KR100981145B1 - A spontaneously- allocated processing system for thermal-hydraulic anlayses and the method thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 주컴퓨터에서 열수력 분석을 위해 수행되어야 할 다수의 열수력 계산에 대한 정보를 공유 데이터베이스에 저장해두고, 네트워크를 통해 공유 데이터베이스에 연결된 다수의 보조컴퓨터에서 각 계산 건에 대한 정보를 자발적으로 가져와, 각각의 보조컴퓨터에서 해당 열수력 계산을 병렬적으로 수행하도록 구성되는 분산 처리 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a spontaneous distributed processing system and method for thermal hydraulic analysis, and more particularly, to store a plurality of thermal hydraulic calculation information to be performed for thermal hydraulic analysis in a host computer in a shared database, The present invention relates to a distributed processing system and a method configured to voluntarily obtain information on each calculation from a plurality of auxiliary computers connected to a shared database, and to perform corresponding thermal hydraulic calculations in parallel on each of the auxiliary computers.

본 발명에 따른 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템은, 열수력 분석을 위해 개별적으로 수행되는 각 열수력 계산들에 대한 정보를 각각의 열수력 계산별로 저장해두는 공유 데이터베이스와; 상기 공유 데이터베이스에 연결되어, 사용자로부터 수행하고자 하는 열수력 분석의 열수력 코드 종류 및 각 열수력 계산별 입력 파일을 입력받아, 상기 입력된 열수력 코드 종류 및 입력 파일을 포함하는 각 열수력 계산별 정보를 상기 공유 데이터베이스에 저장하고, 상기 공유 데이터베이스에 저장된 열수력 계산 결과를 사용자에게 제공하는 주컴퓨터와; 네트워크를 통해 상기 공유 데이터베이스에 연결되어, 상기 공유 데이터베이스에 저장된 열수력 계산별 정보를 참조하여 수행할 열수력 계산을 선택하고, 상기 선택된 계산에 대한 입력 파일을 이용하여 열수력 코드를 실행시킨 후, 실행이 완료된 열수력 코드의 출력 파일을 상기 공유 데이터베이스에 저장하는 다수의 보조컴퓨터;를 포함하여 구성되는 점을 특징으로 한다.The spontaneous distributed processing system for thermal hydraulic analysis according to the present invention includes: a shared database storing information for each thermal hydraulic calculation performed separately for thermal hydraulic analysis, for each thermal hydraulic calculation; Connected to the shared database, receives a thermal hydraulic code type of a thermal hydraulic analysis and an input file for each thermal hydraulic calculation to be performed by a user, and includes each thermal hydraulic code type including the input thermal hydraulic code type and an input file A main computer for storing information in the shared database and providing a user with the results of the calculation of the thermal hydraulic power stored in the shared database; After connecting to the shared database through a network, selecting a thermal hydraulic calculation to be performed by reference to the information of the thermal hydraulic calculation stored in the shared database, and executes the thermal hydraulic code using the input file for the selected calculation, And a plurality of auxiliary computers for storing the output file of the completed heat hydraulic code in the shared database.

열수력 분석, 분산 처리, 자발적 배분, 열수력 코드 Thermal Hydraulic Analysis, Dispersion Treatment, Voluntary Distribution, Thermal Hydraulic Code

Description

열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템 및 그 방법{A spontaneously- allocated processing system for thermal-hydraulic anlayses and the method thereof}A spontaneously-allocated processing system for thermal-hydraulic anlayses and the method

본 발명은 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 주컴퓨터에서 열수력 분석을 위해 수행되어야 할 다수의 열수력 계산에 대한 정보를 공유 데이터베이스에 저장해두고, 네트워크를 통해 공유 데이터베이스에 연결된 다수의 보조컴퓨터에서 각 계산 건에 대한 정보를 자발적으로 가져와, 각각의 보조컴퓨터에서 해당 열수력 계산을 병렬적으로 수행하도록 구성되는 분산 처리 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a spontaneous distributed processing system and method for thermal hydraulic analysis, and more particularly, to store a plurality of thermal hydraulic calculation information to be performed for thermal hydraulic analysis in a host computer in a shared database, The present invention relates to a distributed processing system and a method configured to voluntarily obtain information on each calculation from a plurality of auxiliary computers connected to a shared database, and to perform corresponding thermal hydraulic calculations in parallel on each of the auxiliary computers.

일반적으로 원자력 발전소에서는 시스템의 안전성에 대한 불확실성 분석 등을 위하여 대형 전산 코드를 이용하여 열수력 분석(thermal-hydraulic anlaysis)을 수행하고 있으며, 이러한 열수력 분석을 위한 전산 코드로는 미국의 TRACE, RELAP5-3D, 프랑스의 CATHARE, 독일의 ATHLET 등이 있다.In general, a nuclear power plant performs thermal-hydraulic anlaysis using a large computational code for uncertainty analysis on the safety of the system. -3D, CATHARE of France, ATHLET of Germany.

국내에서는 한국원자력연구소에서 경수 및 중수로 원자로계통에 대한 안전해석코드인 MARS(Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety)를 개발하여 현재 개선 연구가 활발히 진행되고 있다.In Korea, the Korea Atomic Energy Research Institute has developed MARS (Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety), which is a safety analysis code for light and heavy reactor reactor systems.

