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멀티코어 컴퓨팅 연구실
FPGA 클러스터용 CUDA 프로그래밍 환경 기술개발
서울대학교 / 총괄책임자 : 이재진 / E-mail : jaejin@snu.ac.kr
과제 소개
본 과제는 FPGA 및 FPGA 기반 이종 클러스터를 위한 CUDA 프로그래밍 환경을 개발하여 기존 FPGA 프로그래밍의 어려움 및 문제점을 극복하는 것을 목표로 한다.
GPU용으로 작성된 CUDA 코드를 수정 없이 FPGA 및 FPGA 기반 이종 클러스터에서 실행할 경우 쉽게 저전력소모 및 고성능을 달성할 수 있다. 이를 위해 단일 FPGA용 CUDA 프로그래밍 모델, FPGA간 직접 통신 라이브러리, FPGA 클러스터용 CUDA 프로그래밍 모델, FPGA 클러스터용 cuDNN 호환 라이브러리를 개발한다.
그 결과로 고성능 및 저전력 소모가 주요 현안인 고성능컴퓨팅 분야의 기술 혁신을 견인하고, 하드웨어 제조사의 비공개 프로그래밍 환경에 종속되던 현재의 가속기 시장 구조를 오픈소스 S/W 중심의 구조로 전환시켜 산업의 전반적인 발전에 기여하며, FPGA 기반 이종 컴퓨팅 기술 태동기에 원천 기술을 확보하여 기술 선도국의 지위를 확보한다.
인사말
멀티코어 컴퓨팅 연구실은 고성능 멀티코어 컴퓨팅 시스템을 위한 소프트웨어 도구와 그 기술에 대해 연구하고 있습니다. 특히 범용 CPU와 가속기를 혼용하는 이종(heterogeneous) 컴퓨터시스템의 프로그래밍 환경에 연구의 초점을 맞추고 있으며, 프로그램 분석, 최적화, 디버깅에 필요한 기술들을 실용성을 고려하여 다양한 레벨에서 연구하고 있습니다.
연락처
Phone : +82-2-880-1837
Fax : +82-2-886-7589
찾아오는길
서울특별시 관악구 관악로1 서울대학교 301동 515호
지하철 2호선 낙성대역
- 낙성대역 4번 출구로 나와 직진, GS 주유소에서 좌회전하여 장블랑제리 앞 정류장에서 관악02 버스를 타고 신공학관(301동)에 내립니다.
지하철 2호선 서울대입구역
- 서울대입구역 3번 출구로 나와 시내버스 5511 또는 시내버스 5513을 타고 신공학관(301동)에 내립니다.
총괄책임자
  • 이재진 교수
  • 컴파일러, 운영체제, 컴퓨터 구조의 상호 작용
  • jaejin@snu.ac.kr
  • +82-2-880-1863
이재진 교수는 현재 서울대학교 컴퓨터공학부에서 멀티코어 컴퓨팅 연구실을 이끌고 있다. 서울대학교 물리학과에서 학사학위를, Stanford 대학교에서 Computer Science 석사학위, University of Illinois at Urbana-Champaign에서 Computer Science 박사학위를 취득하였다. 박사학위 취득후 University of Illinois at Urbana-Champaign에서 6개월간 Visiting Lecturer로 근무하였으며, 서울대학교에 부임하기전 Michigan State University의 Dept. of Computer Science and Engineering에서 조교수로 2년 6개월동안 근무하였다. 2009년에 시작한 한국연구재단의 창의연구사업(매니코어 프로그래밍 연구단)을 9년간 성공적으로 수행하였고, 그 결과로 클러스터용 OpenCL 프로그래밍 환경인 SnuCL을 공개하여 세계 65개국 400여개 기관에서 다운로드 하였고, 국내 최초의 이종 슈퍼컴퓨터인 천둥을 2012년에 개발하고 일반에 공개하여 운영하고 있다. Parallel Processing 분야의 주요 국제 학술대회인 ICS, IPDPS, MICRO, PACT, PPoPP, SC에서 PC member로 활동한 바 있으며, 현재 Journal of Parallel and Distributed Computing의 associate editor로 활동하고 있다. 범용 CPU와 GPU 및 FPGA를 가속기로 이용하는 이종 컴퓨터시스템의 프로그래밍 환경에 대하여 연구하고 있으며, 컴퓨터시스템 관점에서 Quantum Computing에 접근하고 있다.
