Subject : 슈퍼컴퓨터 기술동향

Solution Description:
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 슈퍼컴퓨터는 어떤 것일까. 대부분의 사람들은 슈퍼컴퓨터를 막연히 계산수행
 능력이 월등한 컴퓨터로 상상할 것이다. 크기와 성능이 각각 현재 PC의 백배,
 천배 정도 되는 컴퓨터를 떠올리며 선택된 연구원들만의 도구로 생각하고 있는
 사람들이 아직도 많다. 그러나 현재 펜티엄프로급 PC가 80년대 초반의
 슈퍼컴퓨터에 준하는 성능을 갖고 있을 정도로 컴퓨터기술이 발전하고 있다.
 이러한 기술발전 추세를 감안할 때 가까운 시일 안에 현재의 미니 슈퍼컴퓨터급
 수준의 PC가 각 가정에 보급될 것으로 예상된다.

 슈퍼컴퓨터는 초당 연산능력이 약 10∼15GFlops(1GFlops는 초당 10억회의 연산)
 이상 되며 주기억장치(RAM) 용량은 4GB 이상이며 메모리간
 차선개수(Bandwidth)가 약 10GB/시스템 정도 되는 것이라고 볼 수 있다.
 슈퍼컴퓨터는 이제 산업 전반에 활용되고 있다. 증권 및 금융기관, 호텔 등
 서비스업종 회사들은 자사와 고객 정보에 관한 서비스를 수행할 상업용 저비용
 고성능 서버급 중소형 슈퍼컴퓨터를 선호하고 있다. 제품의 설계 최적화를
 추구하는 기업체와 설계구축(모델링) 및 계산해석(컴퓨팅)을 필요로 하는
 연구소에서는 고비용 고성능 대형 슈퍼컴퓨터를 더욱 더 선호하고 있다.

 크레이나 후지쯔 등이 선보인 벡터 프로세서(Vector processor)는 다른
 슈퍼컴퓨터업체들이 이용하는 명령어축약(RISC) 프로세서 보다 계산 능력이
 우수하고 특히 벡터라이징(Vectorizing)이 필요한 프로그램을 수행할 경우 더욱
 월등한 성능을 보인다. 하지만 성능 대비 가격이(Price/Flops) 높고 유지
 비용이 많다는 것이 단점이다. 크레이 YMP/4E는 하드웨어 유지비만 연간 약
 4억2천만원 정도다. 때문에 벡터형 프로세서를 이용한 SMP(Symmetric
 Multi-Processors) 또는 MPP(Massively Parallel Processors) 슈퍼컴퓨터를
 구입하려는 기업체나 연구소들은 우선 벡터형 프로세서가 업무 성격에 꼭
 필요한 가 즉 벡터라이즈를 필요로 하는 응용 소프트웨어가 많은 가를 따져야
 한다. 또 유지비를 포함해 구입 예산능력이 충분한가 하는 면도 고려해야 한다.
 성능 대비 가격이 싼 RISC 프로세서를 사용하여 구축하는 MPP 또는
 NUMA(Non-Uniform Memory Access) 체계의 기종을 선택한다면 월등히 싼
 가격으로 더 많은 계산 능력을 가진 슈퍼컴퓨터를 살 수 있다.

 동일한 벡터형 기종인 후지쯔의 VPP 시리즈는 MPP구조를 가지고 있으면서도
 벡터 프로세서당 성능은 가격 대비로 크레이보다 앞선다고 할 수 있다. 하지만
 많은 과학자들이나 연구원들은 크레이를 선호하고 있다. 이유는 우선 크레이가
 슈퍼컴퓨터 업계에서 그 위상(Name value)이 높고 또 시스템 운영자 및
 구입자들이 구입 후 운영상 문제가 가장 없을것이라는 보편화된 생각을 갖고
 있기 때문이다. 특히 모든 상용 소프트웨어의 설치가 가능하여 사용자 측면에서
 선호도가 높다는 점도 하나의 이유다.

