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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 이복직 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100000559 |
과제고유번호 | 1711084453 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-05 |
키워드 | 계층적 병렬기법.적응형 병렬기법.반응유동 해석체계.유한체적기법.직접모사기법.생성항분할기법.큰와류모사기법.적응격자기법.이종 하드웨어 아키텍처. |
연구개요
선진국에서는 이미 딥러닝-알파고 등의 형태로 이종 하드웨어 아키텍쳐에서의 가속기술의 실용화를 시연하고 있지만 국내에서는 관련 용어조차 생소하게 여겨지는 것이 슈퍼컴퓨팅의 현 주소이다. 본 연구는 슈퍼컴퓨팅 분야에서 가장 고난도로 알려진 반응유동 전산해석 분야에 혁신적인 계층적 적응병렬기법을 적용 및 검증하여 해석체계가 어떠한 하드웨어 아키텍쳐에 올려지더라도 본래의 성능을 유지하도록 하여 연구자가 아키텍쳐마다 프로그램을 새로이 작성하지 않고 과학 및 공학 본연의 연구에 매진할 수 있도록 한다.
연구 목표대비
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