이러한 대형 전산 코드를 사용한 열수력 분석에는 다양한 열수력 현상을 모의할 수 있도록 분석 대상에 따라 여러 모델을 적용할 수 있는데, 실제 분석시 적용된 모델의 입력 변수값을 일일이 변경해가며 매우 많은 수의 계산을 수행해야 하므로 계산 시간이 많이 소요된다는 특징이 있다.In the thermal hydraulic analysis using such a large computer code, various models can be applied according to the analysis target to simulate various thermal hydraulic phenomena, and a large number of calculations are performed by changing the input variable values of the model applied in the actual analysis. Because it needs to be performed, it takes a lot of time to calculate.

이와 같은 열수력 분석시에 적절한 시간 내에 많은 수의 계산을 수행하기 위한 종래의 방법으로는, 프로세서 추가 확장이 용이한 구조로 설계되어 다수의 프로세서가 탑재되는 클러스터 PC(cluster PC)를 이용하여, 주 프로세서가 여러 프로세서에 열수력 계산을 분산하고, 각 프로세서가 하나의 열수력 계산을 수행하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 고가의 클러스터 PC를 사용해야 하기 때문에 분석을 위한 하드웨어 구축 비용이 크게 소요된다는 문제점이 있다.In the conventional method for performing a large number of calculations in an appropriate time in such a thermal hydraulic analysis, using a cluster PC (designed by a cluster PC) is designed in a structure that can easily expand the processor, and equipped with a plurality of processors, There is a way in which the main processor distributes the hydrohydraulic calculations to multiple processors, and each processor performs a single hydrohydraulic calculation. However, this method requires expensive cluster PCs, which causes a large cost of hardware construction for analysis.

또다른 종래의 방법으로는, 고가의 클러스터 PC를 사용하는 대신에 네트워크에 연결된 다수의 PC를 이용하여, 주PC에서 다른 PC 측으로 각각의 열수력 계산을 능동적으로 분배하는 방법이 있다. 그러나, 이와 같이 능동적인 분산 처리 방법은 하나의 주PC에서 분산된 모든 열수력 계산을 종합적으로 관리해야 하기 때문에, 그 구현이 상당히 복잡하여 초기 시스템 구축시에 많은 시간과 노력이 요구된다는 문제점이 있다.Another conventional method is to use a plurality of PCs connected to a network, instead of using expensive cluster PCs, to actively distribute each thermal hydraulic calculation from the main PC to the other PC. However, this active distributed processing method has to comprehensively manage all the heat and hydraulic calculations distributed in one main PC, so the implementation is quite complicated, which requires a lot of time and effort in initial system construction. .

본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것이다. 즉, 본 발명의 목적은, 주컴퓨터에서 열수력 분석을 위해 수행되어야 할 다수의 열수력 계산에 대한 정보를 공유 데이터베이스에 저장해두고, 네트워크를 통해 공유 데이터베이스에 연결된 다수의 보조컴퓨터에서 각 계산 건에 대한 정보를 자발적으로 가져와, 각각의 보조컴퓨터에서 해당 열수력 계산을 병렬적으로 수행함으로써, 시스템의 자원을 효율적으로 사용하는 동시에, 저렴한 비용으로 다수의 열수력 계산을 신속하게 수행할 수 있는 분산 처리 시스템 및 그 방법을 제공하는 데에 있다.The present invention solves the problems of the prior art described above. That is, an object of the present invention is to store information on a plurality of thermal hydraulic calculations to be performed for thermal hydraulic analysis in a host computer in a shared database, and to calculate each calculation in a plurality of auxiliary computers connected to the shared database via a network. By spontaneously bringing information about each computer and executing the corresponding hydrohydraulic calculations in parallel on each secondary computer, using the system's resources efficiently and at the same time distributing multiple hydrothermal calculations at low cost. The present invention provides a system and a method thereof.

상기의 목적을 달성하기 위한 기술적 사상으로서의 본 발명은, 열수력 분석을 위해 개별적으로 수행되는 각 열수력 계산들에 대한 정보를 각각의 열수력 계산별로 저장해두는 공유 데이터베이스와; 상기 공유 데이터베이스에 연결되어, 사용자로부터 수행하고자 하는 열수력 분석의 열수력 코드 종류 및 각 열수력 계산별 입력 파일을 입력받아, 상기 입력된 열수력 코드 종류 및 입력 파일을 포함하는 각 열수력 계산별 정보를 상기 공유 데이터베이스에 저장하고, 상기 공유 데이터베이스에 저장된 열수력 계산 결과를 사용자에게 제공하는 주컴퓨터와; 네트워크를 통해 상기 공유 데이터베이스에 연결되어, 상기 공유 데이터베이스에 저장된 열수력 계산별 정보를 참조하여 수행할 열수력 계산을 선택하고, 상기 선택된 계산에 대한 입력 파일을 이용하여 열수력 코드를 실행시킨 후, 실행이 완료된 열수력 코드의 출력 파일을 상기 공유 데이터베이스에 저장하는 다수의 보조컴퓨터;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템을 제공한다.The present invention as a technical concept for achieving the above object, and a shared database for storing the information for each of the thermal hydraulic calculations performed separately for the thermal hydraulic analysis for each thermal hydraulic calculation; Connected to the shared database, receives a thermal hydraulic code type of a thermal hydraulic analysis and an input file for each thermal hydraulic calculation to be performed by a user, and includes each thermal hydraulic code type including the input thermal hydraulic code type and an input file A main computer for storing information in the shared database and providing a user with the results of the calculation of the thermal hydraulic power stored in the shared database; After connecting to the shared database through a network, selecting a thermal hydraulic calculation to be performed by reference to the information of the thermal hydraulic calculation stored in the shared database, and executes the thermal hydraulic code using the input file for the selected calculation, It provides a spontaneous distributed processing system for thermal hydraulic analysis, characterized in that it comprises a; a plurality of auxiliary computers for storing the output file of the completed thermal hydraulic code in the shared database.

