GPU 가속 환경 시뮬레이션이 슈퍼컴퓨터보다 성능이 뛰어남

• 박사 과정 학생이 GPU에서 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 게임 기술을 개발합니다. 
• 시뮬레이션에는 해상 풍력 터빈에 거대한 파도가 충돌하는 과정이 포함됩니다. 
• GPU의 댐브레이크 시뮬레이션은 16스레드 CPU 실행 시간보다 최대 4.5배 빠르게 실행되었습니다.

맨체스터 대학에서 박사 과정을 밟고 있는 Alex Chow는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 복잡한 엔지니어링 및 과학 시뮬레이션을 수행하는 프로그램을 구축했습니다.

지금까지 고급 그래픽 카드는 PC, 노트북, 게임 콘솔에서 사실적인 비주얼과 빠른 게임 플레이를 구현하는 데 사용되었습니다. 그러나 이제 GPU는 기존 CPU보다 수백 배 이상 빠르게 여러 애플리케이션을 실행하면서 복잡한 시뮬레이션 속도를 높이는 기술로 떠오르고 있습니다.

궁극적인 목표는 슈퍼컴퓨터가 아닌 그래픽 카드에서 대규모 시뮬레이션을 수행하는 것입니다. 슈퍼컴퓨터는 수백 개의 CPU가 병렬로 연결되어 있기 때문에 수십억 건의 연산을 수행하면서 많은 전력을 소모한다. 또한 가격이 매우 비싸고 소수의 과학자와 연구자가 이용할 수 있습니다.

반면, GPU는 기존 슈퍼컴퓨터보다 에너지 효율적이고 훨씬 저렴합니다. 방 전체나 전용 시설이 필요하지 않습니다. 실제로 최신 그래픽 카드는 노트북에 들어갈 만큼 컴팩트합니다.

지금까지 어떤 시뮬레이션이 수행되었나요?

Chow는 강력한 그래픽 카드에서 격렬한 유체 흐름에 대한 대규모 시뮬레이션을 생성할 수 있는 소프트웨어를 개발했습니다. 시뮬레이션에는 구조물에 가해지는 힘(충격 가능성 포함)을 더 잘 조사하기 위해 해상 풍력 터빈에 거대한 파도를 충돌시키는 작업이 포함됩니다.



그는 어떻게 했나요?

이 소프트웨어는 SPH(Smooth Particle Hydrodynamics) 모델을 기반으로 하는 DualSPhysics라는 오픈 소스 코드를 사용하여 개발되었습니다. 이 코드를 사용하면 격렬한 유체 역학 흐름과 같은 복잡한 시뮬레이션을 GPU에서 실행할 수 있습니다. 단일 장치에서 3D 과학 애플리케이션을 위한 수백만 개의 데이터 포인트 계산을 처리할 수 있습니다.

Chow에게 가장 어려운 부분은 시뮬레이션 전반에 걸쳐 빠르게 변화하는 수백만 개의 방정식으로 구성된 수학 시스템을 동시에 해결하는 것이었습니다.

참고 자료:ScienceDirect | doi:10.1016/j.cpc.2018.01.005 | 맨체스터 대학교 

기술적 세부정보

비압축성 SPH는 약압축성 SPH 코드를 최적화하고 이를 ViennaCL(오픈 소스 선형 대수 라이브러리)과 통합하여 실행되어 압력 포아송 방정식(PPE)을 빠르게 구현합니다.

GPU의 제한된 메모리를 최적화하기 위해 특정 간격으로 입자를 이동시키기 위한 PPE 매트릭스가 생성됩니다. 비압축성 SPH 압력 예측 알고리즘은 4가지 다른 수준에서 실행됩니다. 또한 효율적인 병렬 처리를 위해 정확하고 견고한 경계 조건이 설정됩니다.

GPU의 DualSPHysics Predictor–Corrector 시간 단계의 주요 반복 단계 흐름도

이 연구에서는 기술의 정확성, 속도 및 유연성을 입증하기 위해 수많은 검증 사례를 보여줍니다. 예를 들어, GPU에서의 댐브레이크 시뮬레이션은 16스레드 및 단일 스레드 CPU 런타임보다 각각 최대 4.5배 및 18배 더 빠르게 실행되었습니다.

이 시뮬레이션이 어떻게 도움이 될까요?

영국은 해상 풍력에서 연간 전기 에너지의 5%를 생산하며, 이는 향후 2년 내에 10%로 증가할 것으로 예상되며 전 세계적으로 증가하고 있습니다.

때로는 해양 환경이 극도로 가혹하고 폭력적이기 때문에 해양 구조물을 개발하는 것이 쉬운 일이 아닙니다. 이러한 환경에서의 물리적 실험은 비용과 시간이 많이 걸리거나 실용적이지 않다고 할 수 있습니다.

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이러한 시뮬레이션은 과학자와 엔지니어가 값비싼 실험에 투자하지 않고도 구조 설계 및 산업 자유 표면 유체 역학 엔지니어링 응용 분야에 대한 중요한 단계와 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.