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Fabric-Attached Memory Pooling (FAM-Pool)

개요Fabric-Attached Memory Pooling(FAM-Pool)은 고속 네트워크 패브릭을 기반으로 여러 컴퓨팅 노드에서 공유 가능한 메모리 풀을 구성하는 차세대 메모리 아키텍처입니다. 이는 메모리 확장성과 효율성을 동시에 향상시키며, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터센터 등에서 메모리 병목 현상을 해소할 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 FAM-Pool의 개념, 구조, 기술 스택, 활용 사례 등을 전문가 수준으로 상세히 분석합니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의고속 패브릭을 통해 여러 노드가 접근 가능한 공유 메모리 풀컴포저블 인프라 기반목적메모리 리소스의 유연한 확장과 효율적 사용메모리 자원의 통합 관리필요성CPU에 직접 연결된 메모리의 고정 구..

개요I/O 가상화(Input/Output Virtualization)은 가상 머신(VM) 또는 컨테이너 환경에서 물리적인 I/O 자원(스토리지, 네트워크, USB, GPU 등)을 효율적으로 공유하고 제어하기 위한 기술입니다. CPU, 메모리 가상화와 함께 I/O 가상화는 고성능 가상 인프라의 필수 요소로, 클라우드, 데이터센터, 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 널리 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의하나의 물리적 I/O 디바이스를 여러 가상 머신이 효율적으로 공유·제어할 수 있게 하는 기술목적자원의 활용률 극대화, 성능 유지, 안정적 가상 인프라 제공필요성고속 네트워크 및 스토리지가 필수적인 환경에서 병목 최소화와 확장성 확보를 위함2. 특징 및 기술 구분유형설명주요 적용 사례에뮬레이..

개요병렬처리 컴퓨팅(Parallel Computing)은 대규모 연산 작업을 여러 개의 프로세서 또는 코어에 동시에 분산 처리하여 성능을 향상시키는 컴퓨팅 방식입니다. 과학 기술 계산, 인공지능, 그래픽 렌더링, 시뮬레이션 등 막대한 처리량이 요구되는 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, CPU와 GPU, 클러스터 및 클라우드 인프라까지 다양한 환경에서 적용되고 있습니다.1. 개념 및 정의병렬 컴퓨팅은 단일 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누어 동시에 실행하는 방식으로, 처리 시간을 줄이고 자원을 효율적으로 활용하는 것이 목적입니다. 이는 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 알고리즘이 유기적으로 작동해야 하며, 동기화 및 통신 비용도 함께 고려되어야 합니다.2. 특징 특징 설명 비고 다중 처리여러 프..

개요SMP(Shared Memory Processing)와 MPP(Massively Parallel Processing)는 고성능 컴퓨팅 시스템의 대표적인 병렬 아키텍처 모델입니다. 둘 다 병렬 처리 성능을 극대화하기 위한 구조지만, 메모리 접근 방식, 확장성, 처리 효율성 등에서 큰 차이를 보이며, 각각의 특성에 따라 적합한 사용 사례가 달라집니다. 본 글에서는 SMP와 MPP의 개념, 구성, 차이점 및 실제 활용 분야를 비교 분석합니다.1. 개념 및 정의SMP (Shared Memory Processing): 여러 CPU가 하나의 공유 메모리 공간을 이용하여 데이터를 동시에 접근하고 처리하는 방식MPP (Massively Parallel Processing): 각 프로세서가 독립된 메모리를 가지며, ..

개요Domain-Specific Architecture(DSA)는 특정 응용 분야의 요구사항에 최적화된 하드웨어 아키텍처를 의미합니다. 범용 프로세서(General-Purpose Processor)와 달리, DSA는 특정 알고리즘이나 워크로드에 특화된 구조를 갖추고 있어 성능, 에너지 효율, 처리 속도 측면에서 혁신적인 성과를 보여주고 있습니다. AI, 머신러닝, 이미지 처리, 블록체인, 생명정보학 등 다양한 고성능 컴퓨팅 분야에서 각광받고 있는 기술입니다.1. 개념 및 정의DSA는 도메인 특화형 컴퓨팅이라는 의미로, 특정 애플리케이션 또는 계산 집약적 작업에 맞춰 설계된 맞춤형 처리 장치 또는 시스템 아키텍처입니다. 주요 목적은 범용 CPU나 GPU보다 더 높은 효율을 제공하는 데 있습니다.예: AI용..

개요HPC(High-Performance Computing, 고성능 컴퓨팅)는 대규모 병렬 처리 시스템을 통해 복잡하고 방대한 계산을 신속히 수행하는 컴퓨팅 기술입니다. 과학 시뮬레이션, 기후 모델링, 인공지능, 생명공학 등 데이터 집약적 분야에 필수적이며, 그 정점에 있는 것이 바로 **엑사스케일 컴퓨팅(Exascale Computing)**입니다. 엑사스케일은 초당 10^18번의 연산(ExaFLOPS)을 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능으로, 기존 페타스케일(10^15 FLOPS)을 넘어서는 차세대 슈퍼컴퓨터의 기준입니다.1. 개념 및 정의 용어 정의 HPC고성능 서버, 슈퍼컴퓨터, 클러스터를 활용해 대규모 병렬 처리를 수행하는 컴퓨팅 기술Exascale Computing초당 1엑사플롭스(10^18 FL..