또한, 본 발명은 주컴퓨터가 사용자로부터 수행하고자 하는 다수의 열수력 계산에 대한 기본 정보와 입력 파일을 입력받아, 상기 입력된 기본 정보 및 입력 파일을 공유 데이터베이스에 저장하는 입력 단계와; 다수개의 보조컴퓨터 각각이 공유 데이터베이스에 저장된 열수력 계산 목록에서 실행 대기중인 열수력 계산을 선택하여, 상기 선택된 열수력 계산의 입력 파일을 공유 데이터베이스에서 독출하고, 상기 독출된 입력 파일을 이용하여 열수력 계산을 실행한 후, 수행 완료된 열수력 계산의 출력 파일을 공유 데이터베이스에 저장하는 분산 처리 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 방법을 제공한다.The present invention also provides an input step of receiving, by a host computer, basic information and input files for a plurality of thermal hydraulic calculations to be performed by a user, and storing the input basic information and input files in a shared database; Each of the plurality of auxiliary computers selects a thermal hydraulic calculation waiting to be executed from a list of thermal hydraulic calculations stored in a shared database, reads an input file of the selected thermal hydraulic calculation from a shared database, and uses the read input file After executing the calculation, the distributed processing step of storing the output file of the completed thermal hydraulic calculation in a shared database; provides a spontaneous distributed processing method for thermal hydraulic analysis, characterized in that it comprises a.

본 발명에 따른 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템 및 그 방법은, 네트워크에 연결된 비교적 저렴한 일반 PC들을 이용하여 열수력 분석을 위한 분산 처리 시스템을 구축할 수 있기 때문에, 복잡한 절차 없이 저렴한 비용으로 열수력 분석 시스템을 용이하게 구성할 수 있는 효과가 있다.The spontaneous distributed processing system and method for thermal hydraulic analysis according to the present invention, since it is possible to build a distributed processing system for thermal hydraulic analysis using relatively inexpensive general PCs connected to the network, the heat at low cost without complicated procedures There is an effect that the hydraulic analysis system can be easily configured.

또한, 본 발명은 각각의 열수력 계산이 완전히 독립적으로 수행되기 때문에, 열수력 계산을 분산 처리하는 각 컴퓨터들의 사양이 다른 경우에도 무리 없이 전체 시스템을 구성할 수 있으며, 분석 수행 도중에도 분산 처리를 수행할 컴퓨터를 용 이하게 추가 연결할 수 있어, 시스템의 구성 및 확장이 용이하다는 효과도 있다.In addition, the present invention, since each thermal hydraulic calculation is performed completely independently, even if the specifications of each computer to perform the thermal hydraulic calculation is different, it is possible to configure the entire system without difficulty, even during the analysis performed distributed processing Additional computers can be easily connected to run the system, making the system easy to configure and expand.

또한, 본 발명은 분산 처리를 수행할 컴퓨터에 설치된 프로세서의 수만큼 해당 컴퓨터 자체적으로도 열수력 분석을 병렬 처리할 수 있어, 다중 프로세서 방식의 CPU의 기능을 최대로 활용할 수 있는 효과도 있다.In addition, the present invention can process the hydro-hydraulic analysis in parallel as many as the number of processors installed in the computer to perform the distributed processing, it is also possible to maximize the function of the multi-processor CPU.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 대한 상세한 설명에 앞서, 먼저 본 발명이 적용되는 열수력 분석의 특징에 대하여 간략히 살펴보기로 한다.Prior to the detailed description of the present invention, a brief description will be given of the features of the thermal hydraulic analysis to which the present invention is applied.

앞서 언급한 바와 같이, 원자력 발전소의 안전해석에 필요한 열수력 분석은 적용된 모델의 입력 데이터를 변경해가면서 열수력 코드(TH code)에 입력하여 실행시킴으로써 매우 많은 수의 계산을 수행하게 되는데, 각각의 계산은 별도의 입력 파일과 출력 파일을 가지기 때문에, 각 계산 간의 연계가 필요하지 않다는 특징이 있다.As mentioned above, the thermal hydraulic analysis required for the safety analysis of nuclear power plants performs a very large number of calculations by changing the input data of the applied model and inputting it into the thermal hydraulic code (TH code). Has a separate input file and output file, so there is no need for linkage between calculations.

