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Speed Up Matlab

과학/공학 시장에서 고성능의 가시화 능력에 대한 수요가 급증함에도 Matlab과 Fortran 모두 이를 만족시킬 만한 능력을 제공하지 않을 때, 문제를 어떻게 해결할 수 있는가?

오늘날, 시뮬레이션 성능은 더 이상 탁월성의 문제가 아니라 생존의 문제입니다. 과학 기술 계산 속도가 전례없이 급증함에 따라 과학 데이터 역시 양적으로 크게 증가됨은 물론 매우 다양해지고 있기 때문에, 병렬 프로그래밍이 불가피해지고 있습니다. 이러한 동향에 발맞추기 위하여, 과학자들과 공학자들은 단순히 현재 이용할 수 없는 그러나 곧 직면하게 될 고성능 데이터 분석 및 시뮬레이션에 대한 요구에 부딛히게 될 것입니다. 향후 곧 접하게 될 이러한 도전를 예측하여, MATFOR는 문제를 단순화 시켜주고, 프로그램을 통합하고, 결과에 대한 가시화를 전부 하나의 환경에서 동시에 해결하는 혁신적인 해결책으로 부각되고 있습니다.

Matlab과 Fortran의 약점

과학 연산 관련 시장에서 Fortran 90/95와 Matlab은 항상 상위 시장 점유 1위와 2위를 차지해왔습니다. 어레이(Array) 기반의 언어로서, Fortran은 스칼라 연산을 벡터 연산에 연쇄화(Chaining)하여 코드 효율을 높이는 개척자였습니다. 이러한 고효율에도 불구하고 Fortran은 많은 양질의 가시화 라이브러리들에 의해 잘 지원되지 않았습니다.(코딩이 어렵거나 그래픽한 시뮬레이션을 하기가 쉽지 않았습니다.) 반면, Matlab은 반복적인 코드들에 대해 벡터 프로그래밍을 강화함으로써 실행 시간을 줄이기 위한 많은 가능한 시도를 해왔습니다. 그러나 그래픽에서 보다 많은 지지를 받았더라도 Matlab은 대부분 프로토타입 형태로 실행되었고, 동적인 시뮬레이션에는 적합하지 못했습니다. 즉, Matlab의 내장형 데이터 구조로는 중요한 속도 개선에 방해가 되었습니다. 또한 Matlab과 Fortran이 호환 되지 않기 때문에(함께 사용 불가), 과학 기술 연산 분야에서 오늘날 고성능 과 강력한 가시화 능력 사이에서의 고통스런 선택, 즉 이 갭을 줄이거나 연결하고자 하는 노력을 해왔습니다.

MATFOR, 고성능과 강력한 가시화의 연결 역할

현재까지 Matlab의 성능을 강화하기 위한 방법으로, Matlab으로부터 Fortran으로의 수작업에 의한 전환이 나름대로 바람직한 것일 수 있습니다. 그러나, Matlab과 Fortran 사이의 그러한 수작업 전환은 종종 복잡하고 많은 시간을 소모하게 됩니다. 분명히 Matlab과 Fortran은 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 통해야 할 것입니다.

MATFOR는 Matlab과 Fortran의 강점을 통합하여 이러한 문제를 적절하게 해결할 수 있는 혁신적인 툴입니다. 수많은 수학 및 가시화 라이브러리들을 제공하며, 실제 고속으로 계산할 수 있는 Fortran 환경에서 수행함과 아울러 Matlab과 비슷한 문법으로 프로그래밍을 할 수 있게 해줍니다. 게다가 MATFOR는 Matlab과 Fortran 프로그래머들에게 뛰어난 가시화 능력을 제공해 줍니다. MATFOR의 기능들은 고체역학(Solid Mechanics), 유체 역학 계산, 분자 시뮬레이션, 전자기 분석 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 정밀도, 성능, 가시화의 질 등이 매우 뛰어나며, 고성능의 가시화를 필요로하는 분들, 비록 Fortran 또는 Matlab 사용자들에게도 매우 유용한 필수품입니다. MATFOR 평가해 보기