 IBM 및 인텔이 선보인 병렬 슈퍼컴퓨터의 대표적 구조방식인 MPP는 현재
 컴파일러 기술(Compiler technology)이 완벽한 병렬화 지원을 하지 못하기
 때문에 사용자들이 스스로 프로그램을 최적 병렬화하는 전문적인 지식이
 필요하다. MPP가 가격 면에서는 벡터형 슈퍼컴퓨터보다 매우 경제적이지만 최적
 병렬화를 이뤄야만 MPP구조의 좋은 효율을 얻을 수 있다는 점과
 병렬기술(Technical) 상용 소프트웨어의 부족으로 인한 사용자의 불편함 등으로
 계산수행을 필요로 하는 기업들에 아직 보편화하지 못하고 있다. 사용자가 최적
 병렬화를 이룰 수만 있다면 MPP의 장점인 최상화(Scalability)를 통해 다른
 어떤 슈퍼컴퓨터보다 빠르게 계산 및 작업을 수행할 수 있고 각 해석조건에
 맞는 자료용량(Data Size)을 프로세서의 개수와 비례하여 처리할 수 있는
 이점이 있다.

 정보화 시대로 자리잡아 가면서 정보관리를 위한 데이터베이스의 중요성이
 커가고 있다. 이를 감안할 때 병렬시스템의 핫 이슈로 데이터베이스
 퀴리(Database Query)를 생각하지 않을 수가 없다. 데이터베이스 퀴리는 병렬
 애플리케이션에 아주 적합한 것이므로 새로운 주요 상품으로 부각이 예견되며
 앞으로 슈퍼컴퓨터업계에 큰 영향을 줄 것으로 생각된다.

 중소형 서버급 슈퍼컴퓨터 구조인 SMP는 자동병렬 처리를 해주는 컴파일러가
 있어 사용자들이 직접 병렬 프로그래밍을 할 필요없이 사용할 수 있지만 이를
 이용할 경우 SMP 체계상의 문제로 최적화한 초고속 성능을 기대할 수 없다는
 단점이 있다. 이것은 모든 프로세서가 같은 메모리에 있는 데이터를 사용하는
 만큼 각 프로세서가 필요한 데이터를 갖고 오기 위해 서로 경쟁함으로써
 병목현상(Resource Contention)이 일어날 수 있는 것이다. 따라서 「데이터
 없음(Data Starvation)」이 발생할 수 있기 때문이다. 다시 말해 버스(Bus)
 구조로 인해 메모리에 대한 병목현상이 부각된다는 것이다.

 일반적으로 1개의 SMP 구조는 8∼16개의 프로세서를 이용하는 것이 적합한
 것으로 알려져 있다. 또 많은 사용자들이 동시에 작업을 수행할 경우 일
 처리량(Through-put)이 MPP방식의 프로세서를 이용할 때 보다 효율이 낮다.
 하지만 소프트웨어 벤더들이 대부분 MPP보다 SMP용 상용 소프트웨어를 먼저
 개발해 놓은 상태이고 1명의 사용자가 단일 프로세서에서 수행하는 작업을 이
 SMP에 탑재수행 및 병렬화할 경우 보다 빠른 스피드를 구현할 수 있다.

 HP와 SGI가 개발한 DSMP(Distributed Shared Memory Processors)나 NUMA구조의
 슈퍼컴퓨터가 각광받고 있는 것도 이같은 이유에서다. MPP와 SMP의 장점을
 대체적으로 부각시키고 있기 때문이다. 이러한 점은 슈퍼컴퓨터산업계에
 활력소가 되고 있기도 하다. SGI의 오리진 2000과 HP/컨벡스의 Exemplar
 S/X시리즈를 그 예로 들 수 있다. 이 모델들은 작년 중, 하반기를 기점으로
 발표되었으며 슈퍼컴퓨터의 대표적 컨퍼런스인 「슈퍼컴96」을 통해 알려졌다.

 DSMP 및 NUMA 방식의 기종은 SMP의 장점인 상용 소프트웨어의 효율적 이용과
 사용자들의 편의성, 또 MPP 방식으로의 구현도 가능해 병렬처리의 효과 및
 일처리량(Through-put)을 추구할 수 있다는 점에서 효과적이다. 다만 각 노드
 보드(Node-board)의 메모리 차선개수(Memory Bandwidth)와 캐시(Cache)크기,
 그리고 각 프로세서간 데이터 전송속도 등에 따라 이들 슈퍼컴퓨터의 성능이
 좌우되므로 이 점들을 중요하게 고려하여 선택해야 한다.

