어적인 특성을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently the degree of integration of processor and developed rapidly. However, clock speed is not increased, a situation that increases the number of cores in the processor. In this paper, we analyze the performance of a typical Intel Xeon Phi of many core process used for the current operation acc...

Keyword

#융합   #병렬처리   #퀀텀 에스프레소   #제온 파이   #소프트웨어 최적화  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이에 본 논문에서는 인텔 제온 파이를 대상으로 오픈 소스인 퀀텀 에스프레소(QE: Quantum ESPRESSO)의 주요 알고리즘인 퓨리에 변환(FFTW: Fastest Fourier Transform in the West)을 수행하여, 제온 파이 프로세서에서 퓨리에 변환의 성능을 벤치마킹하고, FFT 및 제온 파이의 성능 특성을 분석하여, 클락 스피드, 코어 수, 벡터 사이즈가 성능에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 성능 분석 방법을 제안한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
제온 파이는 무엇을 가속화하는데 사용되고 있는가? 이러한 제온 파이는 수치 가속 플랫폼으로서 수치해석에 많이 사용되고 있는 유한차분법인 FDTD(Finite Difference Time-Domain)[9,10,11,12], 연산 대상을 유한개의 요소로 분할하여 각각의 영역에 대하여 계산을 수행하는 연산 방법인 FEM(Finite Elements Method)을 가속화하는데 사용되고 있다[13].
제온 파이는 물리 코어 하나 당 4개씩 총 228개 이상의 논리 코어를 제공하는데, 이 논리 코어에 대해 설명하세요. 제온 파이는 물리 코어 하나 당 4개씩 총 57*4(=228) 개 이상의 논리 코어를 제공한다. 이는 4-way 하이퍼 쓰레딩을 지원한다는 의미를 가지고 있으며, 각각의 코어는 고속의 양방향 링 구조로 연결되어 있고, 30MB 의 L2 캐시를 공유하고 있다. 또한 제온 파이는 6～16GB 용량의 GDDR5 메모리를 내장하고 있다.
제온 파이 3120A이란? 제온 파이 3120A는 22 나노 공정 라인에서 생산된 매니 코어 프로세서로서 하이앤드급의 GPU의 성능과 유사 하지만 X86 CPU 타입의 명령어 세트를 가지고 있고, 57~61 코어가 동작하며, 약 1.1GHz의 클락 스피드로 프로세스가 처리된다. 또한 각각의 코어는 512bits FMA(Fused Multiply Add) 벡터 유닛과 4 스레드 SMT(Simultaneous Multi-Threading)를 가지고 있어서 결국 240개의 동작 가능한 스레드를 보유하고 있다.
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참고문헌 (15)

  1. Asanovic, Krste, et al. "The Landscape of Parallel Computing Research: A View from Berkeley", Technical Report UCB/EECS-2006-183, EECS, Department, University of California, Berkeley, 2006 

  2. H. J. Lee, E. J. Im, "SpMV on Xeon-Phi", Proceedings of the KIISE, pp. 42-44, 2014. 

  3. Yang, Xiaoling, and Wenhua Yu. "Phi Coprocessor Acceleration Techniques for Computational Electromagnetics Methods", Applied Computational Electromagnetics Society Journal, Vol. 29, Issue 12, 2014. 

  4. Heinecke A, Vaidyanathan K, Smelyanskiy M, et al. "Design and implementation of the linpack benchmark or single and multi-node systems based on intel xeon Phi coprocessor", Parallel & Distributed Processing (IPDPS), 2013 IEEE 27th International Symposium on. IEEE, pp. 126-137, 2013. 

  5. Liu Y, Maskell DL, Schmidt B. "CUDASW++: optimizing Smith-Waterman sequence database searches for CUDA-enabled graphics processing units", BMC Research Notes, 2, 73, 2009. 

    상세보기 crossref

  6. Lan H, Liu W, Schmidt B, et al. "Accelerating large-scale biological database search on Xeon Phi-based neo-heterogeneous architectures", Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2015 IEEE International Conference on. IEEE, pp. 503-510, 2015. 

  7. Lu M, Zhang L, Huynh HP, et al. "Optimizing the mapreduce framework on intel xeon phi coprocessor", Big Data, 2013 IEEE International Conference on. IEEE, pp. 125-130, 2013. 

  8. M. Bernaschi, M. Bisson, and F. Salvadore, "Multi-Kepler GPU vs. multi-Intel MIC for spin systems simulations", Computer Physics Communications, vol. 185, no. 10, pp. 2495-503, 2014. 

    상세보기 crossref

  9. A. Taflove and S. Hagness, "Computational electromagnetics: the finite-difference timedomain method", 3rd ed., Artech House, Norwood, MA, 2005. 

  10. W. Yu, X. Yang, Y. Liu, et al., "Parallel finite difference time-domain method", Artech House, Norwood, MA, 2006. 

  11. W. Yu, X. Yang, and W. Li, "VALU, AVX, GPU acceleration techniques for parallel finite difference time domain methods", SciTech Publisher Inc., Raleigh, NC, 2013. 

  12. A. Elsherbeni and V. Demir, "The finite difference time domain method for electromagnetics: with MATLAB simulations", SciTech Publisher Inc., Raleigh, NC, 2009. 

  13. J. M. Jin, "The finite element method in electromagnetics", (2nd edition), New York: John Wiley & Sons, 2002. 

  14. M. Frigo, S. G. Johnson, "The Design and Implementation of FFTW3", Proceedings of the IEEE 93(2), pp. 216-231, 2005. 

    상세보기 crossref

  15. Lan, Haidong, et al., "Parallel algorithms for large-scale biological sequence alignment on Xeon-Phi based clusters", IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine 2015 Washington, DC, USA. pp. 9-12, 2015. 

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