최근 인공지능, 메타버스, 가상화폐 등 활성화에 따라 컴퓨팅 환경은 급격하게 변화하고 있다. 다양한 분야에서 요구되는 계산과 처리를 CPU에 의존하던 과거 방식은 여전히 유효하지만, 컴퓨터에 장착한 GPU, FPGA 등 다양한 연산장치, 액셀러레이터들을 동시에 활용하는 것이 필수적 요소로 떠올랐다. 과거에 비해 데이터를 처리량이 거대해지고 이들 아키텍처들의 성능을 제대로 발휘해줄 효율적인 데이터 이동의 새로운 하드웨어, 소프트웨어 프로그래밍 모델이 또한 필요해지는 상황이다. 액셀러레이터는 프로세서와의 고성능 연결을 필요로 하는데, 오버헤드와 지연을 줄이기 위해선 공용 메모리 공간을 공유하는 것이 이상적이다.
인텔은 알리바바, 시스코, 델EMC, 페이스북, 구글, 휴렛패커드엔터프라이즈, 화웨이 및 마이크로소프트와 함께 CPU 및 특수 목적용 액셀러레이터의 성능을 개선하고 연산집약형 워크로드를 줄여주는 개방형 인터커넥트(interconnect) 기술인 컴퓨트 익스프레스 링크(Compute Express Link, CXL) 개발을 위한 컨소시엄의 발족을 발표를 하였다. 한국전자통신연구원와 한국과학기술연구원, 대구과학기술연구원, 한국컴퓨팅산업협회, 테라텍은 ‘인프라 자원의 고확장성과 대규모 메모리에 대한 유니폼 액세스를 제공하는 고속 연결망 기반의 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 원천기술 및 모든 데이터를 단일 메모리 시맨틱으로 통합하는 운영체제 SW 기술 개발’을 목표로 ‘‘메모리 중심 차세대 컴퓨팅 시스템 구조 연구’’를 진행하고 있다.
이번 세션에서는 메모리 중심 차세대 컴퓨팅 시스템과 최근 고성능 컴퓨팅 플랫폼의 트랜드에 대해 이야기하고자 한다.

1. 기존(클라우드)데이터센터의 이슈
A. 클라우드데이터 센터의 인프라 패브릭의 복잡성
B. 신속한 확장의 어려움
C. 고전력, 과냉방등으로 인한 화재 등 재해의 위험
D. 과도한 상면으로 인한 공간적인 이슈

2. HCI 기반의 혁신적인 (클라우드)데이터 센터 구축
A. HCI 기반의 인프라 통한 단순한 인프라 패브릭
B. 탄소중립을 위한 HCI 구조의 효율성
C. ARM서버 기반의 HCI를 통한 저전력 저온의 인프라 환경
D. 고집적 인프라 구성으로 파격적인 상면절약

3. 클라우드데이터센터의 미래
A. 공간적인 절약으로 물리구조 대비 최대의 성능 도출
B. 물리적인 재해요소를 상대적으로 감소하여 안정성 향상
C. 고집적, 저전력, 콤팩트한 패브릭을 통한 비용 및 탄소절감

4. ABLESTACK HCI 소개
A. 단일 플랫폼, 서버 제품에 대한 락인 없는 HCI, ARM/AMD 통합 관리 HCI 제품인 ABLESTACK 소개

다양한 상황에서 유동인구 밀집에 따른 사건/사고의 발생 가능성이 증가하는 추세입니다. 또한 코로나19 펜더믹이 해제되면서, 각종 행사(콘서트, 스포츠, 축제, 종교행사, 전시회등)와 공공장소(지하철,철도등)의 밀집도가 상승하고 있습니다.
또한 이태원 참사와 같이 많은 사람이 좁은 장소에 급격하게 몰리는 경우, 현장 인력만으로는 빠른 판단과 대응이 어렵습니다.
그래서 실시간 모니터링 기술과 정확한 데이터에 기반하여 빠른 대응이 필요합니다.

