서울과학기술대학교 컴퓨터공학과 BigData and HPC 연구실의 (지도교수 김성곤) 국제공동연구 연구결과물이 (미국-Lawrence Berkeley National Lab, 한국-중앙대학교) COMPUTER SCIENCE 분야 상위 5% SCIe급 저널 ‘Journal of Big Data’ (IF: 10.835)에 개제되었다 (https://doi.org/10.1186/s40537-023-00741-4). 

논문 “Design and implementation of I/O performance prediction scheme on HPC systems through large-scale log analysis”은 전세계 Top 10 (Top500 슈터컴퓨터 리스트 기반) 급 슈퍼컴퓨터인 미국 버클리 국립연구소 CORI 슈퍼컴퓨터의 다양한 성능기록 로그를 분석하고 이를 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 성능을 예측하는 방법을 제안하였다.

 
연구팀은 CPU, Memory, I/O, Interconnect 등 다양한 성능 자원 정보를 SLURM, Lustre Monitoring Tool, Darshan I/O Characterization tool을 사용하여 수집하고 이를 SQLite를 활용하여 데이터베이스화 하고, Random Forest, Multi- Perceptron과 같은 성능향상기법을 사용하여 예측하였다.
또한, 해당 결과를 실제 슈퍼컴퓨터 시스템에 적용시켜 Quantum Simulation, Cosmology, Earth Science 등 여러 분야의 응용의 성능을 성공적으로 예측함을 보였다.

이번 연구결과는 슈퍼컴퓨터, 데이터센터, 분산데이터베이스 등의 매우 큰 시스템부터 IoT, Edge 컴퓨팅 등의 다양한 분산 처리 시스템애 활용되어 응용의 성능향상 및 효율적 시스템 개선이 가능함을 보였다.