23ZS1300, Research on High Performance Computing Technology to overcome limitations of AI processing,
Kim Kang Ho
Abstract
□ 과제수행 목표 및 내용 ◎ 최종 목표 ㅇ 인공지능 서비스와 데이터 처리의 물리적 성능 제약을 없애는 메모리 중심 컴퓨팅 기술 및 저지연·실시간 인프라 구현을 위한 지능형 EdgeCPS 플랫폼 기술 개발
◎ 전체 내용 ㅇ Peta-Scale 메모리 중심 컴퓨팅 핵심 기술 연구 ㅇ 메모리 중심 컴퓨팅 기반 지능정보 데이터 고속처리 기술 연구 ㅇ 저자원 디바이스간 연산능력 차이를 극복하는 디바이스리스 컴퓨팅 기술 연구 ㅇ 엣지 사이버물리시스템을 위한 서버자원융합형 대규모 디바이스 가상화 기술 연구
◎ 1단계 ● 목표 ㅇ 인공지능 서비스와 데이터 처리를 가속하는 메모리 중심 컴퓨팅 기술 개발 및 저지연·실시간 인프라 구현을 위한 지능형 EdgeCPS 플랫폼 구조 설계
● 내용 ㅇ 고성능·고효율 메모리 중심 컴퓨팅 핵심 기술 연구 ㅇ 메모리 중심 컴퓨팅 기반 초고속 데이터 분석 기술 연구 ㅇ 저자원 디바이스간 연산능력 차이를 극복하는 디바이스리스 컴퓨팅 구조 설계 ㅇ 엣지 사이버물리시스템을 위한 대규모 디바이스 가상화 기술 설계
◎ 2단계 ● 목표 ㅇ 대규모 인공지능 서비스와 데이터 처리를 가속하는 메모리 중심 컴퓨팅 기술 개발 및 저지연·실시간 인프라 구현을 위한 지능형 EdgeCPS 플랫폼 알고리즘 연구
● 내용 ㅇ Peta-Scale 메모리 중심 컴퓨팅 핵심 기술 연구 ㅇ 메모리 중심 컴퓨팅 기반 스케일러블 인메모리 저장소 연구 ㅇ 저자원 디바이스간 연산능력 차이를 극복하는 디바이스리스 컴퓨팅 핵심 알고리즘 개발 ㅇ 엣지 사이버물리시스템을 위한 대규모 디바이스 가상화 플랫폼 핵심 알고리즘 개발
◎ 3단계 ● 목표 ㅇ 저지연·실시간 인프라 구현을 위한 지능형 EdgeCPS 플랫폼 개발
● 내용 ㅇ 저자원 디바이스간 연산능력 차이를 극복하는 디바이스리스 컴퓨팅 플랫폼 개발 ㅇ 엣지 사이버물리시스템을 위한 대규모 디바이스 가상화 플랫폼 개발
◎ 당해 연도 ● 목표 ㅇ 인공지능 ·그래프 분석 등 거대 규모 데이터 처리를 위한 메모리 중심 컴퓨팅 플랫폼 개발과 저자원 디바이스간 연산능력 차이를 극복하는 대규모 디바이스리스 컴퓨팅 프로토타입 개발
● 내용 ㅇ 패브릭 메모리 컴퓨팅 핵심 기술 연구 - Peta-Scale 메모리 중심 컴퓨팅 핵심 기술 연구 • 페타바이트급 주소 공간 관리 기술 연구 • 최신 인터커넥트를 고려한 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 연구 • 혼성·다계층 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 메모리 공유 기술 연구 - 메모리 중심 컴퓨팅 기반 스케일러블 데이터 분석 가속 기술 연구 • 대규모 메모리 기반 데이터 분석 플랫폼 개발 • 다계층 메모리 기반 분산 인공지능 플랫폼 연구 • 비휘발성 메모리 기반 스케일러블 인메모리 저장소 연구 • 성능 확장성을 위한 소프트웨어 통합설계 기술 연구 • 대규모 그래프 분석 가속 기술 연구