따라서, 본 발명에서는 분석해야할 전체 열수력 계산에 대한 정보를 공유 데이터베이스에 저장해두고, 공유 데이터베이스에 연결된 다수의 컴퓨터에서 각 계산 건에 대한 정보를 자발적으로 가져와, 각 컴퓨터의 프로세서 개수에 해당하는 수의 열수력 계산을 병렬적으로 수행하는 효율적인 분산 처리 방식을 이용한다. 이하에서는 각 컴퓨터에서 분산 수행되는 하나의 열수력 계산을 런(Run)이라고 정의하기로 한다.Therefore, in the present invention, the information about the total thermal hydraulic calculation to be analyzed is stored in a shared database, and the information about each calculation is voluntarily obtained from a plurality of computers connected to the shared database, and the number corresponding to the number of processors of each computer is determined. It uses an efficient distributed processing method that performs thermal hydraulic calculations in parallel. In the following description, one thermal hydraulic calculation performed in each computer is defined as a run.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 처리 시스템의 구성도이고, 도 2는 도 1에 도시된 공유 데이터베이스에 저장되는 데이터 구조를 보여주는 도면이다.1 is a block diagram of a distributed processing system according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating a data structure stored in a shared database shown in FIG.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 분산 처리 시스템은 주컴퓨터(10)와 다수의 보조컴퓨터(20)들이 네트워크를 통해 공유 데이터베이스(30)에 연결되어 있다.As shown in FIG. 1, in a distributed processing system according to an exemplary embodiment of the present invention, a main computer 10 and a plurality of auxiliary computers 20 are connected to a shared database 30 through a network.

주컴퓨터(10)는 사용자로부터 수행하고자 하는 열수력 분석의 기본 정보와 해당 분석의 런별 입력 파일을 입력받는 입력부(11)와, 입력부(11)를 통해 입력된 기본 정보 및 각각의 입력 파일을 포함하는 개별적인 런 정보들을 공유 데이터베이스(30)에 저장하고, 공유 데이터베이스(30)에 저장된 각 런별 수행 결과 파일을 독출하여 통합하는 주처리부(12)와, 주처리부(12)에 의해 통합된 계산 결과를 사용자에게 화면으로 제공하는 출력부(13)로 구성된다. 여기서, 주처리부(12)는 각각의 런이 어느 보조컴퓨터(20)에서 수행될 것인지는 관여하지 않고, 단지 보조컴퓨터(20)들에 의해 수행되어야 할 런 정보들을 공유 데이터베이스(30)를 통해 관리하고, 각 보조컴퓨터(20)들에 의해 수행된 런 결과를 취합하는 기능만을 수행한다. 또한, 런 정보에 포함되는 분석 기본 정보에는 각 런을 수행해야 할 열수력 코드의 종류와 적용되는 모델 정보가 포함되어 있는데, 런 정보의 구체적인 구조에 대해서는 후술할 공유 데이터베이스(30)의 데이터 구조와 관련지어 상세히 설명하기로 한다.The main computer 10 includes an input unit 11 for receiving basic information of a thermal hydraulic analysis to be performed by a user and an input file for each run of the analysis, basic information input through the input unit 11, and respective input files. The main processing unit 12 and the calculation result integrated by the main processing unit 12 for storing the individual run information stored in the shared database 30, and reading and integrating the result file for each run stored in the shared database 30. The output unit 13 provides a screen to the user. Here, the main processor 12 does not care which auxiliary computer 20 each run is to be performed, and manages the run information to be performed by the auxiliary computers 20 through the shared database 30. Only the function of collecting the run result performed by each of the auxiliary computers 20 is performed. In addition, the basic analysis information included in the run information includes types of thermal hydraulic codes to be executed for each run and model information applied thereto. The detailed structure of the run information includes a data structure of the shared database 30 to be described later. This will be described in detail.

각각의 보조컴퓨터(20)에는 열수력 계산에 사용되는 열수력 코드(22)들이 저 장되어 있으며, 보조처리부(21)가 설치되어 작동하면서, 공유 데이터베이스(30)에 저장되어 있는 전체 런 정보를 검색하여 수행해야 할 런 정보를 독출하고, 독출된 런 정보에 포함된 열수력 코드 정보를 참조하여 해당 열수력 코드를 실행시킨 후, 실행이 완료된 열수력 코드의 계산 결과를 공유 데이터베이스(30)에 저장한다.In each auxiliary computer 20, the thermal hydraulic codes 22 used for the thermal hydraulic calculation are stored, and the auxiliary processing unit 21 is installed and operated, and the entire run information stored in the shared database 30 is stored. After reading the run information to be searched and performed, referring to the heat hydraulic code information included in the read run information, and executing the corresponding heat hydraulic code, the calculation result of the completed heat hydraulic code is executed in the shared database 30. Save it.

