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데이터의 I/O 특성에 따른 병렬 분산파일시스템 구축 및 성능 검증 = Construction and Performance Verification of a Parallel Distributed File System According to Data I/O Characteristics
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2023
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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2953-2961(9쪽)
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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.
더보기The required performance of user applications is becoming higher and more complex as AI-driven research such as machine learning(ML), deep learning(DL) is applied. In particular, AI-based system configurations are increasingly dependent on heterogeneous architectures such as GPUs that use thousands of arithmetic logic units(ALUs) specialized in parallel processing operations from traditional CPU architectures. As a heterogeneous computing environment that supports high-performance computation by abstracting various computing devices into HPC, the requirements for processing large amounts of various patterns of data I/O are also increasing.
This paper presents the characteristics and technologies for parallel I/O processing of storage required when performing applications by various users in HPC. This analyzes the various patterns of I/O requirements required in recent HPC, AI-based studies. In addition, the optimal configuration for high-throughput, Random Small I/O data processing is applied to the parallel file system, and its performance is verified. Furthermore, verify the function and performance by configuring tiering storage that can systematically use high-speed storage media according to I/O patterns. The results of this research can be used as a case study for the deployment of high-performance storage and parallel file systems that have recently been deployed at various sites. Furthermore, future work will require performance validation with increased scalability.
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