ㅇ Massive Things의 초근접 서비스를 위한 지능형 EdgeCPS 플랫폼 개발 - 저자원 디바이스간 연산능력 차이를 극복하는 디바이스리스 컴퓨팅 프로토타입 개발 • 저자원 디바이스의 자원 증강 프레임워크 개발 • FPGA 가속기 자원 프로비저닝 기술 연구 • 이종 디바이스를 위한 가상 자원 동적 생성 기술 연구 - 엣지사이버물리 시스템을 위한 대규모 디바이스 제어 플랫폼 프로토타입 개발 • 실-가상 디바이스간 컴퓨팅 자원/서비스 연계 기술 연구 • Inter-EdgeCPS의 디바이스 증강을 위한 데이터 전처리 기술 연구 • 실디바이스의 원격 활용을 위한 디바이스 미러링 기술 연구
□ 과제 수행과정 및 내용 ㅇ 핵심 요소 기술의 개념 - 메모리 중심 컴퓨팅 구조 : 대용량·공유 메모리 풀을 통해 다수의 연산장치들이 연결된 새로운 컴퓨팅 구조 - 메모리 중심 컴퓨팅 기반 초고속 데이터 분석: 메모리 중심 컴퓨팅을 기반으로 응용을 재설계하여 성능 혁신 - 디바이스리스 컴퓨팅 구조: 디바이스의 운영·관리·추가 등이 개발자·운영자로부터 완전히 숨겨져 있는 플랫폼 - 디바이스 가상화 기술: 엣지·클라우드에 산재한 이종 가속기를 가상화하여 저성능 디바이스에 서비스 형태로 제공
ㅇ 과제 수행과정 - ETRI에서 데이터 중심 및 EdgeCPS를 위한 새로운 컴퓨팅 구조 와 시스템SW 원천기술 연구 - 대학은 메모리 중심 컴퓨팅 기반 초고속 데이터 분석 기술과 EdgeCPS 실행엔진 및 알고리즘 연구 - 기업은 메모리 중심 컴퓨팅 시스템SW 사업화 관련 기술과 EdgeCPS 실행엔진의 시각화 기술 연구
ㅇ 과제 수행내용 ㅇ 패브릭 메모리 컴퓨팅 핵심 기술 연구 - Peta-Scale 메모리 중심 컴퓨팅 핵심 기술 연구 • 페타바이트급 주소 공간 관리 기술 연구 • 최신 인터커넥트를 고려한 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 연구 • 혼성·다계층 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 메모리 공유 기술 연구 - 메모리 중심 컴퓨팅 기반 스케일러블 데이터 분석 가속 기술 연구 • 대규모 메모리 기반 데이터 분석 플랫폼 개발 • 다계층 메모리 기반 분산 인공지능 플랫폼 연구 • 비휘발성 메모리 기반 스케일러블 인메모리 저장소 연구 • 성능 확장성을 위한 소프트웨어 통합설계 기술 연구 • 대규모 그래프 분석 가속 기술 연구
ㅇ Massive Things의 초근접 서비스를 위한 지능형 EdgeCPS 플랫폼 개발 - 저자원 디바이스간 연산능력 차이를 극복하는 디바이스리스 컴퓨팅 프로토타입 개발 • 저자원 디바이스의 자원 증강 프레임워크 개발 • FPGA 가속기 자원 프로비저닝 기술 연구 • 이종 디바이스를 위한 가상 자원 동적 생성 기술 연구 - 엣지사이버물리 시스템을 위한 대규모 디바이스 제어 플랫폼 프로토타입 개발 • 실-가상 디바이스간 컴퓨팅 자원/서비스 연계 기술 연구 • Inter-EdgeCPS의 디바이스 증강을 위한 데이터 전처리 기술 연구 • 실디바이스의 원격 활용을 위한 디바이스 미러링 기술 연구
□ 과제 수행결과 및 목표달성도 ㅇ 과제 수행결과 ㅇ 과제 수행 목표달성도 가. 과제 수행 목표달성도 (기술개발 성과지표) 나. 공통지표