고성능 툴킷

MATFOR는 Fortran 90/95와 C/C++ 에 기반을 둔 과학/공학 라이브러리입니다. 벡터화 및 병렬(parallelization) 기술을 이용하여 실행 시간을 최소화했습니다. 코드 통합과 데이터 가시화 능력 뿐만 아니라 실시간 애니메이션, 영화와 같은 프리젠테이션, 실행가능한 파일 생성 등과 같은 여러 뛰어난 기능들을 제공합니다. MATFOR의 Graphic Viewer는 과거의 후처리(Post processing)의 한계를 극복할 수 있고, 과학/공학 데이터를 실시간으로 즉시 가시화할 수 있습니다. 뿐만 아니라 그래픽 출력 기능은 가시화 파일들을 독립적으로 실행 가능한 파일로 생성해 주며, 이식성 및 호환성을 높여 결과물에 대한 출판/출력, 프리젠테이션등의 품질을 향상시켜 줍니다.

MATFOR 활용 사례 - MATFOR에 대한 어느 과학자의 조망

시뮬레이션을 쉽게 최적화하는 것은 모든 과학자의 바램입니다. 대만 Sinica 대학의 Pei-Kun wei 박사는 자신의 데이터를 분석하여 Matlab과 같이 많이 사용되는 시뮬레이션 툴들을 이용하여 결과를 가시화하곤 하던 프로그래머였습니다. Matlab을 아주 잘 활용하는 사용자임에도 불구하고, Matlab의 성능에 종종 만족스럽지 못했습니다. 2002년에 MATFOR를 접했을 때, 그의 과학적인 탐사의 새로운 여행이 시작되었습니다.

Wei 박사는 음성 밴드 갭(PBG) 분야에서 수년간 연구를 해오면서 과학 연산을 수행하는데 유일하게 Matlab만을 사용했었습니다. 성능이 낮은 문제, 결과에 대한 공유 그리고 출력 및 출판에 있어서의 문제점들을 완화하기 위해, 그의 Matlab 프로그램을 다른 언어로 전환해야 할 필요성을 느끼게 되었습니다. 여러 프로그래밍 언어에 숙달된 우수한 과학자로써 Wei 박사는 Fortran으로 전환하는 것이 적합하다는 것을 깨달았습니다. 그것은 두 언어 사이의 유사성 때문일 것입니다.

몇 달 동안의 검색후에 결국 MATFOR를 찾게 되었고, 탁월한 툴킷에 놀랐고 매료되었습니다. 그 이유는 고성능과 가시화라는 두 측면에서 그가 고민했던 모든 문제를 동시에 해결해 주었기 때문입니다. Wei 박사는 MATFOR 개발자 역시 자신이 겪었던 동일한 좌절을 경험했고, 그러한 경험이 결국 MATFOR라는 획기적인 툴을 개발하게 되었음을 알 게 되었습니다. 이제 Wei 박사의 연구 프로그램이 보다 향상된 가시화 성능으로 개선되었을 뿐만 아니라 연구 결과를 보다 쉽게 표현하고 공유할 수 있게 되었습니다. MATFOR가 그의 연구 삶을 완전히 바꾸어 놓았습니다.

Matlab과 Fortran 사이를 연결

MATFOR의 출현으로 Matlab을 Fortran으로의 전환이 전례없이 쉬워졌습니다. 아래 테이블에 Matlab과 Fortran내에서의 MATFOR 간의 유사한 구문(Syntaxes)을 요약해 보았습니다. 어떤 프로그래머라도 Matlab 프로그램을 Fortran안의 MATFOR로 어떻게 변환할 수 있는지 쉽게 이해할 수 있습니다.

Matlab	MATFOR in Fortran
Basic Assignment
a=1+2i	a=(1,2)
a=[1,2,3]'	a=.T. (/ 1, 2, 3 /)
Operator
a=x ＼y % solve for x * a = y	a=mfLDiv(y, x)
a=y / x % solve for a * x = y	a=mfRDiv(y, x)
a=1:2:99	a=1:99:2
Math Function
a=inv(x)	a=mfInv(x)
e=eig(x)	e=mfEig(x)
Visual Function
surf(x,y,z)	mfSurf(x,y,z)
h=plot(x,y,':')	h=mfPlot(x,y,':')

예제 프로그램

아래 소개된 코드의 일부는 Wei 박사의 PBG 시스템에서의 도파관 전파에 관한 연구 과제에 활용된 소스 코드로 루프 예제입니다. 두 언어 사이의 차이를 한줄 한줄 비교해 볼 수 있습니다.

