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개요
HPL-MxP(High Performance Linpack for Mixed Precision)는 기존 HPL 벤치마크(HPL Classic)의 확장으로, AI 및 HPC 워크로드의 혼합 정밀도(Mixed Precision) 연산 성능을 평가하기 위한 벤치마크입니다. FLOP 수치를 기준으로 시스템의 실제 AI/ML 연산 처리 능력을 반영하기 위해 도입되었으며, TOP500, Green500 등의 슈퍼컴퓨터 순위 평가에서 중요한 지표로 사용됩니다.
1. 개념 및 정의
| 항목 | 내용 | 비고 |
| 정의 | AI/ML 환경에서 혼합 정밀도 행렬 연산을 수행하는 Linpack 기반 벤치마크 | HPL-AI → HPL-MxP로 진화 |
| 목적 | AI 정밀도(예: FP16)와 과학 계산용 정밀도(FP64)를 함께 고려한 실측 성능 측정 | Peak 성능 대비 실효 성능 측정 |
| 필요성 | AI 가속기(GPU, TPU 등)의 실제 연산 성능을 공정하게 반영 | HPL 단일 정밀도의 한계 극복 |
2. 특징
| 항목 | 설명 | 비고 |
| 혼합 정밀도 연산 | FP32/FP16 + FP64 기반 연산 혼합 | 실제 AI 처리 방식 유사 |
| LU 분해 기반 | HPL 고유의 선형 시스템 해법 기반 유지 | 연산 패턴은 유사하나 타입 변경됨 |
| 높은 FLOP 효율 | GPU Tensor Core 등 하드웨어 가속 활용 | FP16 연산 최적화 |
| AI 가속기 반영 | H100, MI300, TPU 등 AI용 하드웨어 평가에 최적화 | 기존 CPU+GPU 구조 반영 가능 |
| TOP500 공식 채택 | 슈퍼컴퓨터 순위 평가 항목에 포함됨 | 2022년부터 공식화 |
기존 HPL 대비 AI 워크로드 반영도가 훨씬 높음.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 비고 |
| HPL-MxP 코드베이스 | HPL 기반 소스에 혼합 정밀도 기능 포함 | Open source + 벤더 최적화 버전 존재 |
| Precision Kernel | 혼합 정밀 연산을 담당하는 커널 | GEMM 연산 중심 구조 |
| Tensor Core/Matrix Engine | GPU의 저정밀 연산 유닛 활용 | NVIDIA, AMD, Intel 등 각기 구현 다름 |
| MPI + OpenMP 병렬화 | 분산 노드 및 코어 단위로 병렬 처리 | Topology-aware 구성 필요 |
| Validation Phase | 정확도 기준(Residual norm) 검증 단계 포함 | FP64 기준 정확도 확인 필요 |
HPC 벤치마크이면서 AI 연산 정확도까지 측정 가능.
4. 기술 요소
| 기술 요소 | 설명 | 활용 방식 |
| Mixed Precision GEMM | FP16 * FP16 → Accumulate in FP32 or FP64 | H100, MI250 등 최신 가속기 활용 |
| Error Correction | 낮은 정밀도의 누적 오차 보정 | Iterative refinement 적용 |
| Optimized BLAS | 벤더별 최적화된 BLAS 라이브러리 사용 | cuBLAS, OneDNN, rocBLAS 등 |
| HW-Aware Scheduling | GPU/CPU 자원 활용 최적화 | NUMA 고려, job tiling 전략 필요 |
| NVLink/NVSwitch | GPU 간 고속 데이터 통신 최적화 | 링→크로스바→하이브리드 구성 지원 |
고성능 시스템 전체 구조를 테스트할 수 있도록 설계됨.
5. 장점 및 이점
| 항목 | 설명 | 기대 효과 |
| AI 성능 측정 가능 | 실제 딥러닝 연산 흐름 반영 | AI 슈퍼컴퓨터 평가 기준 확립 |
| 전력 대비 성능 측정 | Green500과 함께 활용 가능 | 와트당 성능 향상 전략 수립 |
| 하드웨어 효율 검증 | 최신 GPU/TPU의 최대 FLOP 활용도 검증 | 벤더 비교 기준 제공 |
| 연산 정확도 포함 | 계산 오류 여부까지 검증 | 단순 속도 지표보다 신뢰성 우선 |
HPC와 AI 양쪽의 관점에서 성능을 균형 있게 평가 가능.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 사례 | 설명 | 고려사항 |
| AI 슈퍼컴퓨터 TOP500 등록 | LUMI, Frontier, Fugaku 등 HPL-MxP 기준으로 순위 결정 | 소수점 오차 기준 충족 필수 |
| AI 가속기 성능 검증 | H100 vs MI300X vs TPU 성능 비교 | Precision fallback 분석 필요 |
| Green500 효율성 측정 | 와트당 성능 기준으로 평가 | 전력 측정 장비 구성 요구 |
| 클러스터 최적화 평가 | 상호 연결, 메모리 대역폭 활용도 평가 | 병렬 처리 전략 중요 |
단순 벤치마크 수치 외에도, 설정값의 최적화 여부가 결과에 큰 영향.
7. 결론
HPL-MxP는 AI 및 과학 계산 통합 환경에서 실질적인 컴퓨팅 성능을 측정할 수 있는 벤치마크로, GPU/TPU 중심의 현대적 연산 구조를 공정하게 평가하는 도구입니다. 기존 HPL의 한계를 넘어서, 연산 정확도와 전력 효율까지 반영할 수 있어 차세대 슈퍼컴퓨팅 성능 측정의 표준으로 자리잡고 있습니다. AI-HPC 융합 시대의 핵심 성능 지표로 활용도가 더욱 확대될 것입니다.
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