 세계적으로 슈퍼컴퓨터 사용의 반 이상을 차지하는 미국은 현재 정부 재정
 적자를 해소하기 위해 고비용, 고성능 벤더 프로세서를 피하고 저비용, 고성능
 병렬시스템을 선호하고 있다. 냉전시대에는 예산에 구애받지 않던 미국
 방위산업체나 국립연구소 등이 냉전의 종식으로 예산의 제약을 받기 시작하자
 이들에게 주로 슈퍼컴퓨터를 납품했던 회사들이 이제는 값비싼 슈퍼컴퓨터를
 팔기 위해 시장개척이라는 명제하에 분주히 뛰고 있는 형편이다.

 일본은 미국과 달리 슈퍼컴퓨터에 상당한 투자를 하고 있다. 하드웨어적으로만
 비교한다면 현재 일본이 미국을 앞서가고 있는 실정이다. 그러나
 상용소프트웨어 지원 부족으로 고전하고 있다. 또 미국의 슈퍼컴퓨터 회사와는
 달리 자체 개발한 프로세서의 가격이 상대적으로 비싼 것이 단점이다.

 유럽은 소프트웨어 분야에 많은 연구비를 투자하고 있다. 그 결과
 소프트웨어분야에서는 상당한 기술발전을 보이고 있으며 적지 않은 이익까지
 내고 있으나 아직까지 미국에 뒤지고 있다. 그러나 일본의 하드웨어 기술과
 유럽의 소프트웨어의 결합은 수치해석을 전문적으로 필요로 하는 기술연구
 분야에서는 미국 슈퍼컴퓨터업계를 크게 위협하고 있다.

 슈퍼컴퓨터의 기술 및 성능 향상의 추세는 약 6∼8개월 주기로 나타나고 있다.
 제품생산에 투자되는 고비용에 비해 기술시장(Technical Market)이 연구소나
 학교에 국한되어 있다. 이처럼 시장성이 적은 만큼 슈퍼컴퓨터 업체들은
 적극적인 R&D(Research and Development)투자를 피하고 있는 것이 현실이다.

 대표적인 슈퍼컴퓨터 업체로서 오랫동안 최고의 명성과 지위를 지녔던 크레이가
 작년 SGI사에 합병되었고 컨벡스 역시 HP에 병합되었으며 병렬형 컴퓨터계의 한
 기둥이었던 인텔이 MPP형 슈퍼컴퓨터 생산에서 손을 떼고 물러났다.

 기업들의 슈퍼컴퓨터 구입경향도 바뀌고 있다. 현재는 슈퍼컴퓨터의 가격 대비
 성능을 검토해 구입하려는 「경제성」이 세계의 기업들에 보편화되었다. 즉
 성능이 좋지만 비싼 벡터 프로세서 슈퍼컴퓨터를 이용하는 「슈퍼컴퓨팅과
 성능(Supercomputing & Performance)」보다는 조그마하더라도 값이 싼
 슈퍼컴퓨터를 구입하여 최대의 성능을 발휘토록 하는 「고성능 컴퓨팅과
 능률(High Performace Computing & Efficiency)」에 관심을 두는 것이 최근의
 경향이다.

 국내에서도 효율적인 기술적 응용(Technical Application) 과제수행을 위해
 많은 기업과 연구소들이 슈퍼컴퓨터를 도입하여 분석 및 해석시간의 단축과
 보다 정확하고 최적화한 결과를 산출해 내고 있다. 하지만 대부분의 경우 자체
 개발한 응용 소프트웨어를 이용하여 해석하는 비율보다 상용화된 기술적
 응용소프트웨어를 사용하고 있어 이를 개발하고 배급하는 외국소프트웨어
 공급업체들의 계산방식 및 해석능력의 경향에 이끌려 가고 있는 상황이다.

 현재 국내에서도 몇몇의 기업과 연구소들이 슈퍼컴퓨터 개발과 생산에 투자를
 하고 있으나 아직까지 외국의 유수 슈퍼컴퓨터 회사들에 비하면 연구와 생산,
 모든 면에서 뒤떨어져 있다. 따라서 한국의 모든 업계 및 정부가 소프트웨어 및
 하드웨어 분야에 투자를 하지 않는 한 앞으로도 계속 수입된 기술의 틀에
 맞추어 우리 기업의 과제, 연구를 진행할 수밖에 없는것이 현실이다. 그만큼
 지금부터라도 슈퍼컴퓨터 관련 기술을 기업은 물론 국가적 차원에서 함께
 개발해 나가는 것이 매우 중요하다.

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Revision History

작성일자 : 97.07.04
작성자 : 이민호

수정일자 :
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