AVL-FIRE 해석 클러스터

시스템 성능 평가 보고서

FIRE 분석 편

본 자료는 ㈜클루닉스에서 자사 시뮬레이션 포털 구성 제품인 GridCenter를 이용하여 FIRE 해

석 소프트웨어 공급사인 AVL에서 제공한 예제를 통해 측정한 성능 측정 결과 보고서입니다.

클루닉스와 AVL사의 협의 없이 본 자료의 발췌 및 배포를 금합니다.

테스트 환경 : GridCenter-CAP, GridCenter-HPC, CAE 어플리케이션 (CAP-Fire)

테스트 주관 : 클루닉스 기술부

테스트 일자 : 2008년 6월 26일~2008년 6월 30일

시스템 구축 밑 튜닝: 클루닉스 기술부

CAE 어플리케이션 구축 및 튜닝 : 클루닉스 기술부

1. GridCenter1.9 CAP-FIRE 기능 소개

- GridCenter1.9 CAP-FIRE 접속 화면

- FIRE 해석 작업 제출 화면

Pre-processing을 통해 저장된 프로젝트 압축 파일을 웹 브라우저 상에서 업로드하시고, 프로젝트 이름,

케이스이름, CPU 수, Meshes 파일명을 입력하여 작업을 제출하면, 그리드센터상에 구축된 클러스터 시

스템 중 유휴 서버로 작업이 자동 제출됨. 선행되는 다른 작업이 프로세스 자원을 이미 사용중에 있는

경우에는 작업이 대기 상태로 등록되고, 선행되는 작업이 완료되면 자동 실행됨.

- FIRE 실시간 작업 로그 모니터링

작업이 제출된 후 웹 상에서 제출된 작업에 대한 command 정보 및 작업 디렉토리 경로와 로그파일 경로,

MPP 작업에 사용되는 서버 및 CPU 정보 등이 확인 가능함.

해석 작업이 수행되면, 터미널 콘솔 창에 나타나는 로그 메시지와 실제 해석 진행 상태를 확인할 수 있

는 <case_name>.fla 파일의 내용이 웹 상에서 실시간으로 출력됨.

- 작업 검색 기능

그리드센터를 통해 제출된 작업 정보는 모두 그리드센터에서 제공하는 DB에서 관리되어지므로, 과거에

제출된 작업의 경우 날짜 및 작업 정보등을 이용하여 검색이 가능함.

검색된 작업의 결과를 웹 상에서 바로 접근이 가능하고, 해석 프로젝트에 여러가지 case가 존재할 경우

하위 작업으로 “추가작업” 기능을 제공한다.

하단의 “작업추가” 메뉴를 선택하면 해당 프로젝트에 속한 다른 case 해석을 손 쉽게 진행 가능함.

- 반복 작업 추가 기능

2. Fire MPP 버전을 이용한 클러스터 해석 성능 분석

- 예제를 통한 클러스터 성능 평가

본 테스트는 fire 클러스터 해석 성능을 측정하기 위해, Fire 해석 소프트웨어 공급사인 AVL에서 제공

받은 샘플 예제를 이용하여, Core 확장 별로 해석 속도 개선 효과를 측정한 자료임.

참고로 예제 파일 해석 규모는 130만개의 격자수로 구성되어 있음. 아래는 예제 파일의 Post 화면임.

아래의 자료들은 실제 본 예제를 해석하는 과정을 캡쳐한 화면으로, 본 테스트에 사용된 해석 실행 환

경들을 확인할 수 있다.

그리드센터를 통한 작업 제출은 CAP-FIRE 모듈을 통해 웹으로 제출됨.

제출된 작업의 기본 해석 작업 정보. “작업 명령”, “작업 로그파일 위치”, “작업 디렉토리”,

“클러스터 노드정보” 등을 확인 가능함.

해석 수행 결과를 확인 가능함.

위와 같은 방식으로 해석이 완료되고, 그 결과는 위의 전체 작업 모니터링 화면으로 확인 할 수 있다.

위 화면은 최종 작업 수행 속도를 모니터링하는 화면으로, core수를 2개, 4개, 6개로 확장하면서 해석

속도를 측정한 결과임. MPI를 사용하지 않고, single core를 이용하여 계산했을 경우 8시간 52분 11초

에 시간이 소요되는 것을 확인함. 이를 토대로 확장 성능을 분석해 보면 core 6개 일 경우 core 1개에

비해 3.5 배 정도의 성능 개선이 측정됨.

Fire 확장 성능 결과

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

1 2 4 6

core수

runt

ime(초

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

spee

du runtimespeedup