메타리버테크놀러지(주)는 CUDA기술을 비롯한 최신의 HPC기술과 S/W기술을 기반으로 혁신적이고 창조적인 CAE(Computer-Aided Engineering) 해석 S/W를 개발하고 있습니다. 입자기반 CAE기술과 GPU를 사용한 고속연산기술을 CAE해석 소프트웨어에 적용하여, CAE기술의 페러다임을 바꾸어 나가겠습니다.

1.GPU Computing - CUDA Technology
Nvidia사에서 개발한 CUDA는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 고속 연산이 가능하도록 하는 기술로서, GPU의 각종 명령어와 GPU 메모리를 사용할 수 있도록 하며, C언어를 Nvidia가 확장한 형태의 언어로 GPU에서 수행될 algorithm이 작성됩니다. 최근의 CPU는 내부 clock수를 높이는 경쟁을 지양하고 dual-core, quad-core와 같이 다수의 core를 탑재하는 방식을 택하고 있지만, GPU는 이미 최소 수십~수백개의 코어 구조를 가지고 있으며 이들 모두 공용의 GPU 메모리에 접근 가능하도록 하여, 수천 thread를 동시에 실행시킴으로써 획기적인 연산성능을 얻을 수 있습니다. 2008년 이후로 미국 및 유럽 등 선구적 대학과 연구기관에 의해 CUDA의 성능이 입증되어 왔으며, Metariver Technology에서는 이러한 CUDA기술의 국내 확산과 응용을 위해 최선을 다하고 있습니다.

2. High Performance Computing : Parallel Processing
대규모 연산을 필요로 하는 과학 및 공학적 문제의 해석에 있어서 고성능 연산을 가능하게 하는 여러 가지의 방법들 중 가장 저렴하고 확장이 용이하며, 유지 및 보수 측면에도 유리한 방법은 다수의 PC를 고성능의 네트워크로 연결하여 단일 문제를 해석하도록 하는 방법이라 할 수 있는데, 이러한 방법을 병렬처리 혹은, HPC(High Performance Computing)기술이라 부르기도 합니다. 클러스터(Cluster)란 PC 또는 워크스테이션을 고속의 네트워크로 연결하여 고성능 또는 고가용성을 얻을 수 있도록 하는 시스템을 일컫는 것으로 상용 장비를 이용하여 구축하므로 적은 비용으로 높은 성능을 낼 수 있고 확장성이나 업그레이드 등의 장점들을 모두 가지고 있습니다. Metariver Technology에서는 다양하고 풍부한 HPC기술 경험 위에 최신의 CUDA기술을 접목함으로써 연산성능의 극대화를 추구하고 있습니다.

3. Fast Algorithm
근본적으로 많은 수의 입자를 이용하여 계(System)를 해석하는 해석 방법의 경우, hardware적인 가속화는 기본적으로 OpenMP/MPI를 사용하도록 만들어진 software의 경우 비교적 단시간내에 원하는 성능을 이끌어 낼 수 있다는 점을 들 수 있으나 이는 가속화 효율이 이론적으로 hardware(CPU)의 정수배를 넘을 수 없으므로 최고의 연산성능을 이끌어 내기 위해서는 hardware적인 가속화 방법과는 별도로 software적인 가속화(고속화 알고리즘, Fast Algorithm)가 이루어져야 합니다. 저희 Metariver Technology에서는 CUDA/HPC와 같은 hardware적인 가속화 기술은 물론 software적인 가속화에 있어서도 풍부한 경험과 자체 개발한 다양한 algorithm을 보유하고 있습니다.