고성능 컴퓨팅

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1. 개요

고성능 컴퓨팅(HPC)은 과학 연구, 기술 계산, 비즈니스 등 다양한 분야에서 사용되는 고성능 컴퓨터를 활용하는 기술을 의미한다. 1980년대 이전에는 벡터 컴퓨터가 주류였으나, 1990년대 이후 스칼라 컴퓨터를 초병렬로 구성하는 것이 일반화되었다. HPC는 컴퓨터 클러스터, 그리드 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, GPGPU(GPU 컴퓨팅) 등 다양한 기술과 시스템 아키텍처를 활용하며, TOP500 목록을 통해 세계에서 가장 고성능인 슈퍼컴퓨터를 확인할 수 있다. HPC는 기상 예보, 신약 개발, 유체역학 시뮬레이션 등 과학 기술 분야뿐만 아니라 데이터 웨어하우스, LOB 애플리케이션과 같은 비즈니스 분야에도 적용된다.

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고성능 컴퓨팅
지도
기본 정보
분야	컴퓨터 과학
다른 이름	슈퍼 컴퓨팅 슈퍼컴
로마자 표기	goseongneung keompyuting
목적
목표	복잡한 계산 문제 해결
대상	과학 공학 비즈니스
기술
주요 기술	병렬 처리 클러스터 컴퓨팅 그리드 컴퓨팅 분산 컴퓨팅
소프트웨어	컴파일러, 라이브러리, 프로그래밍 모델, 운영 체제
하드웨어	컴퓨터 클러스터 매스프리 병렬 프로세서 (MPP) 그래픽 처리 장치 (GPU) 인터커넥트
응용 분야
주요 분야	기상 예측 분자 모델링 물리 시뮬레이션 국방 에너지 탐사 금융 모델링 생명 과학
역사
초기 역사	1960년대 슈퍼컴퓨터 등장
발전 과정	크레이-1 (Cray-1) 데이터머신 CM-5 (Datamachine CM-5) 인텔 패스파인더 (Intel Pathfinder) IBM 딥 블루 (IBM Deep Blue)
관련 개념
관련 용어	고성능 컴퓨팅 센터, 톱500

2. 역사 및 발전 과정

고성능 컴퓨팅(HPC)은 초기에는 주로 과학 연구 분야에서 활용되었으며, 벡터 컴퓨터가 주류를 이루었다.^[14] 1990년대 이후, 스칼라 컴퓨터를 초병렬로 구성하는 방식이 주류가 되면서, 컴퓨터 클러스터가 HPC의 주요 형태로 자리 잡았다.^[14]

2000년대에 들어서면서 그리드 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅이 등장하여 HPC 자원의 활용성을 높였다. 그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 컴퓨터들을 연결하여 가상의 슈퍼컴퓨터를 구축하는 기술이며,^[5] 클라우드 컴퓨팅은 HPC 자원을 필요에 따라 유연하게 사용할 수 있게 해준다.^[4]

최근에는 GPGPU와 다중 코어 프로세서 기술이 발전하면서 HPC 시스템의 성능 향상과 전력 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. GPGPU는 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 범용 계산을 수행하는 기술이며,^[13] 다중 코어 프로세서는 하나의 칩에 여러 개의 코어를 집적하여 성능을 높인다.

HPC는 과학 연구뿐만 아니라 공학, 경영 등 다양한 분야로 활용 영역을 넓혀가고 있다. 특히, 데이터 웨어하우스, LOB, 업무처리과정 응용 프로그램 등 비즈니스 분야에서도 HPC의 활용이 증가하는 추세이다.^[1]