Matlab

for lp=1:Loop

Hxi(i,1:2)=Hx(i,1:2);

Hxo(i,1:2)=Hx(i,NU:NU+1);

Hzi(1:2,j)=Hz(1:2,j);

Hzo(1:2,j)=Hz(MU:MU+1,j);

......

if first,

[MFX, MFY] = meshgrid(z(mz), x);

MF1=n(:,mz);

MF2=real(Ey(:,mz));

contour(MFX,MFY,MF1);

hold on;

h2 = pcolor(MFX,x,MF2)

first = 0;

else

MF2=real(Ey(:,mz));

set(h2, 'cdata', MF2 );

drawnow;

end

end % end of for loop

MATFOR in Fortran

do lp=1,Loop

!Use Fortran native variables Hxi, Hxo, Hzi and Hzo

!to optimize calculation

Hxi(i,1:2)=Hx(i,1:2)

Hxo(i,1:2)=Hx(i,NU:NU+1)

Hzi(1:2,j)=Hz(1:2,j)

Hzo(1:2,j)=Hz(MU:MU+1,j)

......

if(first) then

!Use MATFOR mfArrays, MF1, MF2, MFX and MFY

!to plot graphs

call msMeshGrid(mfOut(MFX,MFY),mf(z(mz)),mf(x))

MF1 = n(:,mz)

MF2 = real(Ey(:,mz))

mfSolidContour(MFX,MFY,MF1)

call msHold('on')

h2=mfFastPColor(MF2, mf((/ 0.04, 8.18, -Lx/2, Lx/2 /)))

first=.false.

else

MF2 = real(Ey(:,mz))

call msGSet(h2,'cdata',MF2)

call msDrawNow()

end if

end do !end of do loop

파동 시뮬레이션의 실시간 애니메이션

과학 연산 분야에서의 다수 사항들이 파동 시뮬레이션과 관계됩니다. 아래 소개된 Wei 박사의 PBG 시스템의 데모를 살펴보시기 바랍니다. 그림 1과 그림2는 PGB시스템안에서 도파관의 전파 모습을 각각 Matlab과 MATFOR에서 시뮬레이션한 결과입니다. 그림3은 MATFOR를 이용하여 동일한 시뮬레이션을 표현한 것입니다. 단지 MATFOR 코드 몇 줄을 추가함으로써, Fortran 프로그램을 3차원 모드로 가시화할 수 있습니다. 3차원 시뮬레이션을 통해 상쇄 간섭 때문에 지수적으로 감소하는 에너지를 분명하게 표현해 줍니다.

그림1. Matlab을 이용한 PBG시스템에서의 도파관 전파 시뮬레이션	그림2. MATFOR를 이용한 PBG 시스템에서의 도파관 전파 시뮬레이션
그림 3. MATFOR를 이용하여 도파관 전파 시뮬레이션을 3차원 효과로 가시화

성능 향상

Matlab과 Compaq Visual Fortran의 MATFOR를 이용하여 PBG 시뮬레이션을 벤치마크 비교한 결과를 아래에 요약해 봅니다. 결과는 Matlab보다 MATFOR에서 크게 향상된 것을 명백히 확인할 수 있습니다. MATFOR의 성능이 거의 5배나 빠릅니다. 그 이상의 성능 비교를 원하시면, 여기를 클릭하여 두 버전의 소스코드를 살펴보시기 바랍니다.

OS: Windows XP SP2 CPU: Intel Pentium-M 1.6G RAM: 512MB VGA: NVIDIA GeForce FX Go5200(32 MB RAM)
Benchmark Target	MATLAB 6.0	Compaq Visual Fortran 6.6B + MATFOR in Fortran 3.2
Execution time	869.36 sec (about 15 minutes)	181.66 sec (about 3 minutes)

Don't be left behind

MATFOR 4.0버전을 향한 마지막 업그레이드 버전인 MATFOR 3.2에서 mfPlayer에 중점을 두었습니다. mfPlayer는 데이터를 표현하고 레코드하는 독특한 가시화 툴입니다. 이것은 다중 언어 지원 기능을 제공하여, 영어 뿐만 아니라 한글, 한자, 일어 및 각종 기호 등을 사용할 수 있습니다. 보다 자세한 내용은 MATFOR 제품 페이지를 참고하시기 바랍니다.

MATFOR 평가해 보기

다운로드가 어려우신 분은 회사(T.042-222-1188)로 문의 바랍니다.

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