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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.

This year, the following results have been obtained for the parallel implementation technology of linear numerical value calculation and domain dispersion. This year, Intel Corporation's distributed sharing server is used in distributed sharing parallel computers such as NEC AzusA Itanium server and IBM x440 Xeon server. Iterative solution of large-scale continuous linear equations, most of the computation is occupied by low and parallel BLAS calculation, and it is necessary to ensure that the range amplitude is very large. As a result,AzusA adopted the "OS" function, and x440 adopted the "OS" function, and the performance was related to the "OS" function. Itanium has a high CPU performance and a high CPU speed. It has a high CPU performance and a high CPU speed. In recent years, the research on Grid technology has made progress in many aspects. This study focuses on the effects of computing on the performance of computer networks, and compares the performance of two types of computing systems, namely, the performance of computing on parallel computing, the performance of computing on parallel computing, the performance of computing on parallel computing, and the communication speed. As a result,Globus has inherent communication delay, communication bandwidth amplitude, environment, influence and disregard. Today, the ideal environment for communication on LAN is distributed over WAN. The results of this study are based on fine-grained scientific and technical computing in a broad domain environment, and the possibility of such computing is demonstrated.