[논문] HPC 코드 현대화를 위한 에이전시 AI 구조화

출처: arXiv - 2606.08710v1

개요

레거시 과학 코드의 현대화는 끊임없이 변화하는 컴퓨팅 자원 생태계에 발맞추기 위해 종종 필요합니다. 병렬화와 지원이 미흡한 소프트웨어 생태계에서의 마이그레이션은 연구 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 가장 시간이 많이 소요되는 작업 중 두 가지입니다. 이 논문은 재현 커널 입자 방법(Reproducing Kernel Particle Method, RKPM)을 기반으로 한 약 60,000줄 규모의 3차원 명시적 고체 역학 물리 엔진인 NMAP‑RKPM을 성공적으로 두 단계에 걸쳐 AI‑지원 현대화한 경험을 제시합니다. 우리는 이 단일 스레드 Fortran 기반 MPI 애플리케이션을 몇 개월에 걸쳐 OpenMP 병렬 C++ 기반 MPI 도구로 전환했습니다. 대형 언어 모델(LLM) 기반 도구만으로는 충분하지 않았지만, 수동으로 만든 예시 제공, 지속적인 빌드 가능성 보장, 세션 범위 제한 등과 같은 고도로 구조화된 “손잡이”형 에이전시 AI 방법론을 개발함으로써 높은 효율을 얻었습니다. 논문은 성공적인 AI‑지원 단계와 우리가 극복해야 했던 문제들, 그리고 선택한 경로에 대한 이유를 함께 제공합니다.

주요 기여

이 논문은 다음 분야의 연구를 제시합니다:

• cs.SE
• cs.AI

방법론

자세한 방법론은 전체 논문을 참고하십시오.

실용적 함의

이 연구는 cs.SE 분야의 발전에 기여합니다.

저자

• Anthony Marinov
• Igor Sfiligoi

논문 정보

• arXiv ID: 2606.08710v1
• 분류: cs.SE, cs.AI
• 발표일: 2026년 6월 7일
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