□ 관련 분야에 대한 기여 ㅇ 관련 분야 과학적·기술적·경제적·사회적 기여 [패브릭 메모리] ◇ 과학적 • 대용량 메모리 컴퓨팅의 효율적 수행환경 제공: SCIE 1편, (최)우수국제학회 9편 • 대규모 메모리 기반 그래프 분석 가속 연구: ETRI연구사업계획서 정량 목표 달성 - 1 trillion edge 그래프 분석 소요 시간: 559초 ◇ 기술적 • ETRI IP-R&D 프로그램 기반 메모리 중심 컴퓨팅 및 유전체 분석 핵심 특허 확보 - 국제 특허 (미국) 1건 등록 및 2건 출원, 국내 특허 1건 등록 및 7건 출원 • CXL 디바이스 기반 메모리 확장 기술 개발: REDHAT 연구 협력 ◇ 경제적 • 기술이전 업체의 제품 개발 및 사업화 지원, 추가 기술이전을 위한 시장 요구사항 분석 - ㈜시스얼라인 애로기술지원사업 진행, TTA 인증 지원 - 클라우드 컴퓨팅 풀 서비스 모델 지원 플랫폼 제공 • 대용량 메모리 기반 응용 가속기술을 바탕으로 기술사용 비용절감 및 빠른 의사결정도구로 활용 ◇ 사회적 • 데이터 주권확보 및 대규모 과학계산, 빅데이터 분석 비용 절감 - 유전자 기술 대중화, 양자 연구 대중화 등 • 대용량 메모리 기반 기술을 통해서 범죄 예방등 사회 안정화 기여
[EdgeCPS] ◇ 과학적 • 디바이스리스 컴퓨팅 지원 자원 관리 및 가상화 인프라 기술 연구 선도: 최우수학회 제출 - 논문 실적: (최)우수국제학술대회 5편 • 지속적인 EdgeCPS기술 연구 홍보 및 확산: “EdgeCPS 워크샵 개최” (’23.11) ◇ 기술적 • 디바이스리스 컴퓨팅을 위한 서버 자원 증강지원 기술 원천 기술 및 특허 확보 - 연구 초기 단계에서부터 선도적인 IPR확보 전략 수행: 국제/국내 특허 4건 출원, 소프트웨어 등록(4건) • 디바이스/엣지 연계형 서비스를 통해 사용자 QoE 극대화로 부가가치 창출 - 기존 디바이스로는 수행하지 못하는 실시간 학습 및 추론 분야 가능 ◇ 경제적 • 다양한 디바이스에서 발생하는 대규모 AI데이터를 CPU/GPU 자원을 활용하여 고속처리하는 기술 사업화 추진 (KISTI, CraftX, RTST, 한국플랫폼서비스기술 등) • 원격지의 컴퓨팅 환경에서 대규모 디바이스 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어하는 원천기술 확보하여 스마트팩토리, 드론 등 대규모 디바이스를 활용하는 분야에 적용 가능 • 5G/6G 등 차세대 이동통신과 저지연 엣지 서비스를 통해 제조업, ICT, 헬스 케어, 에너지 등 4차 산업혁명과 관련된 광범위한 분야에서 다양한 가치 창출 가능 ◇ 사회적 • 실제 환경에서 발생하는 데이터를 수집하는 엔드포인트에서 직접 학습 및 추론이 가능해지면서 자율주행자동차, 스마트팩토리 등의 산업 활성화에 기여 가능 • 고가의 디바이스 구축 비용과 고성능 컴퓨팅 비용 절감으로 창업 및 새로운 서비스 개발·운영이 용이해져 신산업 육성 및 신규 고용 확대 가능
ㅇ 후속 과제에 도움을 줄 수 있는 연구 결과 ◇ 패브릭 메모리 - 연구 결과 : 대규모 메모리 컴퓨팅 수행 환경 - 적용 가능 후속 과제 : 분산 인공지능 기반 메타버스 인프라, CXL기반 대규모 메모리 기술
- 연구 결과 : 유전체 분석 가속 - 적용 가능 후속 과제 : 유전자 분석 기반 실시간 감염병 추적, 저비용 유전체 분석
- 연구 결과 : 대용량 양자 시뮬레이션 - 적용 가능 후속 과제 : 양자 암호화 알고리즘 및 암호화 기반 통신 기술 연구
◇ Edge CPS - 연구 결과 : 디바이스리스 컴퓨팅 - 적용 가능 후속 과제 : 도심 물류 제어, 자율형 디바이스 고장 감지, 컴퓨팅 컨티뉴엄 플랫폼
