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大規模行列計算のための階層的自動チューニング手法の開発

大规模矩阵计算的分层自动调整方法的发展

基本信息

批准号：
10J08599
负责人：
深谷猛
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2010
资助国家：
日本
起止时间：
2010 至 2011
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10J08599/
关键词：
行列計算アルゴリズム高性能計算自動チューニング

项目摘要

計算機環境の複雑化・多様化により,それぞれの条件(問題や計算機環境)に応じてアルゴリズムをチューニングすることが,高性能計算を実現するために不可避となっている。その際,従来の人手によるチューニングだけでなく,何らかの仕組みに基づいて計算機自身がチューニングを行う「自動チューニング」技術の開発が求められている。このような背景の下で,昨年度は基本的な行列計算の一つであるQR分解におけるブロック化の方法を自動的に決定する仕組みを構築し,有効な自動チューニング手法として期待できることを示した。そこで,本年度はこの手法をベースにして,実用化の観点から研究を進めた。構築した手法では,動的計画法を用いることでアルゴリズムの候補を効率的に比較することが可能となっていた。また,比較の際に使用する評価値は性能予測モデルにより算出されることを前提としていた。そこで,本年度は,使用する性能予測モデルによる,チューニングの効果と実行コストの変化について考察した。また,行列サイズが大規模になった場合,全ての候補を比較することが困難になることが予想されるため,候補を限定してチューニングを行う手法の効果について検討した。さらに,限定の仕方を徐々に変化させることで,チューニングの効果とコストのトレードオブを効率的に制御する手法についても検討した。一方,並列計算を想定して,共有メモリ型並列計算機を用いてQR分解を行う場合の自動チューニング手法に関して検討した。並列計算では,TSQRと呼ばれるブロック分割が可能となり,同時に有効であることが知られているので,これを新たに取り入れたチューニング手法を構築し,その効果を検証した。その他,QR分解以外として,LU分解アルゴリズムに対する自動チューニング手法を検討した。以上の研究により,大規模行列計算アルゴリズムに対する実用的な自動チューニング手法の開発に向けた一つの方向性を示すとともに,その過程で解決すべき課題を具体的に明らかにすることができた。

The computer environment is complex and multi-dimensional, and the problem is the computer environment.ゴリズムをチューニングすることが, High Performance Computing を実appears するために cannot be avoided となっている.その记,従来の人手によるチューニングだけでなく,何らかの士组みにbasedづいて plan The computer's own technology is "automatic technology".このようなBackgroundの下で, last year's basic row and column calculation methodをAutomatic decision-making するofficial group みをconstructionし, effective なautomatic チューニング technique としてexpectation できることをshow した.そこで, this year's はこのtechnique をベースにして, 実用化の観点から研究を进めた. The construction technique is the same, and the dynamic planning method is the efficient one.また, compare the performance of the する evaluation 価値は performance prediction モデルにより to calculate the されることをpremise としていた.そこで, this year, use するperformance forecastモデルによる,チューニングのeffectivenessと実行コストの変化についてinvestigationした.また, queue サイズが large-scale になった occasion, all ての candidate を compare することが difficulty になることがyuxiang されるため, candidate をlimited してチューニングを行う Technique のeffect について検した.さらに,Limited のofficial を Xu 々に変化させることで,チューニングのeffect The efficient control technique of the とコストのトレードオブを is the effective control technique. On the one hand, parallel computing is a hypothesis, and there is an automatic parallel computer using a QR decomposition method for parallel computing. Parallel calculation is possible, TSQR is divided into possible parts, and it is effective at the same time.られているので,これを新たにtakeり入れたチューニングtacticsをconstructし,そのeffectを検证した.その他, QR decomposition other than として, LU decomposition アルゴリズムに対するautomatic チューニング Technique を検した. The above-mentioned research is directed towards the development of the automatic manual method used in large-scale row and column calculations.けた一つのdirectionalityをshowすとともに,そのprocessでsolvedすべきproblemをspecificに明らかにすることができた.