구성원
박정호 / Ph.D. Candidates
- 성능 가속기 컴퓨팅, 분산 병렬 시뮬레이터
- jungho@aces.snu.ac.kr
이용준 / Ph.D. Candidates
- 멀티코어 프로그래밍 환경, 이종 컴퓨팅 시스템
- yongjun@aces.snu.ac.kr
김홍준 / Ph.D. Candidates
- 임베디드 멀티코어 시스템을 이용한 전력 절감, 브라우저 및 자바스크립트 엔진 병렬화
- hongjune@aces.snu.ac.kr
조강원 / Ph.D. Candidates
- 이종 클러스터를 위한 프로그래밍 환경, 고성능 컴퓨팅 애플리케이션
- gangwon@aces.snu.ac.kr
다오탄뚜안 / Ph.D. Candidates
- 고성능 컴퓨팅, 컴파일러, 이종 클러스터를 위한 런타임 시스템
- thanhtuan@aces.snu.ac.kr
정우근 / Ph.D. Candidates
- 고성능 컴퓨팅 어플리케이션, 병렬 컴퓨팅을 위한 컴파일러 및 런타임
- wookeun@aces.snu.ac.kr
정재훈 / Ph.D. Candidates
- GPGPU, 병렬 프로그래밍
- jaehoon@aces.snu.ac.kr
김정욱 / M.S. Students
- 고성능 컴퓨팅, 이종 컴퓨팅 시스템
- jungwook@aces.snu.ac.kr
김희훈 / M.S. Students
- 인공 신경망, GPGPU, 알고리즘/자료구조, 시스템 프로그래밍
- heehoon@aces.snu.ac.kr
김형모 / M.S. Students
- GPGPU, 컴파일러, 시스템 프로그래밍
- hyungmo@aces.snu.ac.kr
도영동 / M.S. Students
- HPC 벤치마크 소프트웨어 최적화
- youngdong@aces.snu.ac.kr
오평석 / M.S. Students
- GPGPU, FPGA, 강화학습
- pyeongseok@aces.snu.ac.kr
손장현 / M.S. Students
- GPGPU, FPGA
- janghyun@aces.snu.ac.kr
박대영 / M.S. Students
- GPGPU, CUDA
- daeyoung@aces.snu.ac.kr
연구 목표
FPGA 및 FPGA 기반 이종 클러스터를 위한 CUDA 프로그래밍 환경을 개발하여 기존 FPGA 프로그래밍의 어려움 및 문제점을 극복하고, GPU 기반 CUDA 코드를 수정 없이 FPGA 및 FPGA 기반 이종 클러스터에서 실행할 수 있도록 하여 저전력소모 및 고성능을 달성
기술 태동기의 기회 이용
FPGA를 일반 계산에 이용할 수 있도록 하는 기술은 태동기에 있고 기술 태동기의 기회를 이용하여 원천기술을 확보하고 기술을 선점
CUDA 프로그래밍 모델
기존 GPU 기반 이종 시스템에서 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 모델인 CUDA를 타깃으로 하여 연구개발 결과의 영향력 극대화
과제 내용
이종 프로그래밍 환경의 핵심 시스템 S/W 4종(프로그래밍 모델, 활용 라이브러리, 통신 라이브러리, 클러스터 용 프로그래밍 모델)을 개발한다.
