KISTI 슈퍼컴퓨팅 기술 블로그

Mac 사용자를 위한 슈퍼컴퓨터 접속 방법 안내입니다.

안녕하세요? 한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 초고성능컴퓨팅 (High Performance Computing, 이하 HPC) 육성법에 근거하여 국가 차원의 초고성능컴퓨팅을 육성하고 있습니다. KISTI 국가슈퍼컴퓨팅본부는 국내 계산과학공학분야 연구자에게 연구지원 프로그램을 통해 초고성능컴퓨팅 자원을 무상으로 제공해 왔습니다. 슈퍼컴퓨팅본부에서는 2019년 슈퍼컴퓨터 5호기 초고성능컴퓨팅 R&D 혁신지원 프로그램 3차 연구과제를 아래와 같이 공모하오니, 희망 연구자는 마감일을 지켜 신청서를 제출해 주시기 바랍니다. [지원 규모 및 지원 기간]• 제공 가능한 총 자원 할당량  거대연구 KNL 518만, 창의연구 KNL 1,255만 및 Skylake 21만, 혁신성장 KNL 736만 및 Skylak..

다음은 누리온 SKL을 활용한 WRF 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델WRF의 실행 테스트를 위하여, 아래의 환경으로 2018년 10월 16일 06UTC부터 2018년 10월 17일 06UTC까지 24시간 적분을 수행하였다.PhysicsMicrophysicsWSM6Long-wave radiationRRTMGShort-wave radiationDudhiaSurface layerMM5 similarityLand surfaceNoah LSMPlanetary Boundary LayerYSUCumulusKain-FritschBoundary & initial data0.25° GFS forecast 나. 실행 방법 및 성능 분석1) 작업 스크립트 예제#!/bin/sh#P..

다음은 누리온 KNL을 활용한 WRF 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델WRF의 실행 테스트를 위하여, 아래의 환경으로 2018년 10월 16일 06UTC부터 2018년 10월 17일 06UTC까지 24시간 적분을 수행하였다.PhysicsMicrophysicsWSM6Long-wave radiationRRTMGShort-wave radiationDudhiaSurface layerMM5 similarityLand surfaceNoah LSMPlanetary Boundary LayerYSUCumulusKain-FritschBoundary & initial data0.25° GFS forecast 나. 실행 방법 및 성능 분석1) 작업 스크립트 예제#!/bin/sh#P..

다음은 누리온 SKL을 활용한 VASP 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델VASP (5.4.4.4 버전)의 실행 테스트를 위하여, 실리콘(Si64)을 모델 시스템으로 사용하여 HSE06 구현의 성능을 테스트하였다.ISTARTICHARGPRECENCUTLREALALGONELMEDIFFISMEARSIGMA02single250Autodamped201e-600.1KPARNCORELPLANELWARELCHARGLHFCALCPREFOCKNKREDAEXXHFSCREEN1?.TRUE..FALSE..FLASE.TFast10.252 VASP 입력값 중 병렬계산과 관련된 설정들이 있는데, 이 중 병렬 설정에 따른 성능 차이를 가장 크게 보이는 변수가 NCORE 값이므로, NCORE..

다음은 누리온 KNL을 활용한 VASP 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델 VASP (5.4.4.4 버전)의 실행 테스트를 위하여, 실리콘(Si64)을 모델 시스템으로 사용하여 HSE06 구현의 성능을 테스트하였다. ISTART ICHARG PREC ENCUT LREAL ALGO NELM EDIFF ISMEAR SIGMA 0 2 single 250 Auto damped 20 1e-6 0 0.1 KPAR NCORE LPLANE LWARE LCHARG LHFCALC PREFOCK NKRED AEXX HFSCREEN 1 ? .TRUE. .FALSE. .FLASE. T Fast 1 0.25 2 VASP 입력값 중 병렬계산과 관련된 설정들이 있는데, 이 중 병렬 설정에 ..

다음은 누리온 SKL을 활용한 QE 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델QE (6.4.1 버전)의 실행 테스트를 위하여, 실리콘 128개 원소로 테스트를 진행하였다.modelDFTatomcutoffIBZKTFFT gridelectronbanddiagonalizationI/Omemory*si128HSE128201(90, 90, 90)5123071k x 1knone3.13 GB 나. 실행 방법 및 성능 분석1) 작업 스크립트 예제#!/bin/sh#PBS –N 1L01N40C40M01T # job의 이름(여러 개의 작업 제출 시 사용자가 구분하기 위한 목적)#PBS –V # 작업 제출 노드(로그인 노드)에서 설정한 환경을 계산 노드에 적용하기 위해 사용함#PBS –q ..

다음은 누리온 KNL을 활용한 QE 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델 QE (6.4.1 버전)의 실행 테스트를 위하여, 실리콘 128개 원소로 테스트를 진행하였다. model DFT atom cutoff IBZKT FFT grid electron band diagonalization I/O memory* si128 HSE 128 20 1 (90, 90, 90) 512 307 1k x 1k none 3.13 GB 나. 실행 방법 및 성능 분석 1) 작업 스크립트 예제 #!/bin/sh #PBS –N 1L01N64C64M01T # job의 이름(여러 개의 작업 제출 시 사용자가 구분하기 위한 목적) #PBS –V # 작업 제출 노드(로그인 노드)에서 설정한 환경을..

