HPC

MCNP Cluster

  MCNP 성능과 관리 기능을 극대화하는 고성능 클러스터 시스템

 Improve Performance and Scalability

  몬테카를로 시뮬레이션 알고리즘은 난수를 이용하여 확률적으로 계산하는 시뮬레이션에 적합한 알고리즘입니다. 확률에 의존하기 때문에, 독립성이 보장되는 대규모 연산을 수행할 때 정밀도가 높으며, 그 결과가 근사값에 수렴하는 특성이 있습니다. 대규모의 몬테카를로 시뮬레이션을 위해서는 높은 성능이 요구되며, 많은 시간이 소요되기 때문에, 병렬시스템이 필수사항이 되었습니다.

 

  일반적으로, 동일한 하드웨어/소프트웨어 조건에서 병렬시스템의 성능은 연산 의존성이 낮을수록, 통신 효율이 높을수록, 더 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 연산 독립성이 높으면서도 통신에 덜 의존하는 특성 때문에, 병렬시스템에서 높은 성능을 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 코어/노드를 확장하더라도 성능 손실을 최소화하면서도 코어/노드의 수에 (거의) 비례하는 성능을 이끌어 낼 수 있습니다.

  한편, 동일한 하드웨어/애플리케이션 조건에서 애플리케이션의 성능은, 사용된 미들웨어, 소프트웨어 라이브러리 등의 실행 환경의 구성에 따라 달라질 수 있습니다.

 

MCNP는, 병렬시스템에 최적화된, 몬테카를로 시뮬레이션 애플리케이션 패키지입니다. CSTAR의MCNP 클러스터 시스템*에는 MCNP에 최적화된 하드웨어 구성과 최적화된 실행 환경이 적용되어 있습니다. CSTAR MCNP 클러스터 시스템으로 높은 연구 성과를 얻으실 수 있습니다.

  * CSTAR는 RSICC의 MCNP 배포정책을 준수하여 MCNP를 배포하지 않습니다.

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