2021 한국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 - Moving forward with Supercomputing!
- 국내 최대의 슈퍼컴퓨팅과 관련 학술대회 겸 전시회이며, 슈퍼컴퓨팅 및 계산과학공학 분야 저변 확대, 산업육성, 연구자간 교류 및 학술 증진을 목적으로 함
- 4차 산업혁명 및 슈퍼컴퓨팅 저변 확대를 위한 산업육성을 위한 튜토리얼 및 전시회, 연구자간 교류 및 학술 증진을 위한 워크숍으로 구성함
주요 내용
- 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷 등 4차 산업혁명의 핵심기술과 접목된 4차 산업혁명 시대의 슈퍼컴퓨팅 및 연구망 관련 내용 발표
- 슈퍼컴퓨팅 및 연구망 인프라, 최신기술, 활용 및 고성능 첨단연구망을 포함한 관련 국가 주요 정책 등의 주제 발표 및 해외 연사 초청 발표
- 슈퍼컴퓨팅 및 연구망 산업체 활용, 신기술 트렌드, 주요 센터의 정책 발표
- 커뮤니티 세미나 (가속기 기반 슈퍼컴퓨터 기술 개발, 인공지능 등) 개최
주최 : 국가초고성능컴퓨팅센터
주관 : 한국과학기술정보연구원, 한국계산과학공학회
후원 : 과학기술정보통신부
2021 한국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스
2021 한국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2021년10월25일(월)~26일(화) - 국내 최대의 슈퍼컴퓨팅과 관련 학술대회 겸 전시회이며, 슈퍼컴퓨팅 및 계산과학공학 분야 저변 확대, 산업육성, 연구자간 교류 및 학
ksc2021.re.kr
DFT AND BEYOND FOR SPECTROSCOPIES AND MATERIALS DESIGN
HPC-AI 가속기 개발동향 및 HPC-AI 자원서비스 소개
BIO&HEALTHCARE SOLUTIONS WITH HPC로
시뮬레이션 기반 디지털 트윈 (SIMULATION BASED DIGITAL TWIN)
초고성능 컴퓨팅 기반의 바이오/의료분야 계산과학 연구 동향
END TO END BIG DATA ANALYSIS PLATFORM AND SOLUTION WITH AI
GPU 컴퓨팅 워크숍
차세대 고성능 네트워크 워크숍
민·관·연 슈퍼컴퓨팅센터 기술교류회
MACHINE LEARNING FOR HEP
가속기 기반 슈퍼컴퓨터 시스템기술
한국계산과학공학회 추계학술대회
HPC 포럼
차세대 고성능 네트워크 워크숍
GPU 컴퓨팅 워크숍
아주 흥미로운 주제가 많고 훌륭한 researcher분들의 생각들을 엿볼 수 있는 기회였습니다.
몇가지 흥미로운 주제를 톺아보자면 디지털 웰빙 서비스를 위한 공간 인공지능을 활용한 자율주행과 디지털 방역 기능, 망막영상 데이터 기반의 알츠하이머 치매 분석 시스템(망막 내 아밀로이드 플라크 영상 분석 기법을 통한 치매 조기 발견 서비스), Deep Learning-based Sound Source Localization, AI 신약개발의 현주소와 전사체학 데이터 기반의 AI 신약개발의 예, A deep learning-based MHC II epitope prediction method using structure and sequence information, 양자암호기술을 활용을 위한 표준화 및 연구 추진 현황, 슈퍼컴퓨터 냉각 기술 동향
등이 있었습니다. 중간에 살펴보니 의료데이터 전처리와 데이터 시각화 과정 및 필요성을 주제로 제가 재학중인 대학의 산업경영공학부 학생분의 발표도 있어 반가웠습니다. 학생 신분으로 이런 컨퍼런스에서 역할을 맡으시다니 대단하시다는 생각이 들었습니다. 조금씩 살펴보겠습니다.
Deep Learning-based Sound Source Localization은 제가 블로그에서 report한 프로젝트 중 하나와 접점이 있어보여 더 흥미로웠는데요.
0. Things to read[Reverberation time study according to cave structure]
좋은 콘서트홀의 조건 - 잔향 콘서트홀을 비롯한 공연장의 음향에서 제일 중요한 것이 무엇이냐고 묻는다면, 아마도 대부분의 음향학자들은‘잔향’이라고 대답할 것이다. 잔향이란 어느 실내
ku320121.tistory.com
이 발표에서는 인공지능 기반 실시간 음원 위치 추적기술을 소개하여 음원의 위치와 크기를 탐지하고 시각화하는 기술이였습니다. 구조, 층간소음 등 안전과 편의 관련 분야, 국방 분야 등 활용성이 높다는 것도 인상적이였습니다.
초고성능 컴퓨팅 기반의 바이오/의료분야 계산과학 연구 동향 워크숍과 GPU 컴퓨팅 워크숍에서도 제가 블로그에 report한 프로젝트와 접점이 있는 내용들이 있었습니다.
