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논문 기본 정보

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저자정보
윤준원 (한국과학기술정보연구원) 송의성 (부산교육대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
2,953 - 2,961 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.11.2953

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사용자 어플리케이션의 요구 성능은 머신러닝, 딥러닝 등과 같은 AI 활용 연구가 적용되면서 더욱 높아지고 복잡해지고 있다. 특히 AI 기반의 작업 환경은 전통적인 CPU 아키텍처에서 병렬처리 연산에 강화된 수천 개의 산술연산장치(ALU)를 사용하는 GPU와 같은 이기종 아키텍처로 의존성이 높아지고 있다. 이렇게 HPC에 다양한 연산 장치를 추상화하여 고성능 연산을 지원하는 이기종 컴퓨팅 환경이 접목되면서 대량의 다양한 패턴의 데이터 I/O 처리 요구사항 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 HPC에서 다양한 사용자의 어플리케이션 수행 시에 요구되는 스토리지의 병렬 I/O 처리에 대한 특성과 지원하기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 최근 HPC, AI 환경에서 요구되는 다양한 I/O 패턴과 High- throughput, Random Small I/O 데이터 처리를 위한 최적 환경을 병렬 파일시스템에 실제 적용하고 성능을 검증한다. 나아가 I/O 패턴에 따라 고속의 저장 매체를 정책적으로 사용할 수 있는 계층형 스토리지(Tiering Storage)를 구축하여 기능과 성능을 확인한다. 본 연구 결과는 최근 다양한 사이트에 도입되는 고성능 스토리지와 병렬파일시스템 구축 사례 연구로 활용될 수 있다. 또한 향후에는 확장성을 높인 성능 검증이 요구된다.
#병렬파일시스템 #스토리지 #이기종 컴퓨팅 #인공지능 #벤치마크 #Parallel Filesystem #Storage #Heterogeneous Computing #AI #Benchmark #GPU

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 관련 연구
Ⅳ. 시스템 환경
Ⅴ. 성능 분석
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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