초록 ▼

Ⅳ. 연구개발결과
< 정량 성과 >
⦁ 뉴론 시스템(GPU) 인프라 확충 : 계산노드 1.2PF, 스토리지 2PB 확충 (총 이론성능 2.4PF)
⦁ 5호기 서비스 안정성(MTBI) : 32.8일 달성(목표 30일)
⦁ 슈퍼컴 에너지 효율성(PUE) : 1.34 달성(목표 1.35, 전력 사용량 15% 절감)
⦁ 누리온 정보보호 수준 향상 : 90% 달성

< 정성 성과 >
⦁ 미래 수요 및 정책 목표에 기반한 6호기 시스템 목표 용량 산출
⦁ 5호기 활용 통계 분석 및 하드웨어 로드

Ⅳ. 연구개발결과
< 정량 성과 >
⦁ 뉴론 시스템(GPU) 인프라 확충 : 계산노드 1.2PF, 스토리지 2PB 확충 (총 이론성능 2.4PF)
⦁ 5호기 서비스 안정성(MTBI) : 32.8일 달성(목표 30일)
⦁ 슈퍼컴 에너지 효율성(PUE) : 1.34 달성(목표 1.35, 전력 사용량 15% 절감)
⦁ 누리온 정보보호 수준 향상 : 90% 달성

< 정성 성과 >
⦁ 미래 수요 및 정책 목표에 기반한 6호기 시스템 목표 용량 산출
⦁ 5호기 활용 통계 분석 및 하드웨어 로드맵을 바탕으로 6호기 시스템 구조 설계
⦁ 배치 작업스케줄러 정책 최적화를 통한 시스템 가용성 향상 및 안정성 강화
⦁ 인터커넥트 모니터링 강화 및 시스템 SW 업데이트를 통한 안정성 강화
⦁ 누리온 로그 데이터의 체계적 수집 방안 및 I/O 성능 분석 연구
⦁ 오픈소스 기반 DeepOps 이용한 SLURM 스케줄러 및 컨테이너 서비스를 위한 enroot/pyxis 설치 자동화
⦁ 차세대 시스템의 최적 활용 환경 분석 및 활용 가이드 제공
⦁ Nvidia & KISTI 협력 프로그램을 통해 뉴론 시스템에서 AI 분야 최적/병렬화 지원
⦁ 컨테이너 기반 Jupyter 실행 환경 구현 통해 신규 사용자의 초기 환경 설정 불편 해소

(출처 : 요약 9p)

Abstract ▼

Ⅳ. Result of the Study
○ Infrastructure expansion of Neuron system(GPU) : computing node 1.2PF and disk storage 2PB expansion (total theoretical performance 2.4PF)
○ Service Stability(MTBI) of Nurion: Achieved 32.8 days (target 30 days)
○ Energy Efficiency(PUE): 1.34 achieved (target 1.35,

Ⅳ. Result of the Study
○ Infrastructure expansion of Neuron system(GPU) : computing node 1.2PF and disk storage 2PB expansion (total theoretical performance 2.4PF)
○ Service Stability(MTBI) of Nurion: Achieved 32.8 days (target 30 days)
○ Energy Efficiency(PUE): 1.34 achieved (target 1.35, 15% reduction in power consumption)
○ Information Protection Level Improvement of Nurion: Achieved 90%
○ Calculating the target capacity of KIST-6 system based on future demand and policy goals.
○ Design of KISTI-6 system based on statistical analysis of utilization of KISTI-5 and hardware roadmap
○ Improve a system availability and stability through batch task scheduler policy optimization
○ Strengthen an interconnect monitoring and stability through system SW update
○ Study a systematic collection method of Nurion log data and I/O performance analysis
○ Automating enroot/pyxis installation for SLURM scheduler and container service using open source-based DeepOps
○ Analysis of the environment for optimal use of next-generation systems and providing guides
○ Nvidia & KISTI cooperation program to support optimization/parallelization in AI field in neuron system
○ Relieves the inconvenience of initial environment setting for new users by implementing a container-based Jupyter execution environment

(source : Summary 13p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 연차보고서 초록 ... 5
• 요 약 문 ... 6
• 요약 ... 7
• Summary ... 11
• 목차 ... 15
• CONTENTS ... 17
• 표목차 ... 19
• 그림목차 ... 21
• 제1장 사업 개요 ... 24
• 제1절 목적 및 배경 ... 24
• 1. 목적 ... 24
• 2. 배경 ... 24
• 제2절 연구사업의 필요성 ... 26
• 제3절 사업목표 및 내용 ... 31
• 1. 연구사업의 중장기 목표(2026년 기준) ... 31
• 2. 사업 내용 ... 33
• 3. 과제 간 연계도 ... 36
• 제2장 사업 동향 ... 37
• 제1절 국내 동향 ... 37
• 제2절 국외 동향 ... 40
• 1. 초고성능컴퓨팅 발전 동향 ... 40
• 제3장 사업 수행 과정 및 내용 ... 45
• 제1절 성과지표별 당해연도 세부 실행계획 ... 45
• 제2절 연구사업 추진전략 및 방법 ... 46
• 제3절 대내외 추진체계도 ... 48
• 제4절 내‧외부 사업과의 연계 협력 계획 ... 49
• 제5절 연구 과정의 적절성·성실성 ... 50
• 제6절 연구시설 장비 운영 및 관리 계획 ... 51
• 제4장 사업 수행 결과 및 목표 달성정도 ... 53
• 제1절 성과지표 및 달성도 ... 53
• 1. 성과 지표별 달성도 종합 ... 53
• 2. 대표성과 ... 54
• 제2절 연구사업 세부 성과 ... 58
• 1. 초고성능컴퓨터 인프라 구축 ... 58
• 2. 초고성능컴퓨터 서비스 안정성 ... 79
• 3. 초고성능컴퓨터 운영 및 최적화 기술 개발 ... 98
• 4. 초고성능컴퓨터 사용자 서비스 개선 ... 106
• 제5장 연구사업 결과의 활용 방안 및 기대효과 ... 127
• 제1절 연구사업 성과의 활용 방안 ... 127
• 제2절 기대효과 ... 128
• 1. 기술적 측면 ... 128
• 2. 경제적‧산업적 측면 ... 129
• 3. 사회적 측면 ... 130
• 제6장 차년도 사업계획 ... 131
• 제1절 사업 목표 ... 131
• 제2절 사업 내용 ... 131
• 제3절 예상 성과 ... 132
• 1. 정량 성과 ... 132
• 2. 정성 성과 ... 132
• 제4절 활용 계획 및 기대 효과 ... 132
• 부록 1. 2021년 슈퍼컴퓨터 운영 현황 통계 ... 133
• 끝페이지 ... 150