- 연구 결과 : 대규모 디바이스 가상화 - 적용 가능 후속 과제 : 메타버스/아크버스 플랫폼 연구, 디바이스 연계형 군집 제어 기술
- 연구 결과 : 저지연 멀티모달 데이터 처리 - 적용 가능 후속 과제 : 택타일 인터넷 중계서버, 네트워크 적응형 멀티모달 데이터 처리
□ 성과관리 및 활용계획 ㅇ 성과관리 현황 - (데이터 생산 및 관리) 소스코드 개발, 실험 평가를 위한 벤치마크 응용 그룹 선정, 원격 노드의 메모리나 로컬노드의 고성능SSD를 활용하여 분리 메모리를 구성, 벤치마크 응용의 수행을 통해 메모리 구성에 따른 성능 결과 저장, 성능 평가를 위한 공유 모델 구조를 선정하고 정적/동적 메모리 할당 정책 및 HW 특성에 따른 자원 공유 정책에 따른 시스템을 구성하여 컨테이너 형태의 응용을 수행하여 발생하는 성능 결과를 저장 - (연구데이터 저장 및 보존) 소스코드는 기관 소스코드 리포지터리에 수시 저장, 연구 수행 중 자체 연구 개발 관리 서버에 연 2회 실험 결과 데이터 저장, 기관 내부 연구 데이터 리포지터리에 과제 종료 후 소스코드 및 데이터 저장하며 데이터 훼손을 대비한 제어 저장 관리 시스템에 저장함 - (데이터 공동활용) 소스코드, 수치, 텍스트 자료에 대해 원내 범위에서 당해 연구종료 후 엠바고 지나서 데이터를 기관 절차에 따라 데이터 개방 및 공유함, 데이터는 인적사항이 포함된 개인정보와 지적재산권 및 잠재적인 상업적 가치 보호에 대한 공개 및 공유의 제한이 있음
ㅇ 성과활용 계획 - (기술적) 기존 시스템의 한계를 극복하는 대용량 컴퓨팅의 효율적 수행 환경 제공으로 국내 클라우드 서비스 산업과 대규모 과학 계산, 금융 분석 등의 산업의 글로벌 경쟁력 증대. 다양한 가속 HW 자원들의 공유 기술 확보로 최대한 많은 수의 저성능 단말이 인공지능 기술을 처리 할 수 있도록 지원하여 초대규모 디바이스들 연계를 통해 온 디바이스 컴퓨팅과 서버 중심 컴퓨팅 기술의 한계를 넘는 군집/복합 인공지능 서비스를 실현하는데 기여 - (사회문제해결) 대규모 데이터에 대한 효율적인 분석 시스템을 제공함으로써 유전자 분석, 사회 데이터 분석 등의 비용이 낮추어 사회문제 해결에 기여할 수 있으며, 해외 클라우드 서비스 의존도를 낮춤으로써 데이터 안보에도 이바지. 고성능 엣지 시스템의 가속 HW 자원 공유로 국가적으로 전력 및 CO2 절감 효과에 기여 - (확보된 기술의 사업화 전략) 대규모 메모리 확장 시스템에 대해서 기술이전 업체와의 협력을 지속하여 사업화를 추진하고, 학회 등을 통한 관련 기술 홍보를 통해 사업화의 추진력을 더함. 이종 가속기 공유 기술에 대해서는 핵심 요소기술의 개발 및 프로토타입 개발을 추진하고, 지속적인 고도화를 통해 사업 종료시 사업화를 위한 최적화 기술을 확보함
□ 향후 과제 수행계획 ㅇ 다음 연도 연구개발계획
(출처 : 요약문 3p)
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
J. Sim et.al, “the Fourth Industrial Revolution and ICT – IDX Strategy for leading the Fourth Industrial Revolution”, ETRI Insight, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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