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초고성능컴퓨팅인프라 클라우드 서비스 구축을 위한 제언

◈ 목차

⑴ 배경
⑵ 클라우드 기술 동향

 • 가상머신 vs 컨테이너

 • MPI 가상화

 • lassS/PaaS/SaaS/STaaS

 • 멀티/하이브리드/분산 클라우드

 • Cloud Federation

 • 상용 클라우드 플랫폼
⑶ 클라우드 서비스 동향

 • HPC 클라우드 서비스 제공자 동향

 • HPC 클라우드 서비스 동향
⑷결론 및 제언

 • 결론

 • 제언
 

◈본문

전통적인 계산과학 뿐만 아니라 최근 빅데이터나 인공지능 등 새로운 분야가 대두되면서 초고성능 컴퓨팅인프라의 컴퓨팅 환경에 대한 다양한 요구사항이 제기되고 있다. 기존의 레거시 환경에서는 사용자나 운영자의 다양한 요구사항을 충족시키기 어려워짐에 따라 좀 더 유연한 환경에 대한 필요성이 커지게 되었고 클라우드 기술은 그 대안으로서 많은 관심을 받게 되었다. 본고에서는 초고성능컴퓨팅의 관점에서 클라우드 기술과 서비스에 대한 동향을 파악하고 분석하여 향후 분산되어 있는 초고성능컴퓨팅 자원들을 통합하고 공동활용하는 방안을 모색해 보고자 한다.

1. 배경

- 4차 산업혁명으로 인한 HPC 컴퓨팅 활용 및 클라우드 서비스 보편화

• CPU 및 병렬프로그래밍 기술의 발전에 따라 계산이 필요한 모든 연구분야에서 거대 계산을 위한 컴퓨팅 요구가 증가함

• Bigdata/AI 등 4차 산업혁명의 근간이 되는 기술이 발전함에 따라 GPU 및 HPC를 활용한 연구·개발이 증가함에 따라 기존 ICT 기반의 연구 환경에서도 HPC 컴퓨팅 수요가 증가함

• 대용량 데이터를 수집·저장·처리하여 인공지능 기반 산업혁신을 위한 핵심 인프라로서 클라우드 서비스의 중요성 확대

• HPC를 활용하는 계산과학 분야 및 AI, 빅데이터 분야에서 컴퓨팅 인프라의 효율적 활용 및 사용자 편의성 향상을 위하여 클라우드 서비스 활용 증가하고 있음

▶ 다양한 계산과학을 수행하기 위한 초고성능컴퓨팅(HPC) 클라우드 기술 필요

• 전통적인 계산과학 연구자뿐만 아니라 ICT 기반의 AI 연구자 및 응용 개발자 등이 증가함에 따라 다양한 수요 증가중

• 계산과학 연구자들의 연구 수요에 대응할 수 있도록 HPC기반 클라우드 환경에서 병렬처리 컴퓨팅, GPU 컴퓨팅, 스토리지 컴퓨팅, 소프트웨어 개발 등을 수행할 수 있는 서비스 기술 개발이 요구됨

• 기존의 병렬처리 기반의 컴퓨팅 환경만을 제공하는 초고성능컴퓨터만으로는 다양한 계산과학 분야의 요구사항 해결하기 어려움

• HPC 컴퓨팅 자원의 효율화를 위하여 통합·운영할 수 있는 기술 개발이 요구됨

▶ 국가 초고성능컴퓨팅 공동활용을 위한 클라우드 기술 필요

• 「국가초고성능컴퓨팅 혁신 전략」에 따라 국가센터 및 전문센터 컴퓨팅 자원을 통합·운영할 수 있는 플랫폼으로서 클라우드 기술 요구됨

• 분산되어 있는 초고성능컴퓨팅 자원들을 공동으로 활용할 수 있도록 통합하고 유휴자원을 최소화하여 활용도를 제고할 수 있는 방안에 대한 필요성이 대두됨

...................(계속)

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