2. 1. 컴퓨터 클러스터

컴퓨터 클러스터는 여러 대의 컴퓨터를 네트워크로 연결하여 하나의 시스템처럼 작동하도록 구성한 것으로, 고성능 컴퓨팅(HPC)에서 널리 사용되는 형태이다. 1990년대 이후 스칼라 컴퓨터를 초병렬로 구성하는 것이 주류가 되고 있으며,^[14] HPC용 클러스터를 High-Performance Computing Cluster(HPCC)라고 한다.^[14] 시스템 구축 및 활용에는 높은 수준의 기술적 스킬이 필수적이지만, 범용 부품으로 구성할 수 있다. 유연성과 연산 성능이 뛰어나고 비교적 저렴하기 때문에 병렬 컴퓨팅을 이용한 HPC는 슈퍼컴퓨터 업계에 널리 보급되고 있다.^[10]^[11]^[13]^[14]^[15]

2. 2. 그리드 컴퓨팅

그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 여러 컴퓨터 자원을 네트워크로 연결하여 가상의 슈퍼컴퓨터를 구성하는 기술이다. 최근(2011년 11월)에는 고성능 컴퓨팅 시스템이 슈퍼컴퓨터에서 컴퓨터 클러스터 및 그리드로 전환되었다.^[5] 클러스터와 그리드에서 네트워킹이 필요하기 때문에, 고성능 컴퓨팅 기술은 축소된 백본 네트워크를 사용하여 홍보되고 있다. 축소된 백본 아키텍처는 문제 해결이 간단하고 여러 대의 라우터가 아닌 단일 라우터에 업그레이드를 적용할 수 있기 때문이다.

2. 3. 클라우드 컴퓨팅

전통적으로 고성능 컴퓨팅(HPC)은 슈퍼컴퓨터나 컴퓨터 클러스터를 구축하기 위해 온프레미스 인프라에 투자하는 것을 의미했다. 그러나 지난 10년 동안 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 상업 분야에 제공하면서 인기를 얻었다.^[4] 확장성 및 컨테이너화와 같은 특징들은 학계의 관심 또한 높였다.^[3] 하지만 클라우드의 보안 문제, 특히 데이터 기밀성은 클라우드 또는 온프레미스 HPC 자원 중 어떤 것을 선택할지 결정할 때 여전히 고려해야 할 사항이다.^[4]

2. 4. GPGPU (GPU 컴퓨팅)

'''GPGPU''' ('''General-Purpose computing on Graphics Processing Units''')는 GPU를 이용한 범용 계산을 의미하며,^[13] '''GPU 컴퓨팅'''이라고도 불린다. 여기서 ''Computing''은 그래픽 처리에 국한되지 않고 모든 계산 처리를 의미한다.^[19]

GPU는 본래 그래픽 처리를 위해 설계되었지만, 높은 병렬 처리 능력 덕분에 범용 계산에도 활용되기 시작했다. GPU는 SIMD 방식의 고성능 병렬 프로세서로, 연산 장치의 최소 단위는 '스트림 프로세서'^[20] 또는 '스트리밍 프로세서'^[21]라고 불린다. 스트림 프로세서는 단순한 구조로, CPU처럼 복잡한 처리는 어렵지만, 집적도를 높여 이론 연산 성능을 높일 수 있다.

2. 4. 1. GPGPU의 장점

GPU는 동일 세대 제조 공정의 CPU보다 이론 연산 성능(FLOPS)이 훨씬 높다. 또한, CPU와 비교하여 전력당 이론 연산 성능(와트당 성능, Performance per Watt) 즉, 전력 효율이 높은 것도 GPU의 특징이다.^[13] 따라서 HPC 분야에서도 x86/x64 기반 CPU를 다수 사용하는 것보다 GPU를 다수 사용하는 것이 저렴하고 효율적인 시스템이 될 것으로 기대할 수 있다.