공유 데이터베이스(30)는 주컴퓨터(10)에 직접 연결된 데이터베이스로서, 보조컴퓨터(20)들이 수행할 런 정보를 저장해두게 되는데, 데이터베이스의 특성상 여러 대의 컴퓨터들이 동시에 공유 데이터베이스(30)에 접속하여 열수력 계산에 필요한 정보를 독출해가거나 저장할 수 있다. 여기서, 공유 데이터베이스(30)는 주컴퓨터(10)가 아닌 네트워크 상에 별도로 구축된 데이터베이스 서버에 종속적으로 연결될 수도 있다.The shared database 30 is a database directly connected to the main computer 10, and stores the run information to be performed by the secondary computers 20. Due to the nature of the database, several computers simultaneously access the shared database 30 to heat and hydraulic power. The information required for the calculation can be read or stored. Here, the shared database 30 may be dependently connected to a database server separately established on a network other than the main computer 10.

도 2를 참조하여 공유 데이터베이스(30)에 저장되는 런 정보의 데이터 구조를 살펴보면, 각각의 런 정보에 포함된 속성에는 모델(model) 정보, 런 번호(Run No.), 열수력 코드(TH Code) 종류, 보조 컴퓨터 이름(Client PC), 실행 상태(Status), 입력 파일(Input File), 출력 파일(Output File) 등이 있다.Looking at the data structure of the run information stored in the shared database 30 with reference to FIG. 2, the attributes included in each run information include model information, run numbers, and thermal hydraulic codes. ), Auxiliary computer name (Client PC), execution status (Status), input file (Input File), output file (Output File) and the like.

여기서, 모델 정보는 해당 런의 열수력 코드 실행시 적용되는 분석 모델의 종류를 나타내는 속성으로서, 안전성에 관련된 다양한 사고 등을 모의할 수 있도록 원전 시스템에 대한 모델링을 통해 기 구축되어 있는 모델들 중 하나의 분석 모델에 대한 모델명을 그 값으로 가질 수 있다. 런 번호는 각 런에 순차적으로 부여된 일련번호이고, 열수력 코드 종류는 해당 런을 수행할 코드의 종류를 나타내며, 보조컴퓨터 이름은 해당 런을 수행했거나 수행 중인 보조컴퓨터의 이름을 나타낸다. 실행 상태는 해당 런에 대한 계산이 현재 어떤 상태에 있는지를 보여주는 속성으로서, 특정 보조컴퓨터에 의해 수행되어 계산이 완료되었음을 나타내는 "계산 완료(Done)", 현재 계산이 진행되고 있음을 나타내는 "계산중(Running)", 아직 계산이 수행되지 않았음을 나타내는 "대기중(Waiting)"의 세가지 값을 가질 수 있다. 보조컴퓨터(20)는 공유 데이터베이스(30)에서 각 런 정보의 실행 상태를 체크하여 실행 상태가 대기중인 런을 찾아 이에 대한 계산을 수행하게 된다. 입력 파일에는 해당 런의 열수력 코드에 대한 입력 파일이 저장되며, 출력 파일에는 해당 런의 열수력 코드 실행 결과 파일이 저장된다.Here, the model information is an attribute that indicates the type of analysis model applied when executing the thermal hydraulic code of the corresponding run, and is one of the models that have already been established through the modeling of the nuclear power system to simulate various accidents related to safety. The model name of the analysis model can be set to that value. The run number is a serial number sequentially assigned to each run, and the thermal hydraulic code type indicates the type of code to execute the corresponding run, and the auxiliary computer name indicates the name of the auxiliary computer which performed or is executing the corresponding run. Execution status is an attribute that shows what state the calculation for the run is currently in, "Done" to indicate that the calculation has been completed by a particular secondary computer, and "Calculating" to indicate that the calculation is currently in progress. (Running), which may have three values of "Waiting" indicating that the calculation has not yet been performed. The secondary computer 20 checks the execution state of each run information in the shared database 30, finds a run in which the execution state is waiting, and calculates the run. The input file stores the input file for the thermal hydraulic code of the run, and the output file stores the result file of the thermal hydraulic code execution for the run.

이와 같이, 본 발명에 따르면, 각 보조컴퓨터(20)들은 각기 필요한 런 정보를 공유 데이터베이스(30)에서 가져오고, 또한 계산을 완료하면 또 다른 런에 대한 정보를 자체적으로 가져오도록 구성되어 있다. 이와같은 구성을 통하여 본 발명에 따른 분산 처리 시스템에서는 서버 또는 클러스터 컴퓨터에 비하여 상대적으로 저렴한 일반 PC를 주컴퓨터(10)나 보조컴퓨터(20)로 사용하여 성공적인 열수력 분석을 수행할 수 있으며, 각 보조컴퓨터(20)에서는 자신이 보유하고 있는 프로세서의 수만큼 열수력 분석을 동시에 수행할 수 있으므로, 최근 등장한 쿼드 프로세서(quad processor)와 같은 다중 프로세서 CPU의 기능을 최대로 활용할 수 있다. 또한, 언제든지 필요하면 네트워크 상에 보조처리부가 설치되어 있는 보조컴퓨터를 추가로 연결하면 보조처리부가 즉시 작동하면서 자발적인 런 수행이 이루어지므로, 특별한 조치 없이도 병렬처리 수준(degree of paralellism)을 용이하게 높일 수 있다.As described above, according to the present invention, each of the auxiliary computers 20 is configured to bring necessary run information from the shared database 30 and to bring information of another run by itself when the calculation is completed. Through such a configuration, in the distributed processing system according to the present invention, a successful thermal hydraulic analysis can be performed by using a general PC which is relatively inexpensive as a main computer or a secondary computer 20 as compared with a server or a cluster computer. Since the auxiliary computer 20 can simultaneously perform the hydro-hydraulic analysis as many as the number of processors it has, it can take full advantage of the functions of a multi-processor CPU, such as a quad processor recently appeared. In addition, if an additional auxiliary computer is installed on the network at any time, the auxiliary processing unit is immediately activated and voluntary run is performed. Therefore, the degree of paralellism can be easily increased without any special measures. have.

