분산 환경에서 CFD 분석 프로그램 수행을 위한 그리드 시스템 META 설계 및 구현

Abstract

본 논문에서는 분산 환경 상에서 CFD(Computational Fluid Dynamics) 분석 프로그램을 편리하게 수행할 수 있도록 하는 그리드 시스템 META(Metacomputing Environment using Test-un of Application)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 그리드 시스템 META는 CFD 프로그램 개발자들이 네트워크에 분산된 계산 자원들을 단일 시스템처럼 사용할 수 있도록 한다. 그리드 컴퓨팅과 관련하여 연구주제로는 고장허용, 자원 선택, 사용자 인터페이스 설계 등이 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)로 작성된 SPMD(Single Program, Multiple Data) 구조의 병렬프로그램을 실행시키기 위한 자동 자원 선택방법을 활용하였다. 본 논문에서 제안한 자원 관리기법은 네트워크상의 전송지연 시간과 시험수행을 통해 얻어진 핵심루프의 경과시간을 이용한다. 전송지연시간은 병렬 프로그램이 복수의 시스템에 분산되어 수행될 때 수행 성능에 큰 영향을 주는 요인이다. CFD 프로그램들의 공통적인 특성 때문에 핵심루프 경과시간은 전체 수행시간을 예측할 수 있는 지표가 된다. 핵심루프는 CFD 프로그램의 전체 수행시간 중 90% 이상을 차지한다. This paper describes the design and implementation of a grid system META (Metacomputing Environment using Test-run of Application) which facilitates the execution of a CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis program on distributed environment. The grid system META allows the CFD program developers can access the computing resources distributed over the network just like one computer system. The research issues involved in the grid computing include fault-tolerance, computing resource selection, and user-interface design. In this paper, we exploits an automatic resource selection scheme for executing the parallel SPMD (Single Program Multiple Data) application written in MPI (Message Passing Interface). The proposed resource selection scheme is informed from the network latency time and the elapsed time of the kernel loop attained from test-run. The network latency time highly influences the executional performance when a parallel program is distributed and executed over several systems. The elapsed time of the kernel loop can be used as an estimator of the whole execution time of the CFD Program due to a common characteristic of CFD programs. The kernel loop consumes over 90% of the whole execution time of a CFD program.