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학술저널
저자정보
최수혁 (홍익대학교) 정은성 (홍익대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제4호(통권 제533호)
발행연도
2022.4
수록면
47 - 67 (21page)
DOI
10.5573/ieie.2022.59.4.47

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컴퓨터의 발전과 함께 기상예보에 수치예보를 활용하는 시대가 도래하게 되었으며, 강력한 컴퓨팅 자원의 등장으로 수치예보모델의 복잡도 역시 계속 증가하고 있다. 동시에 모델의 정확도를 높이기 위해서는 가용한 컴퓨터 자원을 증가시켜야 하며, 이를 위해서는 CPU, GPU, Storage I/O의 최적화에 관한 연구가 필수 불가결하다. 이에 본 논문에서는 수치예보모델의 연구를 위해, 소규모 서버에서도 구동이 가능한 저해상도 기상예측 모델인 Low GloSea6에 대해 알아본다. 이어서 벤치마킹 툴인 MADbench2와, 과학응용프로그램의 I/O 동작을 파악하기 위한 툴인 Darshan, CrayPat, NVIDIA NVXT, XIOS, Vidya, Apollo에 대한 심도 있는 조사 및 분석을 수행하였다. 그리고, 최신 프로그래밍 및 성능 시각화 툴인 TFProf 등에 대한 조사 및 분석도 진행하였다. 이를 바탕으로 Low GloSea6에 대한 벤치마킹/프로파일링 툴의 적용하여 향후 I/O 성능 개선 연구에 어떻게 적용할 수 있을지 논의하였다.
#GloSea6, Weather forecasting system #Benchmarking/profiling #Survey

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 환경
Ⅲ. I/O 성능 측정 툴
Ⅳ. 비교 및 분석
Ⅴ. I/O 성능 측정 방안
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Concept of a numerical forecast model, http://web.kma.go.kr/aboutkma/intro/supercom/model/model_concept.jsp Types of numerical Forecasting models,, https://www.kma.go.kr/aboutkma/intro/supercom/model/model_category.jsp Spatial resolution calculation process, http://www.climate.go.kr/home/CCS/contents_new/Kma_climate_RCP.html H. Kim, J. Lee, Y.-K. Hyun, and S.-O. Hwang, “The KMA Global Seasonal Forecasting System (GloSea6) - Part 1: Operational System and Improvements,” Atmosphere, vol. 31, no. 3, pp. 341-359, Sep. 2021, doi: 10.14191/ATMOS.2021.31.3.341. Crossref National Supercomputer Centre, https://www.ksc.re.kr/gsjw/jcs/hd

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