GPU 가속 컴퓨팅은 과학적 시뮬레이션과 비주얼라이제이션에 혁신을 일으키고 있습니다. 엑사스케일 컴퓨팅, 생명 과학, 날씨 예측, 에너지 탐사, 유체 역학 등 GPU 가속화가 과학적 발견을 이끄는 다양한 사례들을 확인하고 싶으신가요?
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한국과학기술정보연구원 책임연구원
Acceleration of large-scale electronic structure simulations with heterogeneous computing
(재) 한국형수치예보모델개발사업단 선임급연구원
전지구 대기모델에서의 OpenACC 적용사례
국가수리과학연구소 선임연구원
Deep Learning Searches Gravitational-Wav
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국가수리과학연구소 오정근 박사
2017년 노벨 물리학상이 수여된 ‘중력파의 최초검출’은 인류에게 우주를 관측하는 새로운 수단을 제공하여 우주를 더욱 깊게 이해하기 시작한 출발점이라 할 수 있다. 이는 마치 400여 년 전 갈릴레오 갈릴레이가 망원경을 천문관측에 처음 도입하기 시작한 사건에 비견된다. 불과 첫 중력파가 발견된 지 채 2년이 지나지 않아 관측된 중성자별 충돌에서 발생한 중력파의 검출과 함께 동반된 전자기파는 우주와 그를 구성하는 원소의 생성기원을 밝혀주기 시작했다. 이러한 새로운 천문관측의 수단은 방대한 관측 데이터와 이를 분석하고 처리하는 데이터 처리 기법, 그리고 막대한 양의 컴퓨팅 자원의 도움 없이는 불가능하다. 최근 중력파 관측에 있어서 딥러닝을 비롯한 여러 인공지능의 기법들이 도입되고 있고, 일부는 이미 작동하여 관측에 기여하고 있다. 더불어 고도화된 새로운 기법들을 적용하려는 시도들이 이루어지고 있다. 본 발표에서는 중력파 천문학 분야에서의 인공지능 기술의 적용사례들을 소개하고자 한다.
ABOUT THE SPEAKER: Senior Research Scientist, National Institute for Mathematical Sciences 국가수리과학연구소 선임연구원
현재 개발 중인 전지구를 대상으로한 날씨모델들은 시간이 지남에 따라 고해상도의 모델링이 요구되고 있다. 따라서 오늘날 다양한 다른 모델들은 CPU중심에서 벗어나 다른 고성능의 가속 프로세서들을 위한 코드개발이 진행 되고 있다. 이에 우리 사업단에서는 NVIDIA GPU가속 프로세서를 사용 하기 위해 CUDA와 OpenACC를 이용한 코드 개발이 이루어지고 있다. 본 발표에서는 이 중 OpenACC의 적용 사례에 대한 내용을 발표하고자 한다.
ABOUT THE SPEAKER: Pyoung-Seop Shim is currently Senior Research Scientist at KIAPS(Korea Institute of Atmospheric Prediction System) System Configuration Team. He has been involved in development of OpenACC code for the global atmospheric model developed by KIAPS. Prior to KIAPS, he investgated the nonequilibrium phase transitions of dynamics on the complex networks. He holds a Ph.D. in statistical physics from University of Seoul. 심평섭 연구원은 현재 한국형수치예보모델개발사업단 체계구축팀에 선임급연구원으로 재직하고 있다. 현 사업단에서 개발한 전지구 모델을 대상으로 OpenACC 코드개발에 참여하고 있다. 심평섭 연구원은 서울시립대학교에서 툥계물리전공으로 박사학위를 취득하였다. 학위중에는 네트워크 위에서 일어나는 동역학의 상전이에 대한 연구를 하였다.
Large-scale electronic structure simulations coupled to an empirical modeling approach are critical as they present a robust way to predict various quantum phenomena in realistically sized nanoscale structures that are hard to be handled with density functional theory. For tight-binding (TB) simulations of electronic structures that normally involve multimillion atomic systems for a direct comparison to experimentally realizable nanoscale materials and devices, we show that graphical processing unit (GPU) devices help in saving computing costs in terms of time and energy consumption. With a short introduction of the major numerical method adopted for TB simulations of electronic structures, this work presents a detailed description for the strategies to drive performance enhancement with GPU devices against traditional clusters of multicore processors. While this work only uses TB electronic structure simulations for benchmark tests, it can be also utilized as a practical guideline to enhance performance of numerical operations that involve large-scale sparse matrice.
ABOUT THE SPEAKER: Hoon Ryu received B.S./M.S./Ph.D from School of Electrical Engineering, Seoul National Univerisity Dept. of Electrical Engineering, Stanford University / School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University. He was with System LSI Division, Samsung Electronics, and currently is with Korea Institute of Science and Technology Information, where he is in charge of PI of Intel Parallel Computing Center. His specialty and main research interests are in simulation of advanced semiconductor devices with aids of numerical analysis coupled to high performance computing. 서울대학교 전기공학부에서 학사학위를 취득하고 Stanford 대학교와 Purdue 대학교에서 반도체 소자 전산모사를 전공으로 석.박사 학위를 취득했다. 삼성전자 DS부문 System LSI 사업부를 거쳐 현재 한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅본부에 재직하고 있다. 한국 인텔 초병렬컴퓨팅 활용연구사업 책임자를 맡고 있으며, 주요 전문분야는 수치해석을 이용한 차세대 반도체 소자 특성 모사이다.