[논문 리뷰] Extreme Scaling of Supercomputing with Stranded Power: Costs and Capabilities

Fan Yang, Andrew A. Chien|arXiv (Cornell University)|2016. 07. 07.

Distributed and Parallel Computing Systems참고 문헌 12인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 초고성능 컴퓨팅을 위한 '제로카본 클라우드(ZCCloud)' 모델을 제안한다. 이 모델은 전력망 혼잡 또는 변동성으로 인해 시장 가치가 음수인 방치된 재생 가능 전력을 활용하여 자본 및 운영 비용을 극적으로 절감한다. 풍력 및 태양광 발전소와 함께 컴퓨팅 하드웨어를 공동 배치함으로써 전송 및 냉각 비용을 제거하여, 극초규모 시스템에서 고정 예산 하에 최대 45% 낮은 자본 비용과 80% 높은 피크 PFLOPS 성능을 달성한다.

ABSTRACT

Power consumption (supply, heat, cost) and associated carbon emissions (environmental impact) are increasingly critical challenges in scaling supercomputing to Exascale and beyond. We proposes to exploit stranded power, renewable energy that has no value to the power grid, for scaling supercomputers, Zero-Carbon Cloud (ZCCloud), and showing that stranded power can be employed effectively to expand computing [1]. We build on those results with a new analysis of stranded power, characterizing temporal, geographic, and interval properties. We simulate production supercomputing workloads and model datacenter total-cost-of-ownership (TCO), assessing the costs and capabilities of stranded-power based supercomputing. Results show that the ZCCloud approach is cost-effective today in regions with high cost power. The ZCCloud approach reduces TCO by 21-45%, and improves cost-effectiveness up to 34%. We study many scenarios. With higher power price, cheaper computing hardware and higher system power density, benefits rise to 55%, 97% and 116% respectively. Finally, we study future extreme-scale systems, showing that beyond terascale, projected power requirements in excess of 100MW make ZCCloud up to 45% lower cost, for a fixed budget, increase peak PFLOPS achievable by 80%.

연구 동기 및 목표

• 엑사스케일 이상 초고성능 컴퓨팅에서 증가하는 전력 비용, 냉각, 탄소 배출 문제를 해결하기 위해.
• 방치된 전력—시장 가치가 음수인 재생 가능 에너지—를 단일 에너지 원천으로 활용해 대규모 초고성능 컴퓨팅을 수행할 수 있는지 탐색하기 위해.
• 다양한 전력 가격, 하드웨어 비용, 시스템 전력 밀도 조건에서 기존 초고성능 컴퓨팅 센터와 비교해 ZCCloud의 비용 효율성과 확장성을 정량화하기 위해.
• 특히 고정 예산 제약 하에서 자본 지출을 줄이고 계산 처리량을 높이는 데 ZCCloud가 가지는 잠재력을 평가하기 위해.

제안 방법

• 28개월 간의 7,000만 건의 MISO 시장 거래 데이터를 활용해 방치 전력의 시간적, 지리적, 간격적 특성을 분석한다.
• 재생 에너지 발전소와 공동으로 위치한 ZCCloud 인프라에서 생산용 HPC 워크로드를 시뮬레이션하여 생산성과 도킹률(최대 80%)을 평가한다.
• 자본 지출(CapEx), 상환(자본 비용 3%, 수명 5–12년), 구성 요소 수준 비용(서버, 네트워크, SSD, 배터리, 컨테이너, 자연 냉각)을 포함한 정밀한 총소유비용(TCO) 모델을 통합한다.
• 전력 가격, 하드웨어 비용, 시스템 전력 밀도를 변화시킨 다양한 시나리오에서 ZCCloud를 기존 초고성능 컴퓨팅 센터와 비교한다.
• 100MW 이상의 전력 수요를 가진 극초규모 시스템(테라스케일 초과)을 모델링하여 고정 예산 제약 하에서 비용과 성능의 상충 관계를 평가한다.
• 역사적 MISO 방치 전력 데이터를 활용해 108코어 ZCCloud 시스템을 프로토타입화하고, 풍력 발전소에 78노드(2,500코어) 배치 계획을 수립해 실제 워크로드 검증을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시장 가치가 음수인 방치된 전력—재생 가능 에너지—이 충분한 도킹률과 신뢰성으로 생산 수준의 HPC 워크로드를 지원할 수 있는가?
• RQ2 다양한 전력 가격과 하드웨어 비용 조건에서 ZCCloud는 기존 초고성능 컴퓨팅 센터와 비교해 총소유비용(TCO)과 비용 효율성(단위 달러당 처리량) 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 특히 고정 예산 제약 하에서, ZCCloud는 극초규모 시스템(엑사스케일 이상)에 대해 어떤 비용 및 성능 이점을 제공하는가?
• RQ4 하드웨어의 표준화 추세와 시스템 전력 밀도 증가가 ZCCloud의 상대적 이점에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 ZCCloud는 자본 비용을 얼마나 줄이고 피크 PFLOPS를 얼마나 높일 수 있으며, 이와 동시에 시스템 생산성을 유지하거나 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 기본 조건 하에서 ZCCloud는 기존 초고성능 컴퓨팅 센터 대비 총자본비용을 최대 45% 절감하고, 비용 효율성(단위 달러당 처리량)을 최대 34% 향상시킨다.
• 전기 요금이 높은 지역에서는 ZCCloud가 비용 성능을 55% 더 우수하게 달성하여 즉각적인 경제적 타당성을 입증한다.
• 하드웨어 비용이 기본값의 0.25배로 낮아질 경우 ZCCloud의 비용 효율성은 최대 97% 향상되어 하드웨어 표준화와의 강력한 시너지를 보인다.
• 시스템 전력 밀도가 5배로 증가할 경우(향후 10년 내 예상), ZCCloud의 비용 효율성은 116% 향상되며, 이는 냉각 및 인프라 필요성 감소로 인한 것이다.
• 극초규모 시스템(>100MW)에서는 ZCCloud가 고정 예산 하에 자본 비용을 45% 감소시키고 피크 PFLOPS를 80% 높일 수 있어, 전환적 잠재력을 입증한다.
• MISO 전력망에서의 방치 전력만으로도 최대 80%의 도킹률을 가진 수백 메가와트의 전력으로 대규모 지속적 HPC 워크로드를 지원할 수 있으며, ZCCloud 모델의 실현 가능성을 검증한다.