ㅇ 연구 목표
- 대규모 클러스터 활용을 위한 대규모 멀티스케일 해석용 소프트웨어 개발
- 멀티스케일 해석을 위한 선행 연구 및 벤치 마킹
- 대규모 시스템에서의 scalability 확보를 위한 최적화 및 병렬화 알고리즘 연구
- 페타플롭스 스케일의 슈퍼컴퓨터를 활용할 수 있는 기반 기술 확보
- 슈퍼컴퓨터 활용 연구 역량 향상을 통한 차세태 슈퍼컴퓨팅 연구에 대비
ㅇ 연구내용 및 결과
- 멀티스케일 해석 방법에 관한 연구 동향 조사 및 선행연구를 통한 해석 방법 선정
- 오픈소스 프로그램 벤치마킹을
- 선행연구 결과를 활용한 개발 전략 수립
- 오픈소스라이브러리를 활용한 멀티스케일 해석 소프트웨어 개발
- 대규모시스템에서의 scalability 확보를 위한 최적화 및 병렬화 알고리즘 연구
ㅇ 연구 성과
- 병렬화 알고리즘 개발 및 적용을 통해 8.8배의 성능향상 달성
- 멀티스케일 해석 프로그램 개발
- SCI 논문 1건 투고
ㅇ The development of the large-scale multicale analysis software
- The scale difference between nanoscale and macroscale is still a major problem to solve with the supercomputing in spite of the two fold increase of supercomputer performance per year. by using supercomputer development. Therefore, a novel analysis method bridging two different scale is highly required.
- The top tier research groups developing molecular dynamics simulation software begin to include the mesoscale (multiscale) library in order to break through the scale difference between nanoscale and macroscale.
ㅇ The study on the optimization and parallelization algorithm for the scalability on the large computing system
- With the 4th supercomputing system ranked to the 25th in top 500 list, application softwares for various fields of science and engineering are required to make the efficient use of the supercomputing system.
- It is highly required to develop and utilize the analysis softwares which operate scalably on the supercomputing system with tens of thousands processors for the efficient use of supercomputing system.
Keyword
멀티스케일해석; 격자볼츠만방법; 대규모 클러스터; 최적화; 병렬화; Multiscale analysis; Lattice Boltzmann method; Large scale cluster; Optimization and parallelization