[논문 리뷰] The Effects of Moore's Law and Slacking on Large Computations

Christopher Gottbrath, Jeremy Bailin외 3명|arXiv (Cornell University)|1999. 12. 09.

Computability, Logic, AI Algorithms인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 대규모 계산 작업에서 '슬랙킹'(slacking)이라 일컫는 하드웨어 구매를 연기하는 것이 무어의 법칙 덕분에 시간과 비용 절감에 기여할 수 있음을 보여준다. 더 빠른 신형 프로세서가 출시될 때까지 기다림으로써 연구자들은 총 계산 시간을 단축하고 생산성을 향상시킬 수 있으며, 특히 작업 지속 시간이 하드웨어 향상 주기보다 긴 경우에 특히 유리하다.

ABSTRACT

We show that, in the context of Moore's Law, overall productivity can be increased for large enough computations by `slacking' or waiting for some period of time before purchasing a computer and beginning the calculation.

연구 동기 및 목표

• 빠른 하드웨어 발전 덕분에 대규모 계산을 시작하는 것을 연기하는 것이 전체 생산성 향상에 기여할 수 있는지 조사하기.
• 더 빠른 하드웨어를 기다리는 것과 지연된 계산 비용 사이의 트레이드오프를 모델링하기.
• 대규모 계산 작업에서 '슬랙킹'이 순 시간 절감을 이끌어내는 조건을 정량화하기.
• 하드웨어 추세를 바탕으로 연구자들이 언제 대규모 시뮬레이션을 시작할지 결정하는 데 도움이 되는 의사결정 프레임워크 제공하기.

제안 방법

• 무어의 법칙에 따라 하드웨어 성능 향상이 지수적으로 이루어진다고 가정하고, 계산 시간을 하드웨어 성능 향상의 함수로 모델링하기.
• 결정적으로 계산을 시작하기 위해 하드웨어를 구매하기까지의 지연 시간을 '슬랙킹'으로 정의하기.
• 전체 경과 시간을 기다리는 기간과 미래의 더 빠른 하드웨어에서 실제 계산 시간의 합으로 계산하기.
• 트랜지스터 밀도가 18개월마다 두 배로 증가하는 것(무어의 법칙)을 활용해 시간에 따른 성능 향상 추정하기.
• 총 경과 시간을 최소화하기 위해 최적의 기다림 시간을 최적화하기(계산 지속 시간은 고정된 워크로드로 간주함).
• 실제 천체물리학 시뮬레이션의 장시간 실행을 고려해 실용적 이점을 평가하기 위해 모델을 적용하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 큰 계산을 시작하는 것을 연기할 경우 총 경과 시간이 감소하는 조건은 무엇인가요?
• RQ2 계산 지속 시간이 하드웨어를 기다리는 최적의 시간에 어떻게 영향을 미치나요?
• RQ3 무어의 법칙이 정의한 하드웨어 향상 속도를 감안할 때 '슬랙킹'을 통해 달성할 수 있는 최대 시간 절감은 얼마인가요?
• RQ4 다양한 워크로드 크기에 따라 기다림과 계산 시간 사이의 트레이드오프는 어떻게 변화하나요?
• RQ5 '슬랙킹'은 실질적으로 대규모 과학적 시뮬레이션에 적용 가능한 전략일 수 있나요?

주요 결과

• 충분히 긴 계산을 수행할 경우, 하드웨어 향상에 기다리는 것으로 인해 즉각 실행하는 것보다 총 경과 시간을 최대 50%까지 단축시킬 수 있다.
• 계산 지속 시간이 길수록 최적의 기다림 시간이 증가하며, 계산 지속 시간이 하드웨어 향상 주기와 약간 일치할 때 최대가 된다.
• 계산 지속 시간이 18개월을 초과할 경우, 기다림의 이점이 두드러지게 나타나며, 최대 30% 이상의 시간 절감 가능성이 있다.
• 모델은 워크로드가 기다리는 동안 성능 향상의 이점을 누릴 수 있을 정도로 충분히 클 경우, 슬랙킹이 생산성을 높인다는 것을 보여준다.
• 계산이 하드웨어 성능이 두 배로 증가하는 데 걸리는 시간보다 오래 걸릴 것으로 예상될 경우, 이 전략은 가장 효과적이다.
• 논문은 무어의 법칙의 지수 성장 모델에서 유도된 닫힌 형태의 최적 기다림 시간 해답을 제공한다.