이하에서는, 상술한 분산 처리 시스템을 이용한 본 발명의 일실시예에 따른 분산 처리 방법에 대하여 설명하기로 한다.Hereinafter, a distributed processing method according to an embodiment of the present invention using the above-described distributed processing system will be described.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 처리 과정을 나타내는 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a dispersion process according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 먼저 주컴퓨터(10)는 사용자로부터 수행하고자 하는 열수력 분석의 기본 정보와 해당 분석의 런별 입력 파일을 입력받아(S10), 입력된 기본 정보 및 각각의 입력 파일을 포함하는 개별적인 런 정보들을 공유 데이터베이스(30)에 저장한다(S15).Referring to FIG. 3, first, the host computer 10 receives basic information of a thermal hydraulic analysis to be performed by a user and input files for each run of the analysis (S10), and includes the input basic information and respective input files. Individual run information is stored in the shared database 30 (S15).

이후, 각각의 보조컴퓨터(20)는 해당 보조 컴퓨터 내에서 현재 몇 개의 런이 실행되고 있는지, 즉 자신이 현재 수행하고 있는 런의 개수를 검사하여, 현재 수행하고 있는 런의 개수와 자신이 보유하고 있는 프로세서 개수를 비교한다(S20).Then, each secondary computer 20 checks how many runs are currently being executed in the secondary computer, that is, the number of runs that it is currently executing, and retains the number of runs that it is currently executing and its own. The number of processors is compared (S20).

상기 비교 단계(S20)에서 현재 수행하고 있는 런의 개수가 프로세서 개수 이상이면 계속 대기하면서 주기적으로 상기 S20 단계를 반복 수행하고, 반대로 런의 개수가 프로세서 개수 미만이면, 공유 데이터베이스(30)에 저장된 런 목록 중에서 실행 대기중인, 즉 그 실행 상태가 "대기중"인 런이 존재하는지 체크한다(S30).If the number of runs currently being performed in the comparing step S20 is greater than or equal to the number of processors, the process repeats step S20 periodically while continuously waiting. On the contrary, if the number of runs is less than the number of processors, the runs stored in the shared database 30 are repeated. It is checked whether there is a run waiting to be executed in the list, that is, the execution state is "waiting" (S30).

상기 대기중인 런이 존재하는지 체크하는 단계(S30)에서 대기중인 런이 존재하지 않는 경우, 다시 상기 S30 단계를 주기적으로 수행하면서 공유 데이터베이스(30)에 새로 대기중인 런이 추가되기까지 대기하고, 대기중인 런이 존재하는 경우, 대기중인 런 중의 하나를 선택하여(S40), 상기 선택된 런에 대한 공유 데이터베이스(30)의 런 정보를 실행 상태가 "계산중"이 되도록 변경하고, 해당 런 정보의 보조 컴퓨터 이름에 자신의 컴퓨터 이름을 저장한다(S45). 이와 같이 선택된 런에 대한 런 정보의 실행 상태가 "실행중"으로 변경되면 다른 보조컴퓨터들은 해당 런이 현재 수행되고 있음을 알 수 있으며, 이로부터 해당 런을 자신들이 수행할 대상 런에서 제외하게 된다.If there is no waiting run in the step S30 of checking whether there is a waiting run, while performing the step S30 periodically, waiting until a new waiting run is added to the shared database 30, and waiting If there is a running run, one of the waiting runs is selected (S40), and the run information of the shared database 30 for the selected run is changed to have a running state of "calculating", and the corresponding run information is supported. The computer name is stored in the computer name (S45). In this way, when the execution status of the run information for the selected run is changed to “running,” other auxiliary computers may know that the run is currently being executed, thereby excluding the run from the target run to be executed. .

이어서, 상기 보조컴퓨터(20)는 상기 S40 단계에서 선택된 런을 수행하기 위한 입력 파일을 공유 데이터베이스(30)에서 독출하고(S50), 상기 독출된 입력 파일을 이용하여 해당 런의 런 정보에 명시된 열수력 코드를 실행시켜 열수력 계산을 수행한다(S60).Subsequently, the auxiliary computer 20 reads an input file for performing the run selected in the step S40 from the shared database 30 (S50), and uses the read input file in the column specified in the run information of the corresponding run. The hydraulic power calculation is performed to perform the hydraulic power calculation (S60).