FPGA 용 프로그래밍 모델
현재 딥 러닝 등에 가장 널리 사용되는 GPU 프로그래밍 모델인 CUDA 프로그래밍 모델을 FPGA 용으로 구현
- 본 연구진이 기 개발한 단일 FPGA 용 OpenCL 프레임워크 기술을 기반으로 FPGA 용 CUDA 프로그래밍 모델 개발
- 컴파일러를 통한 메모리 액세스 패턴 분석 기술을 개발하여 실행하는 애플리케이션에 대한 최적화된 FPGA 용 메모리 서브시스템을 자동으로 생성
- FPGA 프로그래밍을 일반 GPU 프로그래밍 수준으로 쉽게 수행할 수 있도록 함
FPGA 활용 라이브러리
시스템 내 하나의 FPGA, 혹은 FPGA 기반 이종 클러스터 내 FPGA 전체를 활용하여 고성능을 이끌어 낼 수 있도록 하는 라이브러리의 개발
- GPU 기반 이종 시스템에서 가장 널리 사용되는 라이브러리인 cuDNN을 FPGA 기반 이종 클러스터에 구현하는 것을 타깃으로 함
- cuDNN을 사용하는 기존 애플리케이션(예: TensorFlow 같은 딥 러닝 프레임워크)을 수정 없이 FPGA 또는 FPGA 기반 이종 클러스터 내 모든 FPGA 상에서 실행
FPGA 용 통신 라이브러리
FPGA 간 직접 통신을 가능하게 하는 통신 모듈 및 프로그래밍 인터페이스 개발
- 한 노드 내 또는 노드 간 FPGA 간 직접통신을 가능하게 하는 프로토콜 및 라이브러리의 개발
FPGA 기반 이종 클러스터용 프로그래밍 모델
FPGA 기반 이종 클러스터 내의 모든 FPGA 하나의 CUDA 디바이스로 보이도록 하는 CUDA 프로그래밍 모델의 개발
- 본 연구진이 기 개발하여 오픈소스화한 이종 클러스터용 OpenCL 프레임워크인 SnuCL(http://snucl.snu.ac.kr)의 개발 경험과 축적된 기술을 이용하여 FPGA 기반 이종 클러스터용 CUDA 프로그래밍 모델 개발
- FPGA 기반 이종 클러스터의 쉬운 프로그래밍 및 고성능 달성
연구성과
학술대회 논문발표 전문학술지 논문 게재
국외 국내 국외 국내
2017 3 4 0 1
2016 3 3 1 2
2015 1 1 2 0
2014 3 2 0 1
2013 2 0 0 1
2012 4 2 0 1
공개 SW
이종클러스터를 위한 프로그래밍 모델 ‘SnuCL’
- SnuCL은 이종 클러스터에 나누어 장착된 다양한 종류의 계산 디바이스가 마치 단일 노드에 모여 있는 것 같은 환상(illusion)을 제공하고, 계산 디바이스 간의 통신을 자동으로 제어하며 OpenCL의 메모리 컨시스턴시를 보장함
- SnuCL을 사용하면 단일 노드를 대상으로 개발된 OpenCL 프로그램을 그대로 이종 클러스터에서 실행시킬 수 있어 쉬운 프로그래밍과 고성능을 달성할 수 있음
- SnuCL 발표 이후 비슷한 개념을 가진 소프트웨어가 몇 가지 더 나왔지만, 수백~수천 노드 규모의 대규모 이종 클러스터에서 성능 확장성을 가지는 것은 SnuCL이 유일
SnuCL은 공개 이후 전 세계 64여개국 이상의 학교, 연구소, 기업에서 1,700회 이상 다운로드 되었으며, 국내에서 개발된 프로그래밍 환경이 전 세계적으로 인지도를 가지고 널리 사용되는 것은 처음이다.
- 학교: Cornell, Georgia Tech, Kyoto University, MIT, Nanyang Technological University, National University of Singapore, NUDT, Peking University, Rice University, Stanford, UIUC, UT Austin 등
- 연구소: Argonne National Laboratory, Barcelona Supercomputing Center, Chinese Academy of Science, LLNL 등
- 기업: Altera, AMD, Cisco, Dell, GE Healthcare, HP, Huawei, IBM, Intel, LG, Microsoft, NEC, NVIDIA, Samsung, Texas Instruments 등
컴퓨터공학 분야 최상위 국제 학술대회에서 다음과 같이 9차례 튜토리얼로 소개하였다.
- PACT 2011, PPoPP 2012, CGO 2012, PLDI 2012, ICS 2012, ICS 2013, ISC 2013, PACT 2013, PPoPP 2014
- 국내에서 자체 개발한 소프트웨어로 여러 주요 국제 학술대회에서 튜토리얼을 실시한 최초의 사례
주요 프로세서 벤더 중 하나인 미국 AMD사 홈페이지에서 SnuCL을 OpenCL 기반 클러스터용 프로그램 개발 소프트웨어로 소개하고 있다.
