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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조민수
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 과학기술연합대학원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2018
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최근 HPC(High Performance Computing) 분야의 성능 향상을 위한 기술 동향은 GPU(Graphic Pocessing Unit)나 MIC(Many Integrated Core)와 같은 계산가속장치를 탑재하여 성능을 높이는 추세이다. 이러한 변화는 HPC의 활용과 응용 계산 문제 측면에서 매우 중요하며, 계산가속장치는 응용프로그램의 성능 향상을 위하여 코드 재작성을 요구하는 특징을 갖고 있다. HPC의 주요 사용 분야 중 하나인 기상/기후분야의 응용프로그램들은 방대한 양의 코드들로 작성되어 있어 효율적인 계산 가속을 위한 코드 재작성에는 많은 기술과 노력이 필요하다.
본 연구는 기상/기후 수치모의를 위한 응용프로그램의 물리과정 중에서 많은 양의 계산 비용을 요구하며, 상당히 복잡한 구조를 갖고 있는 미세물리과정 WSM6를 채택하여 디렉티브 수준의 병렬프로그래밍 모델인 OpenACC를 통해 GPU 가속을 수행하였다. GPU 가속화를 통하여 16개의 MPI 프로세스 사용 결과와 비교하였을 때 약 2.89배의 성능향상을 얻었다.
OpenACC를 이용한 GPU 가속화 과정에서, 병렬화로 인한 성능 향상뿐만 아니라 병렬화로 인하여 발생하는 오차의 검증 또한 중요한 사항이다. 본 논문은 병렬화로 인해 발생하는 오차에 대한 검증 방법을 제시하였으며, 제시한 방법으로 병렬코드에 대한 검증을 수행한 결과와 기존의 결과에서 큰 차이가 없음을 확인하였다.
본 논문에서 제시한 병렬화 및 검증 방법은 추후 MPAS 혹은 다른 기상/기후 수치모의를 위한 응용프로그램의 물리과정 병렬화에 사용될 수 있으며, 이를 통하여 더욱 효율적이며 정확한 병렬 코드 개발이 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 기상/기후 수치모의를 위한 응용프로그램의 물리과정 중에서 많은 양의 계산 비용을 요구하며, 상당히 복잡한 구조를 갖고 있는 미세물리과정 WSM6를 채택하여 디렉티브 수준의 병렬프로그래밍 모델인 OpenACC를 통해 GPU 가속을 수행하였다. GPU 가속화를 통하여 16개의 MPI 프로세스 사용 결과와 비교하였을 때 약 2.89배의 성능향상을 얻었다.
OpenACC를 이용한 GPU 가속화 과정에서, 병렬화로 인한 성능 향상뿐만 아니라 병렬화로 인하여 발생하는 오차의 검증 또한 중요한 사항이다. 본 논문은 병렬화로 인해 발생하는 오차에 대한 검증 방법을 제시하였으며, 제시한 방법으로 병렬코드에 대한 검증을 수행한 결과와 기존의 결과에서 큰 차이가 없음을 확인하였다.
본 논문에서 제시한 병렬화 및 검증 방법은 추후 MPAS 혹은 다른 기상/기후 수치모의를 위한 응용프로그램의 물리과정 병렬화에 사용될 수 있으며, 이를 통하여 더욱 효율적이며 정확한 병렬 코드 개발이 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.
목차
1. 서론 12. MPAS 모델 WSM6의 GPU 병렬 코드 구현 42.1 MPAS 및 WSM6 42.2 GPU 병렬 코드 구현 52.2.1 GPU 계산가속장치 52.2.2 OpenACC 디렉티브 92.2.3 서브루틴 인라이닝 122.2.4 Parallel Pack 162.2.5 최적의 블록 형태 및 크기 탐색 202.3 GPU 병렬 코드 검증 223. 실험 결과 및 분석 253.1 실험 환경 253.2 GPU 병렬화 성능 263.3 검증 결과 304. 결론 36참고문헌 37
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