ㅁ 고성능 컴퓨팅

ㅇ 정의:
대규모 연산 작업을 최소한의 자원과 에너지로 수행하도록 설계된 컴퓨팅 방식으로, 성능 대비 전력 효율을 극대화하는 것을 목표로 함.

ㅇ 특징:
– 연산 효율(Performance per Watt)을 핵심 지표로 사용
– 저전력 CPU, GPU, FPGA, ASIC 등 특화 하드웨어 활용
– 병렬 처리와 최적화된 알고리즘 적용
– 발열 최소화 및 냉각 효율 개선 기술 포함

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터센터 전력 비용 절감이 중요한 경우
– 배터리 기반 장치에서 장시간 고성능 연산이 필요한 경우(예: 자율주행차, 드론)
– 친환경 컴퓨팅 인프라 구축 시

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 빠른 연산 속도만을 추구하는 것으로 오해할 수 있음 (효율성 지표 포함 여부 확인)
– 전력 효율과 성능을 동시에 고려해야 함
– 하드웨어 스펙이 높다고 반드시 Efficient Computing이 아님

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “전력 대비 성능을 극대화하는 컴퓨팅 방식”
O: “저전력 하드웨어와 최적화 알고리즘을 병행하여 연산 효율을 높임”
X: “최대 성능을 위해 무조건 고성능 CPU만 사용하는 방식”
X: “연산 속도 향상만을 목표로 하는 컴퓨팅”

ㅁ 추가 학습 내용

Efficient Computing 학습 시 함께 이해해야 할 주요 개념은 다음과 같다.
Green Computing, Energy-Aware Scheduling, Dynamic Voltage and Frequency Scaling(DVFS) 등은 효율적인 전력 사용과 성능 최적화를 위한 핵심 기술이다.
HPC(High Performance Computing) 환경에서는 전력 소모를 줄이기 위해 소프트웨어 최적화 기법이 중요하다.
대표적으로 작업 부하 기반 자원 할당, 메모리 접근 패턴 최적화, 데이터 이동 최소화 전략이 있다.
데이터센터 효율성 평가에는 PUE(Power Usage Effectiveness) 지표가 활용된다.
또한 ARM 기반 저전력 서버의 활용 사례와 클라우드 환경에서의 비용-성능 최적화 전략도 숙지해야 한다.