RAMSES-HR5 시뮬레이션 코드 핫스팟 분석 및 성능 최적화 연구

• 영문명: A Study on Hotspot Analysis and Performance Optimization of the RAMSES-HR5 Simulation Code
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 정현미(Hyun Mi Jung) 이현조(Hyunjo Lee) 정기문(Kimoon Jeong) 채철주(Cheol-Joo Chae)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』제14권 제11호, 143~149쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.11.28

국문 초록

본 연구는 천체물리학 분야에서 광범위하게 활용되는 RAMSES-HR5 시뮬레이션 코드의 성능 병목 현상을 체계적으로 분석하고, 이를 개선하기 위한 최적화 전략을 제안한다. RAMSES-HR5는 AMR 기반의 하이브리드 병렬 구조의 수치 시뮬레이션 코드이다. 그러나 HPC 환경에서 RAMSES-HR5는 스레드 간 부하 불균형, MPI 통신 병목, 반복적인 I/O 연산 등으로 인해 연산 자원의 활용 효율이 저하되고 전체 실행 시간이 지연되는 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 Intel VTune Profiler를 이용하여 RAMSES-HR5 코드의 핵심 연산 모듈에 대한 프로파일링을 수행하고, CPU 사용률, 메모리 접근 패턴, MPI 통신 대기 시간을 기반으로 핫스팟 분석하였다. 주요 핫스팟을 개선하기 위해 OpenMP parallel loop 구조를 고정 분할에서 동적 스케줄링 방식으로 전환하고, MPI_Waitsome 및 MPI_Reduce+Bcast를 활용하여 통신 병렬성을 확보하였다. 또한 메모리 모니터링 및 출력 루틴의 호출 빈도를 줄여 불필요한 통신과 I/O 오버헤드를 감소시켰다. 최적화된 코드는 8코어 클라우드 환경에서 기존 대비 약 10~15%의 전체 실행 시간 단축 효과를 보였으며, 연산-통신 병렬 중첩, 스레드 부하 분산, 통신량 감소 측면에서 병렬 효율성이 향상되었음을 확인하였다.

영문 초록

This study systematically analyzes the performance bottlenecks of the RAMSES-HR5 simulation code, which is widely used in the field of astrophysics, and proposes optimization strategies to improve its computational efficiency. RAMSES-HR5 is a numerical simulation code capable of accurately modeling galaxy formation and evolution, based on a hybrid parallel structure that incorporates AMR. However, in HPC environments, RAMSES-HR5 experiences issues such as thread-level load imbalance, MPI communication bottlenecks, and frequent I/O operations, which degrade resource utilization and increase overall execution time. To address these issues, we conducted profiling of the core computational modules in RAMSES-HR5 using Intel VTune Profiler, analyzing CPU usage, memory access patterns, and MPI communication wait times to identify performance hotspots. To mitigate the identified hotspots, we replaced the static scheduling in OpenMP parallel loops with dynamic scheduling and introduced MPI_Waitsome and MPI_Reduce+Bcast to enhance communication concurrency. In addition, we reduced unnecessary communication and I/O overhead by lowering the frequency of memory monitoring and output routines. The optimized code demonstrated a 10–15% reduction in total execution time in an 8-core cloud environment, with improved parallel efficiency in terms of computation–communication overlap, thread workload balancing, and reduced MPI traffic.

키워드

고성능 컴퓨팅 병목 분석 병렬 최적화 우주 시뮬레이션 RAMSES-HR5 HPC Bottleneck Analysis Parallel Optimization Cosmological Simulation