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KISTI, 엔비디아·오크리지연구소(美)·연세대와 함께 해커톤 개최

최영진 2019-02-18 View. 15,695

  2019년 전 세계 11개국에서 개최되는 ‘GPU 해커톤 2019’가 국내에서 첫 테이프를 끊는다.


  한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하, KISTI)은 엔비디아(NVIDIA), 미국 오크리지 국립연구소(이하 ORNL), 연세대학교와 함께 18일부터 22일까지 5일간 연세대학교 신촌캠퍼스에서 해커톤*(KISTI GPU Hackathon)을 개최한다.

*해커톤(Hackathon) : 해킹(hacking)과 마라톤(marathon)의 합성어로 기획자, 개발자 등이 팀을 꾸려 긴 시간동안 프로그래밍 등의 과정을 통해 결과물을 만드는 대회


  이번 ‘KISTI GPU 해커톤 2019’는 병렬 계산을 위한 표준 프로그래밍언어인 오픈에이씨씨(OpenACC*) 와 쿠다(CUDA*)를 사용하여 GPU에서 본인의 코드를 최적화하고 성능을 가속화 한다. 20181210일부터 2019111일까지 참가신청을 받아 16개 팀이 신청하였다. 이 중 심사를 거쳐 6개의 팀 DCSLAB(최재익 외 5, 서울대학교, 숙명여자대학교) MOM: Monster of Modeling(김기하 외 3, 연세대학교) TeamULSAN(안형택 외 5, 울산대학교) FVCOMik(김동훈 외 4, 인하대학교, KISTI) ELSA(김민정 외 2, LG전자) Mallang Caw(김유신 외 2, 공군기상단, 크레이(CRAY))이 선정되었다.

*OpenACC : Cray, CAPS, NVIDIAPGI에 의해 개발 된 병렬 계산을 위한 표준 프로그래밍언어

*CUDA : 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 기술


  참가팀은 해커톤 기간 동안 KISTI에서 제공하는 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온 보조시스템인 GPU 클러스터(KAT)를 이용한다. KISTI, 엔비디아, ORNL 슈퍼컴퓨팅센터에서 온 국내외 전문가 15명이 각 팀에 2명씩 멘토로 배정되어 특정 코드를 GPU로 이식하고 성능 최적화 및 가속화를 통한 연구문제를 해결한다.


  KISTI과학데이터스쿨 안부영 실장은 국내외 최고의 멘토들과 함께 GPU에서 코드를 가속화하고 최적화하기 위한 전문 지식을 배울 수 있는 좋은 기회이다라며 엔비디아와의 국내 최초 OpenACC GPU 해커톤 행사를 시작으로, 매년 정기적인 이벤트로 자리 잡아 갈 계획이다.”라고 말했다.

자세한 내용은 하단에 있습니다.

OpenACC GPU Hackathon

2019.2.18 월~2.22 금 4박5일간 진행됩니다

연세대학교 신촌캠퍼스

  • 참가자격 : 문제해결을 위한 코드 소유, 대학원 이상, 영어 가능자
  • 참가신청 :
    • http://kacademy.kisti.re.kr
    • https://www.olcf.ornl.gov/gpu-hackathons/
  • 신청문의 : kacademy@kisti.re.kr(042-869-0650)
  • 신청기간 : 2018.12.10(월)~2019.1.31(목)
  • 심사기간 : 2019.2.1(금)~2019.2.6(수)
  • 선정팀 발표 : 2019.2.7(목) 9:00
  • 오리엔테이션 : 2019.2.11(월) 11:00 연세대학교 공학관 509호
  • Hackathon 진행 : 2019.2.18(월)~22(금) 17:00 (세부일정 추후통보)
  • 주관/주최 : KISTI, NVDIA, 연세대학교 AI연구단, ORNL(Oak Ridge National Laboratory)

Graphics Processing Uint, Programming Language, Hackathon(Hacking+Marathon)

POpenACC 관련 툴을 사용하여 GPU 가속화(또는 최적화) 수행 기회를 제공하고 코드 최적화를 통한 연구문제 해결 및 거대 연구과제에 도전하는데 본 대회 개최 목적이 있습니다. 1팀은 인원 3~6명으로 구성되며 팀별 멘토는 2명이 배정됩니다. 팀별 해결 코드 준비 및 OpenACC CUDA 사용 코드 가속화, GPU 코드 이식 및 성능 최적화를 통한 문제를 해결합니다.

한국과학기술정보연구원, KSITI과학데이터스쿨, nVIDIA, 연세대학교, OAK RIDGE


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