ハードウェア分散共有メモリを用いた並列線形数値演算ライブラリの効率的な実装技術

基于硬件分布式共享内存的并行线性数值计算库的高效实现技术

基本信息

批准号：
14019030
负责人：
西田晃
金额：
$ 4.16万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度は,線形数値演算ライブラリの分散共有メモリアーキテクチャ及び広域分散クラスタ上への並列実装技術に関して,以下の成果を得た.分散共有メモリアーキテクチャ上での並列数値処理今年度はIntel社のプロセッサを用いた分散共有メモリ型並列計算機であるNEC AzusA Itaniumサーバ及びIBM x440 Xeonサーバを利用し,分散共有メモリアーキテクチャ上での効率的な並列数値処理についての検討を行った.大規模連立一次方程式の反復解法において,計算の大部分を占める低レベルなBLAS演算の並列化を考える場合,レイテンシを小さくするとともに,ノード内,及びノード間のメモリ帯域幅を十分に確保することが必要となる.評価の結果,AzusAで採用されているOSのメモリアフィニティ機能,及びx440で採用されているノードキャッシュが,性能に関してそれぞれ有効な手法であることが分かった.また,Itaniumプロセッサの高いCPU性能を活かすためのアプリケーションとして高速フーリエ変換を取り上げ,キャッシュを有効利用するとともに分散共有メモリ向けのデータ配置を行うことにより,ピーク性能の12%以上にあたる2GFlops以上の性能を出すことに成功した.広域分散クラスタ上での並列数値処理他方,近年広域に分散された世界中の情報資源を統一的に扱うGrid技術に関する研究が多方面で進められている.本研究では,ネットワーク性能のグリッド計算に与える影響に着目し,グローバルコンピューティングのソフトウェアインフラストラクチャに必要とされる様々な要素技術を提供するツール群であるGlobus Toolkitを昨年度に構築したPCクラスタ上に実装し,LU分解を用いてGrid上での並列計算における性能を通信速度の異なる二種類のネットワーク上で比較した.この結果,Globus固有の通信遅延はあるものの,十分な通信帯域幅のある環境では,その影響が無視できる程度であることが分かった.今回の実験はLAN上の理想的な環境で行ったものであり,WAN上に分散した環境においてはより大きな通信遅延を想定しなければならない.しかしながら,本実験の結果は広域環境上での細粒度な科学技術計算について,その可能性を示唆しているといえる.

今年，我们在线性数学算术库的分布式共享内存架构以及广泛分布式群集上的平行实现技术方面取得了以下结果。今年我们已经在分布式共享内存体系结构上进行了并行数值处理，我们已经实现了使用英特尔的处理器的NEC Azusa Itanium Server和IBM X440，这是一种分布式共享存储器类型并行计算机。使用Xeon服务器，我们研究了分布式共享存储器体系结构上有效的并行数值处理。当考虑在大规模线性方程中计算大多数计算的低级BLA操作的并行化时，有必要减少延迟并确保节点内和节点之间的足够内存带宽。评估的结果是，发现Azusa采用的OS的内存亲和力和X440采用的节点缓存都是性能的有效方法。此外，通过利用ITANIUM处理器的高CPU性能，我们成功地实现了2Gflops的性能，这是有效利用缓存并将数据放置在分布式共享内存中，这是峰值性能的12％以上。另一方面，近年来，在许多领域中，在许多领域都进行了处理网格技术的研究。在这项研究中，Globus是一组工具，侧重于网络性能对电网计算的影响，并提供了全球计算的软件基础架构所需的各种元素。我们在去年构建的PC群集上实现了工具包，并比较了使用LU分解的两个网络上网格上平行计算的性能。该结果表明，尽管特定于Globus的通信延迟存在通信延迟，但在具有足够的通信带宽的环境中，这种效果可以忽略不计。该实验是在LAN的理想环境中进行的，必须在分布在WAN上的环境中进行更大的通信延迟。但是，该实验的结果表明，在广泛环境中，提出了这种可能性来进行细粒度的科学和技术计算。