Bigdata and HPC 연구실 에서 분산컴퓨팅 분야의 우수학회이며 BK21 우수학술대회 (IF:2)인  38th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS)에 "A2FL: Autonomous and Adaptive File Layout in HPC through Real-time Access Pattern Analysis."를 개제하였습니다. 본 연구는 국제공동연구로서 국내에서는 서울대학교, 중앙대학교, 서울과학기술대학교가 국외에서는 Ohio State University 와 Lawerence Berkeley National Lab (Berkeley Lab) 에서 참여하였습니다. 본 연구실에서는 김창종학생이 제2저자로, 김성곤 교수가 교신저자로 참여하였습니다.

해당 연구는 2021년 세계 슈퍼컴퓨터 리스트 5위 (현 12위)로 데뷔한 Berkeley Lab의 Perlmutter 시스템의 데이터 접근패턴을 분석하고 이때 응용의 변화에 따른 다양한 데이터 접근패턴를 분석하였습니다. 이후 접근패턴 (e.g., Sequantial Write, Random Write, # of Processes for write)에 따른 데이터 관리방법 (# of Process, # of I/O servers, Size of each request)을 자동적으로 튜닝하는 방법을 제안하였습니다. 이를 통하여 분자시뮬레이션, 기후변화예측등 슈퍼컴퓨터 응용의 성능을 최대 65.9배 향상하였습니다.