2. 4. 2. GPGPU 프로그래밍

'''GPGPU''' ('''General-Purpose computing on Graphics Processing Units''')는 GPU를 이용한 범용 계산을 의미하는 약어(이니셜리즘)이며,^[13] '''GPU 컴퓨팅'''이라고도 불린다. GPU는 컴퓨터 그래픽스에 특화된 설계였으나, 통합형 셰이더 아키텍처의 등장 이후, CUDA나 OpenCL과 같이 GPU를 범용 병렬 프로세서로 접근할 수 있는 프로그래밍 인터페이스(API) 및 프로그래밍 언어 확장의 표준화와 지원·보급이 시작되었다. C언어와 같은 널리 사용되는 언어도 사용할 수 있게 되었다.

하지만 CUDA나 OpenCL 등 GPGPU를 지원하는 API에서 디바이스 측 커널 기술에 사용되는 C/C++은 독자적인 확장이 적용되어 CPU용 프로그램 기술에 사용되는 범용 C/C++과 다르다. 또한, CUDA는 호스트 측 C/C++에도 확장이 포함되어 있으며 전용 컴파일러를 사용해야 하는 등, GPGPU 대응 응용 프로그램을 개발하려면 기존 CPU용 프로그래밍과는 다른 기술과 지식이 필요하다.

2. 4. 3. HPC용 GPU 제품

NVIDIA Tesla 및 AMD FirePro S 시리즈와 같이 HPC 분야에서 범용 계산을 중심으로 설계된 프로세서 및 그래픽 카드가 제조 및 판매되고 있다. 이들은 NVIDIA GeForce 및 AMD Radeon과 같은 소비자용 제품에 사용되는 칩을 기반으로 하지만, 그래픽 출력 기능을 갖추지 않고 "GPU 가속기" 또는 "컴퓨팅 프로세서 보드"라고 불린다.^[22]^[23] 또한, PC나 엔트리 모델 워크스테이션용 그래픽 카드와 달리, HPC용으로 ECC 메모리 지원 기능도 갖추고 있다.

2. 4. 4. GPGPU 기반 HPC 시스템 사례

도쿄공업대학의 슈퍼컴퓨터 츠바메는 GPGPU 기반의 대표적인 HPC 시스템으로 꼽힌다.^[13] TOP500 상위에는 인텔이나 AMD의 범용 CPU와 NVIDIA Tesla GPU를 함께 탑재한 슈퍼컴퓨터들이 이름을 올리고 있다.^[24]^[25]

2014년 11월 Green500 순위에서는 AMD FirePro S9150 GPU를 탑재한 독일 GSI 연구소의 L-CSC 클러스터가 1위를 차지했다.^[26]^[27]

2. 5. 다중 코어 시스템

다중 코어 프로세서는 하나의 칩에 여러 개의 코어를 집적하여 병렬 처리 성능을 높인 것으로, HPC 분야에서 활용되고 있다. x86 아키텍처 기반 다중 코어 시스템으로는 인텔의 Xeon Phi(제온 파이), PEZY Computing(페지 컴퓨팅)의 PEZY-SC 등이 있다.

2. 5. 1. 인텔 Xeon Phi

x86 아키텍처 기반의 다중 코어 시스템으로 인텔은 코드명 Larrabee(라라비)라 불리는 제품을 개발했으나 중단되었다. Larrabee(라라비)의 개념 자체는 Xeon Phi(제온 파이)에 계승되어 PCI Express 연결을 통한 독립적인 가속기 장치로 개발 및 판매가 계속되고 있다.

2. 5. 2. PEZY-SC

PEZY Computing(페지 컴퓨팅)의 다중 코어 프로세서 "PEZY-SC"^[28]를 탑재한 슈퍼컴퓨터가 2015년 6월 Green500에서 1위부터 3위까지를 독점했다.^[29] PEZY-SC(페지-SC)는 PCI Express 연결을 통한 코프로세서이며, GPU(GPGPU)와 유사한 점도 있다. 그러나 GPU가 SIMD형(Single instruction, multiple threads^영어)인 것에 반해, PEZY-SC(페지-SC)는 MIMD형을 채용하여, 보다 유연성 즉, 사용 편의성이나 소프트웨어 개발의 용이성을 목표로 한 설계이다.^[30]