SnuCL 외에도 본 과제에서 연구개발한 기술을 적용한 오픈 소스 소프트웨어 4종을 공개하였다. (SFMalloc, SNU NPB Suite, SNU-SAMSUNG OpenCL Framework, SnuCL-Tr)
공개SW 주소
http://snucl.snu.ac.kr
졸업생 취업 현황
Postdoc. Dr. Christophe Dubach School of Informatics, University of Edinburgh
Ph.D. 김정현 Samsung Electronics
Ph.D. 서상민 Argonne National Laboratory
Ph.D. 김정원 Oak Ridge National Laboratory
Ph.D. 장춘기 Samsung Advanced Institute of Technology
Ph.D. Bernhard Egger Department Computer Science and Engineering, Seoul National University
M.S. 박지영 TmaxSoft
M.S. 신재호 SK Hynix
M.S. 서보준 LG Electronics
M.S. 박선명 University of Illinois, Urbana-Champaign
M.S. 나정호 TmaxSoft
M.S. 김홍규 LG Electronics
M.S. 김승균 LG Electronics
M.S. 이주환 Georgia Institute of Technology
M.S. 박은병 University of North Carolina at Chapel Hill
M.S. 박진호 NCSoft
M.S. 전보성 Tibero
M.S. 김지훈 Nexon
M.S. 하태준 S-Core
M.S. 김광섭 LG Electronics
M.S. 남윤성 Samsung Electronics
M.S. 이종영 Samsung Electronics
M.S. 정창희 Georgia Institute of Technology
M.S. 권기원 Qualcomm Korea
홍보-신문
서울대 이재진 교수팀, 국가슈퍼컴퓨팅 경진대회 대상
- 연합뉴스 http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2017/08/16/0200000000AKR20170816040500004.HTML
국산 슈퍼컴퓨터 '천둥' 세계 278위 등극
- 연합뉴스 http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2012/11/12/0200000000AKR20121112062300017.HTML
- 위와 관련된 39건의 언론 보도가 추가로 있음
'순수 국내기술' 슈퍼컴퓨터, 첫 500위권 진입 - 이데일리
순수 우리기술 슈퍼컴퓨터 ‘천둥’, 세계 278위 등극 - 파이낸셜뉴스
우리기술 슈퍼컴퓨터 '천둥' 세계 278위 등극 - 뉴시스
이재진 교수팀 개발 슈퍼컴퓨터 '천둥' 성능평가 세계 278위 - 한국일보
순수 우리 기술로 만든 슈퍼컴퓨터 ‘천둥’ 계산 속도 세계 278위 - 국민일보
국산 슈퍼컴퓨터 ‘천둥’ 세계 278위 - 아주경제
우리기술 슈퍼컴퓨터 '천둥' 세계 278위 등극 - 중앙일보
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한국의 슈퍼컴 ‘천둥’ 세계 278위 - KBS
"천둥의 속도, 10년 뒤엔 PC도 가능" – 소년한국일보
수백억 슈퍼컴 국내서 싼값에 만든다
- 연합뉴스
https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=001&aid=0005511395
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서울대 연구팀, 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 개발 - 머니투데이
세계 최고속도 슈퍼컴 구축용 SW 개발 - 지디넷코리아
흔해 빠진 부품으로 슈퍼컴 만든다고? - 동아사이언스
Korea develops new software for world’s fastest supercomputer - The Korea Times
서울대, 세계 최고속 슈퍼컴퓨터 신기술 개발 - 아이뉴스24
'슈퍼컴퓨터 구축비용·전력소모 8% 절감' SW 신기술 개발 - 대덕넷
저렴하고 전기 덜 쓰는 세계수준 슈퍼컴퓨터 가능성 열렸다 - 아시아경제
고효율·저비용 국산 슈퍼컴퓨터 개발 - 아주경제
슈퍼컴 구축비 12분의 1로 줄인 신기술 개발 - 세계일보
빠르고 값싼 슈퍼컴퓨터 제작 기술 개발 - YTN
수백억 슈퍼컴 국내서 싼값에 만든다 - SBS
고효율 · 저비용 국산 슈퍼컴퓨터 개발 - 전자신문
세계서 가장 빠른 `슈퍼컴`…국내 독자개발 길 열렸다 - 한국경제
슈퍼컴퓨터 구축 비용 획기적 절감 - 파이낸셜뉴스
서울대 이재진 교수팀, 가격 80% 확 낮춘 슈퍼 컴퓨터 개발 - 매일경제
고성능 슈퍼컴퓨터 저렴하게 만들 길 열려 - 채널A
슈퍼컴퓨터 국산화 길 열렸다 - KBS
고효율·저비용 국산 슈퍼컴퓨터 국내 연구진이 개발 - 뉴시스
서울대 연구팀, 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 개발 - 뉴스1
수백억 슈퍼컴 국내서 싼값에 만든다 - YTN SCIENCE
세계서 가장 빠른 수퍼컴퓨터 국산화 - 중앙일보
서울대 이재진 교수팀, GPU 기반 슈퍼컴 SW 개발…노드당 성능비 최고 - 디지털데일리
시중 부품으로 세계 최상급 슈퍼컴 제작 - 서울신문
기성부품으로 가장 빠르면서 저렴한 슈퍼컴퓨터 개발 가능성 열다 - 공감코리아