저희 혼잡도 분석 솔루션은 IoT 기반 빅데이터 분석 시스템을 적용하여, 협소구역의 밀집도와 혼잡도를 안내·경고합니다. 이를 통해 도시형 재난 사고를 예측?방지하는 프로세스를 구축할 수 있습니다. 또한 단일 솔루션으로 시 또는 구의 전체 밀집도를 분석하고 사고에 대응하는 사회안전망 시스템을 구축할 수 있습니다.

모든 산업의 디지털화(Digital Transformation)를 넘어 디지털 도약 시대는 고성능 서버를 요구하고 있다.
이에 따른 KTNF 고성능 서버 기술 소개 및 KTNF 전략을 소개하고자 한다.

- AI, BigData 등 주요 산업의 변화에 따라 Computing 환경이 전통적인 Cloud, Enterprise로부터 HPC로 변화하고 있음
- HPC는 고발열 고집적 특성으로 인해 기존의 전통적인 클라우드 데이터센터와는 차별화된 설계가 필요함
- 해외와 국내 HPC 데이터센터 설계 사례 소개

1. 클라우드 및 온프레미스 데이터 및 OS 백업
블록단위 백업과 파일기반 백업의 차이점
디스크 이미지 백업에 의한 OS, Data, Application 백업
2. 서비스 무중단 구축
이미지 백업 설치 및 백업 구동을 리부트 없이 진행
시간단위 백업 주기 설정 및 복구 정책
3. 다양한 OS 백업 지원
CentOS, Ubuntu, RHEL, Debian, Fedora, Windows
OS 종류 및 버전 지원 개발
4. 커스터마이징 및 운용환경 맞춤 지원
사용자 환경에 맞추어 실시간백업, 주기백업, 파일백업 지원
사용자 환경에 맞추어 개발 가능
5. 한글 사용자 환경 지원

오늘날 고성능 컴퓨팅(HPC)은 디지털 혁신의 필수요소로 자리 잡으면서 모든 산업의 핵심 IT 자원이 되었습니다. 더욱이 공공 정보화 과정에 있어서 HPC는 디지털 전환의 구심점이 되고 있습니다. HPC가 국가가 해결해야 하는 복잡한 문제를 빠르게 분석하고 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문이다.

이번 세션을 통해 클루닉스는 HPC 시스템 구성 전략은 물론 인프라 운영 및 관리, 데이터 관리, 협업 업무 관리까지 한번에 해결할 수 있는 솔루션을 소개합니다. 또한 고객 요구에 맞춰 온프레미스 구축부터 클라우드 서비스까지 최적화된 도입 방법을 안내합니다.

다양한 가상화 인프라의 도입과 이에 따른 운영의 복잡성과 관리의 어려움은 점점 커져가고 있습니다. 이는 기존 레가시 인프라의 각 계층별 독립적인 모니터링 체계로는 가상화 계층에 대한 시각화가 어렵기 때문입니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 첫번째로 물리계층-가상화계층-응용어플리케이션 계층의 Full Stack 시각화를 통해 문제발생 지점을 쉽게 파악할 수 있어야 합니다.
두번째는 가상화/클라우드에서 많이 언급되고 있는 Observability를 이용하게 되면 어플리케이션 응답속도에 영향을 미치는 시스템 구성요소 문제를 확인할 수 있게 됩니다.

세번째로 가상스위치를 통해서 이루어지는 East-West 통신을 Mirroring을 하고 DPI 기술을 통해 어플리케이션을 자동으로 식별하고 어플리케이션의 응답속도를 측정함으로써 VM간 통신에서 발생하는 지연과 네트워크 문제에 대한 트러블슈팅을 할 수 있습니다.

KISTI 국가슈퍼컴퓨팅본부의 슈퍼컴퓨터 구축 사례와 운영현황을 살펴보고, 차기 시스템의 구축 계획을 소개한다. 아울러 무어의 법칙의 한계, AI 기반 혁신, 지역블록화, 에너지 이슈 등의 영향 등으로 점점 더 다변화되고 있는 HPC 인프라 기술 동향에 대해 개략적으로 논의한다.