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사용자들로부터 요구되는 자원을 컴퓨터 한 대로 처리하기 보다 이런 분산된 여러 대의 컴퓨터들을 이용해 보다 빠르고 효과적으로 처리할 수 있게 하는 것이 중요하다. 이를 통하여 연산속도가 향상(Computation speedup)되고, 시스템 확장성(expandability)이 용이하며, 가용성(availability) 및 신뢰성(reliability)이 높은 환경을 사용할 수 있고, 무엇보다도 가격대비 성능이 좋은 이점을 누릴 수 있다. 이러한 환경은 기존의 특수한 과학계산용 프로젝트뿐만 아니라 좀 더 보편적인 작업을 수행하는데 사용될 수 있다.<ref name="백서"></ref> | 사용자들로부터 요구되는 자원을 컴퓨터 한 대로 처리하기 보다 이런 분산된 여러 대의 컴퓨터들을 이용해 보다 빠르고 효과적으로 처리할 수 있게 하는 것이 중요하다. 이를 통하여 연산속도가 향상(Computation speedup)되고, 시스템 확장성(expandability)이 용이하며, 가용성(availability) 및 신뢰성(reliability)이 높은 환경을 사용할 수 있고, 무엇보다도 가격대비 성능이 좋은 이점을 누릴 수 있다. 이러한 환경은 기존의 특수한 과학계산용 프로젝트뿐만 아니라 좀 더 보편적인 작업을 수행하는데 사용될 수 있다.<ref name="백서"></ref> | ||
| − | === | + | ===과학계산용=== |
코넌은 복잡하고 빠른 컴퓨팅 성능이 요구되는 과학계산 작업을 실행하는데 사용될 수 있다. 일반적으로 과학계산은 주로 컴퓨터를 이용하여 수학적인 모델을 해석하는 방법을 통해 연구대상을 이해하고 결과를 도출하는데 사용한다. 예를 들면 물리학, 생물학, 화학정보학 같은 학문적 연구목적이나 신약개발, 사회통계, 기후예측, 암호해석 등 사회적 연구목적 등의 영역이 있는데, 이들은 모두 대규모의 컴퓨팅 성능이 필요한 영역이다.<ref name="백서"></ref> | 코넌은 복잡하고 빠른 컴퓨팅 성능이 요구되는 과학계산 작업을 실행하는데 사용될 수 있다. 일반적으로 과학계산은 주로 컴퓨터를 이용하여 수학적인 모델을 해석하는 방법을 통해 연구대상을 이해하고 결과를 도출하는데 사용한다. 예를 들면 물리학, 생물학, 화학정보학 같은 학문적 연구목적이나 신약개발, 사회통계, 기후예측, 암호해석 등 사회적 연구목적 등의 영역이 있는데, 이들은 모두 대규모의 컴퓨팅 성능이 필요한 영역이다.<ref name="백서"></ref> | ||
===딥러닝 모델 개발=== | ===딥러닝 모델 개발=== | ||