3. 주요 기술 및 구성 요소

고성능 컴퓨팅(HPC)은 시스템 관리(네트워크 및 보안 지식 포함), 병렬 컴퓨팅, 병렬 프로그래밍을 다학제 분야로 통합하여 디지털 전자공학, 컴퓨터 아키텍처, 시스템 소프트웨어, 프로그래밍 언어, 알고리즘 및 계산 기법을 결합한다.^[5]

고성능 컴퓨팅 기술은 고성능 컴퓨팅 시스템을 구현하고 생성하는 데 사용되는 도구와 시스템이다.^[7] 1980년대 이전에는 벡터 컴퓨터가 주류였지만, 1990년대 이후로는 스칼라 컴퓨터를 초병렬로 구성하는 것이 주류가 되고 있다.^[14] HPC용 클러스터를 High-Performance Computing Cluster, HPCC(en:HPCC)라고 한다. 시스템 구축 및 활용에는 높은 수준의 기술적 스킬이 필수적이지만, 범용 부품으로 구성할 수 있다. 유연성과 연산 성능 면에서 뛰어나고 비교적 저렴하기 때문에 병렬 컴퓨팅을 이용한 HPC는 슈퍼컴퓨터 업계에 널리 보급되고 있다.^[10]^[11]^[13]^[14]^[15]

상용 HPC 기술의 예시는 다음과 같다.

구조 설계를 위한 자동차 충돌 시뮬레이션
신약 설계를 위한 분자 상호 작용
자동차 또는 비행기의 공기 흐름

3. 1. 시스템 아키텍처

HPC 시스템은 최근(2011년 11월)에는 슈퍼컴퓨터에서 컴퓨터 클러스터 및 그리드로 전환되었다.^[5] 클러스터와 그리드에는 네트워킹이 필요하며, 축소된 백본 네트워크를 사용하는 고성능 컴퓨팅 기술이 (2011년 11월 기준) 홍보되고 있다. 축소된 백본 아키텍처는 문제 해결이 간단하고 여러 대의 라우터가 아닌 단일 라우터에 업그레이드를 적용할 수 있기 때문이다.

"슈퍼컴퓨팅"이라는 용어는 고성능 컴퓨팅(HPC)이라는 용어 이후에 등장했다.^[1] HPC는 때때로 슈퍼컴퓨팅과 동의어로 사용되지만, 다른 맥락에서는 "슈퍼컴퓨터"가 "고성능 컴퓨터"의 더 강력한 하위 집합을 가리키는 데 사용되며, "슈퍼컴퓨팅"이라는 용어는 "고성능 컴퓨팅"의 하위 집합이 된다.

3. 2. 병렬 프로그래밍

HPC 시스템의 성능을 최대한 활용하기 위해서는 병렬 프로그래밍 기술이 필수적이다. 대부분의 현재 애플리케이션은 HPC 기술을 위해 설계된 것이 아니라 개조된 것이기 때문에, 더 강력한 프로세서나 기계로 확장하도록 설계되거나 테스트되지 않았다.^[7] 네트워킹 클러스터와 그리드는 다중 프로세서 및 컴퓨터를 사용하기 때문에 이러한 확장 문제는 미래의 슈퍼컴퓨팅 시스템에서 중요한 시스템을 마비시킬 수 있다. 따라서 기존 도구가 고성능 컴퓨팅 커뮤니티의 요구 사항을 충족하지 못하거나 HPC 커뮤니티가 이러한 도구를 인식하지 못하는 것이다.^[7]

3. 3. 네트워킹

컴퓨터 클러스터와 그리드 컴퓨팅에서 네트워킹이 필요하기 때문에, 고성능 컴퓨팅 기술은 축소된 백본 네트워크를 사용하여 홍보되고 있다.^[5] 축소된 백본 아키텍처는 문제 해결이 간단하고 여러 대의 라우터가 아닌 단일 라우터에 업그레이드를 적용할 수 있기 때문이다.^[5]

