ㅁ 고성능 컴퓨팅

ㅇ 정의:
고성능 컴퓨팅(HPC)은 대규모 데이터 처리와 복잡한 계산을 빠르게 수행하기 위해 고성능 하드웨어와 소프트웨어를 사용하는 기술이다.

ㅇ 특징:
– 병렬 처리 기술을 활용하여 계산 속도를 극대화함.
– 클러스터, 슈퍼컴퓨터, 분산 컴퓨팅 환경에서 주로 사용됨.
– 높은 비용과 에너지 소비가 특징적임.

ㅇ 적합한 경우:
– 과학 연구, 기후 모델링, 유전자 분석 등 대규모 데이터 처리와 고속 계산이 필요한 경우.
– 인공지능 모델 학습과 같은 고성능 요구 작업.

ㅇ 시험 함정:
– HPC와 클라우드 컴퓨팅의 차이점을 혼동할 수 있음.
– 병렬 처리와 분산 처리의 개념을 정확히 이해하지 못할 경우 오답 가능.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. HPC는 클라우드 컴퓨팅과 동일한 기술이다. (X)
2. HPC는 병렬 처리 기술을 사용하여 계산 속도를 높인다. (O)

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1. Efficient Computing

ㅇ 정의:
Efficient Computing은 자원 활용을 최적화하여 성능을 극대화하고 에너지 소비를 최소화하는 컴퓨팅 방식이다.

ㅇ 특징:
– 에너지 효율성을 고려하여 설계됨.
– 성능과 비용의 균형을 맞추는 데 초점.
– 하드웨어와 소프트웨어 최적화가 중요.

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터 센터에서 전력 소비를 줄이고자 할 때.
– 제한된 자원으로 고성능을 유지해야 하는 환경.

ㅇ 시험 함정:
– Efficient Computing을 단순히 성능 향상 기술로 오해할 수 있음.
– 에너지 효율성과 비용 효율성의 차이를 혼동할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Efficient Computing은 성능 향상만을 목표로 한다. (X)
2. Efficient Computing은 에너지 소비를 줄이고 성능을 최적화한다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

1. 병렬 처리 기술의 구체적인 구현 방식 학습:
– MPI (Message Passing Interface): 병렬 처리에서 프로세스 간 통신을 관리하는 표준 인터페이스로, 분산 메모리 아키텍처에서 주로 사용됨. 데이터 전송, 동기화, 집합 연산 등의 메커니즘을 학습.
– OpenMP (Open Multi-Processing): 공유 메모리 아키텍처에서 병렬 처리를 구현하기 위한 API. 스레드 생성, 작업 분배, 병렬 루프 처리 등의 기법을 학습.

2. Efficient Computing 관련 최신 기술 학습:
– 그린 컴퓨팅: 컴퓨팅 자원의 에너지 소비를 줄이고 환경 영향을 최소화하기 위한 기술. 전력 효율적인 하드웨어 설계, 데이터 센터 최적화, 재생 가능 에너지 사용 등의 개념 학습.
– ARM 기반 서버: 낮은 전력 소모를 특징으로 하는 ARM 아키텍처를 기반으로 한 서버 기술. ARM 프로세서의 구조, 활용 사례, 에너지 효율성의 장점에 대해 학습.

3. 고성능 컴퓨팅(HPC)과 Efficient Computing 간의 상호작용 이해:
– HPC 환경에서 에너지 효율성을 높이기 위한 기술적 접근법 학습.
– 에너지 효율적인 병렬 처리 기법 적용 사례 분석.
– HPC 시스템에서 전력 소모와 성능 간의 균형을 맞추기 위한 전략 학습.