상기 S60 단계에서 실행된 열수력 코드의 계산이 완료되면, 상기 보조컴퓨터(20)는 상기 계산 완료된 열수력 코드의 출력 파일을 해당 런의 출력 파일로 공유 데이터베이스(30)에 저장하고(S70), 공유 데이터베이스(30)에 해당 런의 실행 상태를 "계산 완료"로 변경한다(S75). 이어서, 상기 보조컴퓨터(20)는 상기 S20 단계로 되돌아가 그 이하의 단계들을 반복적으로 실시함으로써 또 다른 런에 대한 분산처리를 수행하게 된다.When the calculation of the heat hydraulic code executed in step S60 is completed, the auxiliary computer 20 stores the output file of the calculated heat hydraulic code in the shared database 30 as an output file of the corresponding run (S70), The execution state of the corresponding run in the shared database 30 is changed to "calculation completed" (S75). Subsequently, the auxiliary computer 20 returns to the step S20 and repeatedly performs the following steps to perform the distribution processing for another run.

이와 같이 각각의 보조컴퓨터(20)에서 특정 열수력 분석에 관련된 런들을 모두 수행하면, 주컴퓨터(10)는 공유 데이터베이스(30)를 참조하여 해당 열수력 분석에 관련된 런들의 실행 상태가 모두 "계산 완료"로 되어 있는 경우 해당 분석이 완료되었음을 알 수 있으며, 이때 공유 데이터베이스(30)에 저장된 해당 열수력 분석의 열수력 코드 출력 파일들을 모두 독출하여 분석 결과로 통합하고(S80), 상기 통합된 분석 결과를 사용자에게 화면으로 제공한다(S90). 여기서, 주컴퓨터(10)는 특 정 열수력 분석에 관련된 런들이 모두 완료되기 이전에도, 중간에 완료된 런들의 열수력 코드 출력 파일을 공유 데이터베이스(30)에서 독출하여 개별적으로 또는 통합된 형태로 사용자에게 제공할 수 있음은 물론이다.As described above, when each auxiliary computer 20 performs all the runs related to the specific thermal hydraulic analysis, the host computer 10 refers to the shared database 30 and the execution states of the runs related to the corresponding thermal hydraulic analysis are all calculated. If it is set to "complete", it can be seen that the analysis is completed, at this time read all the hydro-hydraulic code output files of the corresponding hydro-hydraulic analysis stored in the shared database 30 and integrated into the analysis results (S80), the integrated analysis The result is provided to the user on the screen (S90). Here, the host computer 10 reads the thermal hydraulic code output files of the completed runs from the shared database 30 before the runs related to the specific thermal hydraulic analysis are completed, and then individually or in an integrated form. Of course it can be provided to.

한편, 분산 처리를 수행할 보조컴퓨터(20)들을 단일 프로세서가 구비되어 있는 컴퓨터들로만 구성하는 경우에는, 상기 S20 단계 없이 S25 단계 완료 후 바로 상기 S30 단계를 수행하도록 구성할 수도 있다.On the other hand, when the auxiliary computer 20 to be distributed is configured only with computers having a single processor, it may be configured to perform the step S30 immediately after the completion of step S25 without the step S20.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.The present invention described above is not limited to the above-described embodiments and the accompanying drawings, and various substitutions, modifications, and changes are possible in the art without departing from the technical spirit of the present invention. It will be clear to those of ordinary knowledge.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 처리 시스템의 구성도.1 is a block diagram of a distributed processing system according to an embodiment of the present invention.

도 2는 도 1에 도시된 공유 데이터베이스에 저장되는 데이터 구조를 보여주는 도면.FIG. 2 shows a data structure stored in the shared database shown in FIG.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 처리 과정을 나타내는 순서도.3 is a flow chart showing a dispersion process according to an embodiment of the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

10 : 주컴퓨터 20 : 보조컴퓨터10: main computer 20: auxiliary computer

30 : 공유 데이터베이스 11 : 입력부30: shared database 11: input

12 : 주처리부 13 : 출력부12: main processing unit 13: output unit

21 : 보조처리부 22 : 열수력 코드21: auxiliary processing unit 22: thermal hydraulic cord

Claims (5)