대부분의 현재 애플리케이션은 HPC 기술을 위해 설계된 것이 아니라 개조된 것이기 때문에 더 강력한 프로세서나 기계로 확장하도록 설계되거나 테스트되지 않았다.^[7] 네트워킹 클러스터와 그리드는 다중 프로세서 및 컴퓨터를 사용하기 때문에 이러한 확장 문제는 미래의 슈퍼컴퓨팅 시스템에서 중요한 시스템을 마비시킬 수 있다.^[7]

4. 활용 분야

고성능 컴퓨팅(HPC)은 과학 연구, 공학, 경영 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

"슈퍼컴퓨팅"이라는 용어 이후에 HPC라는 용어가 등장했다.^[1] HPC는 때때로 슈퍼컴퓨팅과 동의어로 사용되지만, 다른 맥락에서는 "슈퍼컴퓨터"가 "고성능 컴퓨터"의 더 강력한 하위 집합을 가리키는 데 사용되며, "슈퍼컴퓨팅"이라는 용어는 "고성능 컴퓨팅"의 하위 집합이 된다.

1980년대 이전에는 벡터 컴퓨터가 주류였지만, 1990년대 이후로는 스칼라 컴퓨터를 초병렬로 구성하는 것이 주류가 되고 있다.^[14] HPC용 클러스터를 HPCC(en:HPCC)라고 한다. 시스템 구축 및 활용에는 높은 수준의 기술적 스킬이 필수적이지만, 범용 부품으로 구성할 수 있다. 유연성과 연산 성능 면에서 뛰어나고 비교적 저렴하기 때문에 병렬 컴퓨팅을 이용한 HPC는 슈퍼컴퓨터 업계에 널리 보급되고 있다.^[10]^[11]^[13]^[14]^[15]

가장 고성능인 슈퍼컴퓨터는 TOP500 목록에서 확인할 수 있다. TOP500은 세계에서 가장 고성능인 컴퓨터 시스템 상위 500대 목록이다. 목록은 6월과 11월에 연 2회 개정되어 각각 ISC(International Supercomputing Conference)와 SC(Supercomputing Conference)에서 발표된다.

HPC는 주로 과학 연구 또는 계산 과학에서 수치 계산에 많이 사용된다. 관련 용어로 '''고성능 기술 계산'''(high performance technical computing, '''HPTC''')이 있으며, 이는 전산 유체 역학(computational fluid dynamics)^[16], 가상 프로토타입 구축 및 시험 등 공학적 활용을 가리킨다. 최근에는 클러스터 기반 고성능 컴퓨터가 데이터 웨어하우스, LOB 애플리케이션(line-of-business application), 트랜잭션 처리 등 비즈니스에도 활용되기 시작했다.

HPC는 시스템 관리(네트워크 및 보안 지식 포함), 병렬 컴퓨팅, 병렬 프로그래밍을 다학제 분야로 통합하여 디지털 전자공학, 컴퓨터 아키텍처, 시스템 소프트웨어, 프로그래밍 언어, 알고리즘 및 계산 기법을 결합한다.^[5]

고성능 컴퓨팅 기술은 고성능 컴퓨팅 시스템을 구현하고 생성하는 데 사용되는 도구와 시스템이다.^[7] 2011년 11월 기준으로, 고성능 컴퓨팅 시스템은 슈퍼컴퓨터에서 컴퓨터 클러스터 및 그리드로 전환되었다.^[5]

4. 1. 과학 연구

HPC는 천체 물리학, 핵융합, 기상 예보, 신약 개발, 유전체 분석 등 다양한 과학 연구 분야에서 활용된다.

