AI 기반 HPC 워크플로우 분석 및 성능
인공지능(AI) 통합은 고성능 컴퓨팅(HPC) 시뮬레이션 분야에 혁신을 가져오며, AI 결합 HPC 워크플로우의 중요성, 활용성 및 성능을 증대시키고 있습니다. 본 논문은 빠르게 진화하는 AI 기반 HPC 분야를 포괄적으로 조사하고, 이러한 워크플로우를 이해하기 위한 공통 개념적 기반을 제시합니다. 특히, AI를 HPC 워크플로우에 결합하는 다양한 방식에 대한 통찰을 활용하여, 과학 응용 분야에서 가장 흔히 발견되는 여섯 가지 실행 모티프를 제안합니다. 이 실행 모티프 집합은 불완전하며 계속 진화하고 있지만, AI 통합 시뮬레이션 환경 전반에서 발생하는 주요 성능 문제를 분석하는 데 유용합니다. 본 연구는 AI 결합 HPC 워크플로우의 실행을 평가하고 개선하는 데 필요한 특정 벤치마크의 필요성을 포함하여, 미해결 과제, 연구 문제 및 향후 연구 영역을 제시합니다. 이는 해당 분야의 발전을 위한 중요한 방향을 제시할 것입니다.