다음은 뉴론을 활용한 LAMMPS 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델Rhodopsin 프로틴을 모델 시스템으로 사용하여 성능을 테스트하였다. input은 LAMMPS의 benchmark 디렉터리의 input 파일 중 하나이며, 병렬환경에서의 테스트를 위해 run을 2000으로 변경하였고, -var x 8 –var y 8 –var z 8로 변경 테스트를 하였다. 나. 실행 방법 및 성능 분석1) 작업 스크립트 예제#!/bin/sh#SBATCH -J LAMMPS_small #job의 이름을 지정 #SBATCH -p ivy_v100_2 # 사용하고자 하는 파티션을 지정(누리온의 큐와 동일한 개념)#SBATCH -N 1 # 작업을 할당할 노드의 수#SBATCH -n 2..

다음은 누리온 SKL을 활용한 LAMMPS 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델Rhodopsin 프로틴을 모델 시스템으로 사용하여 성능을 테스트하였다. input은 LAMMPS의 benchmark 디렉터리의 input 파일 중 하나이며, 병렬환경에서의 테스트를 위해 run을 2000으로 변경하였고, -var x 8 –var y 8 –var z 8로 변경 테스트를 하였다. 나. 실행 방법 및 성능 분석1) 작업 스크립트 예제!/bin/sh#PBS -N LAMMPS#PBS -V#PBS -l select=1:ncpus=40:mpiprocs=40:ompthreads=1#PBS -l walltime=06:00:00#PBS -q norm_skl#PBS -A LAMMPS#PB..

다음은 누리온 KNL을 활용한 LAMMPS 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델Rhodopsin 프로틴을 모델 시스템으로 사용하여 성능을 테스트하였다. input은 LAMMPS의 benchmark 디렉터리의 input 파일 중 하나이며, 병렬환경에서의 테스트를 위해 run을 2000으로 변경하였고, -var x 8 –var y 8 –var z 8로 변경 테스트를 하였다. 나. 실행 방법 및 성능 분석1) 작업 스크립트 예제#!/bin/sh#PBS -N LAMMPS # job의 이름(여러 개의 작업 제출 시 사용자가 구분하기 위한 목적)#PBS -V # 작업 제출 노드(로그인 노드)에서 설정한 환경을 계산 노드에 적용하기 위해 사용#PBS -l select=1:nc..

KISTI 슈퍼컴퓨팅센터의 누리온 시스템에 OpenFOAM-v7 Source 버전으로 설치하는 과정을 정리하여 사용자들이 설치하는 방법에 대하여 참고할 수 있도록 내용을 소개한다. 1. 설치 환경 구분 내용 대상 시스템 누리온 OS Version 리눅스 / CentOS 7.3 CPU Intel(R) Xeon(R) Gold 6126 컴파일러 Intel 2018.3 MPI IntelMPI 2018.3 기타 2. 설치 전 환경 설정 OpenFOAM-v7 버전 설치에 필요한 gmp, mpfr, mpc, boost, CGAL은 누리온 시스템에 미리 설치된 /apps/commons 라이브러리들을 사용한다. 만약 다른 버전의 gmp, mpfr, mpc, boost, CGAL이 필요한 경우는 사용자의 홈 디렉터리(/h..

KISTI 슈퍼컴퓨팅센터의 누리온 시스템에 OpenFOAM-v7 Source 버전으로 설치하는 과정을 정리하여 사용자들이 설치하는 방법에 대하여 참고할 수 있도록 내용을 소개한다. 1. 설치 환경 구분 내용 대상 시스템 누리온 OS Version 리눅스 / CentOS 7.3 CPU Intel(R) Xeon Phi(TM) CPU 7250 컴파일러 Intel 2018.3 MPI IntelMPI 2018.3 기타 2. 설치 전 환경 설정 OpenFOAM-v7 버전 설치에 필요한 gmp, mpfr, mpc, boost, CGAL은 누리온 시스템에 미리 설치된 /apps/commons 라이브러리들을 사용한다. 만약 다른 버전의 gmp, mpfr, mpc, boost, CGAL이 필요한 경우는 사용자의 홈 디렉터..

가. Tensorflow에서 Horovod 사용법다중노드에서 멀티 GPU를 활용할 경우 Horovod를 Tensorflow와 연동하여 병렬화가 가능하다. 아래 예시와 같이 Horovod 사용을 위한 코드를 추가해주면 Tensorflow와 연동이 가능하다. Tensorflow 및 Tensorflow에서 활용 가능한 Keras API 모두 Horovod와 연동이 가능하며 우선 Tensorflow에서 Horovod와 연동하는 방법을 소개한다. (예시: MNIST Dataset 및 LeNet-5 CNN 구조) ※ Tensorflow에서 Horovod 활용을 위한 자세한 사용법은 Horovod 공식 가이드 참조 (https://github.com/horovod/horovod#usage) ◦ Tensorflow에서..

다음은 뉴론을 활용한 Gromacs 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델Gromacs (2018.6 버전)의 실행 테스트를 위하여, 프로틴을 모델 시스템으로 사용하여 성능을 테스트하였다. 나. 실행 방법 및 성능 분석[Gromacs 실행 명령 부분]$gmxBin grompp -f opls.mdp -c em20.gro -p topol.top -o md00.tprmpirun $gmxBin mdrun -notunepme -ntomp 1 -dlb yes -v -nsteps 40000 -resethway -noconfout -s ${WorkloadPath}/md00.tpr 1) 작업 스크립트 예제#!/bin/sh#SBATCH –J gromacs #job의 이름을 지정#SB..