정부 및 연구 기관에서는 과학자들이 은하 생성, 핵융합 에너지 및 지구 온난화를 시뮬레이션하고 더 정확한 단기 및 장기 기상 예보를 생성하기 위해 노력하고 있다.^[6] IBM 로드러너(미국 에너지부 로스앨러모스 국립 연구소에 위치)는 핵무기의 성능, 안전성 및 신뢰성을 시뮬레이션하고 기능을 인증했다.^[8]

상용 HPC 기술의 예로는 다음이 있다.

구조 설계를 위한 자동차 충돌 시뮬레이션
신약 설계를 위한 분자 상호 작용
자동차 또는 비행기의 공기 흐름

4. 2. 공학

HPC는 전산 유체 역학, 구조 설계, 자동차 충돌 시뮬레이션, 항공기 공기 흐름 분석 등 공학 응용 프로그램들에 적용된다.^[5]

4. 3. 경영

HPC는 경영 분야에서 데이터 웨어하우스, LOB, 업무처리과정 응용 프로그램, 트랜잭션 처리 등에 활용된다.^[5] 최근에는 클러스터 기반 슈퍼컴퓨터에서 작동하는 이러한 응용 프로그램들에 HPC가 적용되고 있다.

5. TOP500

TOP500은 린팩 벤치마크를 기준으로 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 500대의 목록을 발표하는 프로젝트이다. 가장 강력한 고성능 컴퓨터에 대한 정보는 [http://www.top500.org/ TOP 500]에서 찾아볼 수 있다. TOP500 목록은 1년에 두 번, 6월과 11월에 개정되어 각각 ISC(International Supercomputing Conference)와 SC(Supercomputing Conference)에서 발표된다.

5. 1. 린팩(LINPACK) 벤치마크

TOP500은 고성능 린팩(High Performance LINPACK, HPL) 벤치마크를 기준으로 측정한 세계에서 가장 빠른 500대 고성능 컴퓨터를 순위 매기는 목록이다. 모든 기존 컴퓨터가 순위에 포함되는 것은 아닌데, HPL 벤치마크를 실행할 수 없거나(예: 자격 미달), 소유자가 HPL 점수를 제출하지 않았기 때문이다(예: 시스템 규모가 (방위 목적 등으로) 공개되는 것을 원치 않음). 또한 단일 린팩 벤치마크의 사용은 논란의 여지가 있는데, 단일 측정으로는 고성능 컴퓨터의 모든 측면을 테스트할 수 없기 때문이다. 이러한 린팩 테스트의 한계를 극복하기 위해 미국 정부는 테네시 대학교의 잭 돈가라에게 린팩과 기타 테스트를 포함하는 HPC 챌린지 벤치마크 제품군을 만들도록 의뢰했다. 이 제품군은 일부 HPC 조달에 사용되었지만 단일 숫자로 축소할 수 없기 때문에 덜 유용한 TOP500 린팩 테스트의 홍보 효과를 극복하지 못했다. TOP500 목록은 1년에 두 번, 6월 ISC 유럽 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 11월 미국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 업데이트된다.

5. 2. HPC 챌린지 벤치마크

잭 돈가라는 린팩 테스트의 한계를 극복하기 위해 미국 정부의 의뢰를 받아 린팩과 기타 테스트를 포함하는 HPC 챌린지 벤치마크 제품군을 개발했다. 이 제품군은 일부 HPC 조달에 사용되었지만, 단일 숫자로 결과를 요약할 수 없어 TOP500 린팩 테스트만큼의 홍보 효과를 얻지는 못했다.

5. 3. 순위 발표

TOP500은 고성능 린팩(High Performance LINPACK, HPL) 벤치마크를 기준으로 측정한 세계에서 가장 빠른 500대 고성능 컴퓨터를 순위 매기는 목록이다. 모든 기존 컴퓨터가 순위에 포함되는 것은 아닌데, HPL 벤치마크를 실행할 수 없거나, 소유자가 HPL 점수를 제출하지 않았기 때문이다. TOP500 목록은 1년에 두 번, 6월 ISC 유럽 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 11월 미국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 업데이트된다.