0. Summary[The elasticity of alpha-helix, pi-helix]
Team member Son Hye-Kang. Kim Myung-mo. Jang Su-min. Park Seokjin Advisor Choi Seung-ho 0.1. Summary 3차원 단백질을 이루고 있는 대표적인 기본 구조인 alpha-helix 와 이의 변형인 pi-helix가 생명현상에..
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0. Summary[Characteristics study of TATA box through comparison of elastic modulus according to DNA sequence]
Team member Son Hye-Gang. Kim Myung-mo. 0.1. Motive In the life science class, I learned the DNA sequence called TATA box. The TATA box is a part that is easily separated because there are many bon..
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AI 신약개발의 현주소와 전사체학 데이터 기반의 AI 신약개발의 예 소개는
1. 호모 사피엔스의 새로운 도구 MD simulation(The new tools of Homo sapiens MD simulation)[노벨과학상 예측]
MD simulation studies using the microscopic world Ⅰ. MD simulation과 노벨화학상 2013년 처음으로 화학 컴퓨터 시뮬레이션 분야에서 노벨 화학상이 나와 화제가 되었다. 왜냐하면 오로지 화학 실험으로만 발..
ku320121.tistory.com
에세이에서도 언급한 바 있지만 신약 디스커버리 단계에서 인공지능을 이용한 특정 타겟 단백질에 최적화된 약물의 구조를 설계하고 약물과 단백질의 상호작용을 예측하여 최적의 효능을 보일 수 있는 약물을 개발하는 기술에 대한 내용이였습니다. 신약 개발 과정에서 임상시험을 통해 인체에서 특정 질병에 대한 약물의 약효와 안전성을 검증하는 과정은 경제적 비용과 많은 시간을 필요로 합니다. 주식을 하시는 분이라면 바이오 테마주에서 임상시험의 중요성은 누구보다 잘 아시리라 생각합니다. 임상시험 실패의 대표적인 요인은 약물의 치료 효과를 보일 수 있는 적절한 질환이나 환자군을 예측하여 임상시험에 등록하기가 어렵기 때문입니다. 이때 전사체 데이터를 활용하여 질병 특이 유전자 발현 패턴을 확인함으로써 특정 질병과 약물의 효능과의 연관성을 예측하는 기법을 활용할 수 있습니다.
분자동역학 소프트웨어(GROMACS, LAMMPS, NAMD) GPU와 CPU 비교 Study 발표의 주 내용은 아래와 같습니다.
Molecular dynamics (MD) simulation describes atomic motions by solving Newton’s equation of motion. The biggest challenge in MD simulation is to reduce computational cost in order to tackle wide range of scientific problems. Recent advances in hardwares and software techniques enabled us to reach unprecedented temporal and spatial scales. In this study, we evaluated the performance of various MD simulation packages on GPU environment. Also the comparisons between CPU and GPU were conducted to investigate the effect of accelerator. We expect that performance comparison between running environment will give us fruitful information of optimized condition for fast computations.
제가 분자동역학 소프트웨어인 NAMD를 다뤄보면서 마주쳤던 어려움과 관련있던 주제라서 더욱 인상깊었습니다.
한국계산과학공학회 추계학술대회의 NVIDIA가 바라보는 HPC/AI의 현재와 미래를 주제로 한 발표 중 NAMD, 분자 시뮬레이션용 Gromacs에 대한 성능 발전이 5년동안 11배 이상의 성능을 향상시켰다는 소개가 있었습니다. GPU 구조, 소프트웨어 라이브러리 및 알고리즘의 발전으로 이만큼의 성능 향상이 있었다는 것에 놀랐고 10TB 데이터 set에서 CPU 대비 19배 높은 TCO를 제공했다는 점도 매우 인상적이였습니다.
양자알고리즘을 활용한 고에너지 가속기 실험 데이터 분석은 알고리즘 교과목에서 배운 양자 알고리즘과 고등학생 시절 방문한 포항가속기연구소의 방사광 가속기가 떠올라 흥미로웠는데요. LHC 데이터 분석과 입자들의 붕괴방식을 찾아내는 양자 알고리즘에 대한 연구결과가 인상적이였습니다. 또한 최근 hot 이슈인 암흑물질에 관한 논의도 있었습니다.
컴퓨터구조과목과 관련된 가속기 기반 슈퍼컴퓨터 시스템 기술 워크숍도 흥미로운 주제가 많았습니다. 슈퍼컴퓨터는 반도체의 고집적, 고성능화로 성능이 발전했는데 성능과 수명을 개선하기 위해서는 고성능/저전력 냉각시스템이 필요합니다. 제가 수강했던 컴퓨터구조과목 교수님이셨던 정성우 교수님 랩실에서도 관련 연구를 하고 계신 것으로 알고 있어 반가웠습니다.
오늘은 조금 시간이 지났지만 시야를 넓혀주고 많은 아이디어와 이슈를 준 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스를 소개해드렸습니다. 관련해서 더 궁금하신 분들은 제가 소개한 링크에 접속하셔서 초록집을 열람해보시는 것도 괜찮을 것 같습니다. 감사합니다.
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