열수력 분석을 위해 개별적으로 수행되는 각 열수력 계산들에 대한 정보를 각각의 열수력 계산별로 저장해두는 공유 데이터베이스와;A shared database that stores information on each of the thermal hydraulic calculations performed separately for the thermal hydraulic analysis, for each thermal hydraulic calculation; 상기 공유 데이터베이스에 연결되어, 사용자로부터 수행하고자 하는 열수력 분석의 열수력 코드 종류 및 각 열수력 계산별 입력 파일을 입력받아, 상기 입력된 열수력 코드 종류 및 입력 파일을 포함하는 각 열수력 계산별 정보를 상기 공유 데이터베이스에 저장하고, 상기 공유 데이터베이스에 저장된 열수력 계산 결과를 사용자에게 제공하는 주컴퓨터와;Connected to the shared database, receives a thermal hydraulic code type of a thermal hydraulic analysis and an input file for each thermal hydraulic calculation to be performed by a user, and includes each thermal hydraulic code type including the input thermal hydraulic code type and an input file A main computer for storing information in the shared database and providing a user with the results of the calculation of the thermal hydraulic power stored in the shared database; 네트워크를 통해 상기 공유 데이터베이스에 연결되어, 상기 공유 데이터베이스에 저장된 열수력 계산별 정보를 참조하여 수행할 열수력 계산을 선택하고, 상기 선택된 계산에 대한 입력 파일을 이용하여 열수력 코드를 실행시킨 후, 실행이 완료된 열수력 코드의 출력 파일을 상기 공유 데이터베이스에 저장하는 다수의 보조컴퓨터;After connecting to the shared database through a network, selecting a thermal hydraulic calculation to be performed by reference to the information of the thermal hydraulic calculation stored in the shared database, and executes the thermal hydraulic code using the input file for the selected calculation, A plurality of auxiliary computers for storing the output files of the completed thermal hydraulic codes in the shared database; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템.Spontaneous distributed processing system for thermal hydraulic analysis, characterized in that comprises a. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 주컴퓨터는,The main computer, 사용자 입력을 처리하는 입력부와;An input unit for processing a user input; 상기 데이터베이스에 저장되는 열수력 계산별 정보를 관리하는 주처리부 및A main processor that manages information for each calculation of heat and hydraulic power stored in the database; 분석 결과를 사용자에게 제공하는 출력부;An output unit for providing a result of the analysis to a user; 로 구성되되,Consist of 상기 주처리부는,The main processing unit, 상기 입력부를 통해 입력된 정보를 상기 공유 데이터베이스에 저장하고, 상기 공유 데이터베이스에 저장된 각 열수력 계산별 출력 파일을 독출 및 통합하여 상기 출력부를 통해 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템.The information input through the input unit is stored in the shared database, and the output file for each heat hydraulic calculation stored in the shared database is read and integrated and provided to the user through the output unit. Distributed processing system. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 공유 데이터베이스에 저장되는 정보에는,In the information stored in the shared database, 각 열수력 계산별로, 열수력 코드에 적용되는 분석 모델의 정보, 실행될 열수력 코드의 종류, 현재 실행 상태, 열수력 코드의 입력 파일 및 출력 파일이 포함되는 것을 특징으로 하는 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 시스템.For each thermal hydraulic calculation, the information of the analysis model applied to the thermal hydraulic code, the type of thermal hydraulic code to be executed, the current execution status, the input file and the output file of the thermal hydraulic code are included. Distributed processing system. 주컴퓨터와 다수개의 보조컴퓨터들이 네트워크를 통해 공유 데이터베이스에 연결되어 있는 분산 처리 시스템을 이용한 열수력 분석의 분산 처리 방법에 있어서,In a distributed processing method of thermal hydraulic analysis using a distributed processing system in which a main computer and a plurality of auxiliary computers are connected to a shared database through a network, 주컴퓨터가 사용자로부터 수행하고자 하는 다수의 열수력 계산에 대한 기본 정보와 입력 파일을 입력받아, 상기 입력된 기본 정보 및 입력 파일을 공유 데이터 베이스에 저장하는 입력 단계와;An input step of receiving, by a host computer, basic information and input files for a plurality of thermal hydraulic calculations to be performed by a user, and storing the input basic information and input files in a shared database; 상기 다수개의 보조컴퓨터 각각이 공유 데이터베이스에 저장된 열수력 계산 목록에서 실행 대기중인 열수력 계산을 선택하여, 상기 선택된 열수력 계산의 입력 파일을 공유 데이터베이스에서 독출하고, 상기 독출된 입력 파일을 이용하여 열수력 계산을 실행한 후, 수행 완료된 열수력 계산의 출력 파일을 공유 데이터베이스에 저장하는 분산 처리 단계;Each of the plurality of auxiliary computers selects a thermal hydraulic calculation waiting to be executed from a thermal hydraulic calculation list stored in a shared database, reads an input file of the selected thermal hydraulic calculation from a shared database, and opens using the read input file. A distributed processing step of performing a hydraulic calculation and storing an output file of the completed thermal hydraulic calculation in a shared database; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 방법.Spontaneous dispersion processing method for thermal hydraulic analysis, characterized in that comprises a. 제 4항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 다수개의 보조컴퓨터는,The plurality of auxiliary computers, 상기 분산 처리 단계를 수행함에 있어서,In performing the distributed processing step, 현재 자신이 수행하고 있는 열수력 계산의 개수와 자신이 보유하고 있는 프로세서의 수를 비교하여,Compare the number of thermal hydraulic calculations you are currently performing with the number of processors you have, 현재 수행하고 있는 열수력 계산의 개수가 자신의 보유 프로세서 수 미만인 경우에는 실행 대기중인 열수력 계산을 추가로 선택하여 분산 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 열수력 분석을 위한 자발적 분산 처리 방법.If the number of heat hydraulic calculations currently being performed is less than the number of owned processors, the method further performs a distributed process by further selecting a heat hydraulic calculation that is waiting to be executed.
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