참조

_[1] OED Supercomputing 1944
_[2] 웹사이트 Launching a New Class of U.S. Supercomputing https://www.energy.g[...] Department of Energy 2022-11-17
_[3] 웹사이트 High-performance computing in the cloud? https://www.csc.fi/d[...] CSC – IT Center for Science
_[4] 웹사이트 A case study on data protection and security decisions in cloud HPC https://pure.port.ac[...] School of Computing, University of Portsmouth, Portsmouth, U.K. 2018-01-24
_[5] 보고서 High Performance Computing http://system.tstc.e[...] Texas State Technical College 2005
_[6] 웹사이트 High Performance Computing: RAM vs CPU http://drdobbs.com/h[...] 2007-04-30
_[7] 보고서 High Performance Tools & Technologies https://computing.ll[...] Lawrence Livermore National Laboratory, U.S. Department of Energy 2004-12
_[8] 웹사이트 High Performance Computing http://cio.energy.go[...] US Department of Energy
_[9] 서적 岩波講座計算科学別巻『スーパーコンピュータ』「はじめに」より
_[10] 서적 数値線形代数の数理とHPC 共立出版 2018-08
_[11] 서적 The Art of High Performance Computing for Computational Science, Vol. 1 Springer 2019
_[12] 서적 The Art of High Performance Computing for Computational Science, Vol. 2 Springer 2019
_[13] 서적 計算科学のためのHPC技術１大阪大学出版会 2017-03
_[14] 서적 計算科学のためのHPC技術２大阪大学出版会 2017-03
_[15] 서적 並列プログラミング入門: サンプルプログラムで学ぶ OpenMP と OpenACC 東京大学出版会 2015
_[16] 서적 Computational Fluid Dynamics -Incompressible Turbulent Flows- Springer 2017
_[17] 서적 Highly parallel computing Benjamin/Cummings 1989
_[18] 기타
_[19] 웹사이트 About GPGPU.org http://gpgpu.org/abo[...] 2023-09-06
_[20] 웹사이트 エルミタージュ秋葉原 – AMD、ストリームプロセッサ数896基の新ミドルレンジ「Radeon HD 7790」発表 http://www.gdm.or.jp[...] 2023-09-06
_[21] 웹사이트 ホワイトペーパー; NVIDIA の次世代 CUDA™コンピュートアーキテクチャ：Fermi™ http://www.nvidia.co[...] 2023-09-06
_[22] 웹사이트 世界をリードするスーパーコンピュータでアクセラレータの採用が広がる https://www.nvidia.c[...] 2023-09-06
_[23] 웹사이트 NVIDIA Tesla C1060 | 株式会社エルザジャパン https://www.elsa-jp.[...] 2023-09-06
_[24] 웹사이트 【PC Watch】中国のNVIDIA Tesla搭載スパコンがTOP500の2位に https://pc.watch.imp[...] 2023-09-06
_[25] 웹사이트 【PC Watch】 TOP500でOpteron 6274/Tesla K20X搭載システムが1位 https://pc.watch.imp[...] 2023-09-06
_[26] 웹사이트 AMD FirePro S9150搭載マシンが、Green500でNo.1を獲得 - 最新情報 - ニュース - 株式会社エーキューブ https://www.acube-co[...] 2023-09-06
_[27] 웹사이트 「AMD FirePro」搭載スーパーコンピューターが Green500 Listで首位を獲得-Sapphire PGS-プロフェッショナル・グラフィックスソリューション http://www.sapphirep[...] 2023-09-06
_[28] 웹사이트 PEZY-SCプロセッサ - PEZY Computing http://www.pezy.co.j[...] 2023-09-06
_[29] 웹사이트 国産スパコン“PEZYシステム”がGreen500の1～3位を独占～省エネ高性能を競う世界ランキングで - PC Watch https://pc.watch.imp[...] 2023-09-06
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