ARM, 수학·과학용 슈퍼컴 생태계 진입 시도

64비트 ARMv8-A 프로세서용 'ARM퍼포먼스라이브러리' 출시

컴퓨팅입력 :2015/11/30 13:35

최신 64비트 ARM 프로세서를 탑재한 이기종 시스템간 이식성을 높여 주는 수학 연산용 소프트웨어(SW) 라이브러리가 나왔다. ARM이 고성능컴퓨팅(HPC) 시장에서 자사 프로세서 아키텍처의 입지 확대에 나선 모습이다. 슈퍼컴퓨터용 x86 프로세서 확산을 가속하기 위한 리눅스재단의 협력프로젝트 '오픈HPC' 참가 진영과 대립각을 세울지 주목된다.

ARM은 지난 12일 미국 텍사스주 오스틴의 연례컨퍼런스 'SC15'를 앞두고 64비트 ARMv8-A 프로세서를 위한 'ARM퍼포먼스라이브러리(이하 라이브러리)'를 소개했다. 라이브러리는 ARMv8-A아키텍처를 채택한 파트너의 시스템온칩(SoC)에서 고성능을 보장하기 위한 마이크로아키텍처 구조와 특성을 활용해 HPC용 SW개발을 돕는 도구다.

[☞참조링크: ARM Accelerates Mathematical Computation on 64-bit ARM-based HPC systems]

홉슨 불맨(Hobson Bullman) ARM 개발자 시스템 그룹 사업부장은 "라이브러리는 ARM서버와 HPC 생태계 발전의 중요 성과로 SW 성능과 일관된 인터페이스를 충족해 ARM 서버 플랫폼에 대한 SW개발 용이성과 이식성을 실현해 준다"며 "ARM서버 얼리어답터들이 모인 HPC커뮤니티가 최적 수학 루틴을 응용한 과학 연산 환경을 64비트 ARM 기반의 컴퓨팅 플랫폼으로 구축하고 있다"고 말했다.

라이브러리는 아틀라스(ATLAS), 오픈MPI(OpenMPI), NumPy, TAU 등 HPC용 인기 오픈소스 애플리케이션의 바이너리 배포판을 제공한다. 업계의 64비트 ARM 프로세서 기반 서버를 비롯한 ARMv8-A 아키텍처 기반 플랫폼으로의 SW이식 작업을 촉진하기 위해서다. HPC커뮤니티의 개발과 협업을 위해 이 오픈소스 애플리케이션을 ARM 환경으로 이식하는 데 필요한 변경 사항은 오픈소스 저장소에 반영된다.

ARMv8 프로세서 회로기판

불맨 사업부장의 관련 언급이라든지 HPC커뮤니티의 활동을 촉진하기 위한 인기 HPC 오픈소스 애플리케이션의 바이너리 배포판 제공 계획은 라이브러리 확산에 따라 ARM기반 서버의 활용 범위가 다양한 HPC 영역으로 확대될 수 있도록 하려는 ARM 측의 구상이 반영된 것으로 볼 수 있다. HPC 시장 흐름을 주도하고 있는 인텔 아키텍처 생태계와의 장기전에 돌입한 셈이다.

[☞관련기사: 슈퍼컴퓨터용 인텔칩 확산 가속될까]

새 라이브러리는 상업용 및 오픈소스, 듀얼라이선스로 공급된다. 상업용 라이선스는 ARM의 지원을 받는 형태다. 이는 사용에 제약이 없는 완전한 지원과 개발플랫폼 유지보수 및 로열티프리 조건으로 제공된다. 오픈소스 패키지는 향후 그에 상응하는 라이선스 기반으로 제공될 예정이다. 구체적인 시기나 라이선스 관련 정보는 아직 공개되지 않았다.

새 라이브러리로 수행한 연산 결과의 정확성 및 정밀성은 '뉴메리컬알고리즘그룹(NAG)'의 기술로 검증됐다. NAG는 HPC 기반 수학 연산 및 통계 처리용 소프트웨어를 개발하는 곳이다. NAG은 그 이름을 딴 'NAG라이브러리'라는 상용 수학 및 통계 알고리즘 패키지를 판매해 왔다. 이게 ARM의 새 라이브러리를 ARMv8-A 아키텍처 기반의 다양한 시스템 설계 환경에서 테스트를 수행한 기준이 됐다.

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ARM 측은 새 라이브러리가 NAG의 BLAS, LAPACK, FFT 등 수학 루틴을 활용해 만들어진 덕분에 ARM 아키텍처가 성숙되고 정확하며 검증된 코어 라이브러리를 시장에 빠르게 내놓을 수 있도록 해 줬다고 강조했다. 또 새 라이브러리는 멀티스레드를 지원하고 고급 단일명령다중데이터(SIMD) 프로세서에 최적화됐으며 64비트 ARM칩 설계 기반 최고 성능을 내는 최신 컴파일러로 만들어졌다고 덧붙였다.

마이크 듀어(Mike Dewar) NAG 최고기술책임자(CTO)는 "NAG의 선형대수와 FFT알고리즘을 활용한 ‘ARM퍼포먼스라이브러리’는 고도의 과학 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 구성요소"라며 "수학적 정확성에 대한 NAG의 엄격한 기준에 들어맞는 성능 튜닝으로 ARM의 에코 시스템을 위한 가장 빠르고 정확한 전산 수학 루틴이 산출될 것"이라고 말했다.