高性能計算のためのプログラミングモデル

高性能计算的编程模型

• 批准号: 12F02044
• 负责人: 松岡 聡
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12F02044/
• 关键词: ハイパフォーマンス・コンピューティング; プログラミング・モデル; 並列処理; 高速重極展開法; マルチコア; 性能評価; 再帰; NUMA; 高速多重極展開法

本研究の主たる目的は次世代スーパーコンピュータにおいて高性能・高電力効率と生産性を両立させる並列プログラミング手法の開発である。本年度はタスクパラレルモデルとデータフローモデルのランタイム評価と資源管理に焦点を置き、研究計画を推進した。前年度に行ったexaFMMを対象とした解析において、スケジューラーによるアプリケーションの性能差は、スケジューリング法の差によるプロセッサアイドル時間では説明がつかず、資源管理によるものと考えられたことによる。インターコネクトの制約が増大する将来のシステムでは、この点は性能・電力両面からより重要性が増すと考えられる。この目的のため、タスクパラレルモデルとデータフローモデルにおけるreuse distance methodの解析手法の開発を行った。Reuse distanceは、ある特定のデータ要素への2回のアクセスの間にアクセスされたデータの量を示す指標である。この手法は資源管理において最も重要となるメモリアクセスの時間的局所性を解析するための強力な手法であり、プロセッサキャッシュの利用効率と高い相関がある。しかし、元来シングルコアプロセッサ向けに開発されたものであり、本研究に用いるための実装手法は明らかではなかった。そこで、克服すべき課題(トレースの生成、トレースのサイズ、計算の複雑さ)を抽出し、実現手法を提案した。まず、このような手法が調査対象となる計算カーネルのデータサイズより十分大きい距離に関しては正確なreuse distanceを計算できる一方でトレースのサイズを大幅に削減することができる手法を示した。この手法の有効性を示すため、トレースの生成がほぼオーバーヘッド無しで測定できることを示すプロトタイプを構築した。加えてこの手法は、先行研究よりも大規模・長時間にわたる実行へもスケール可能である。これらの結果を、二報の論文として発表した。

The main purpose of this research is to provide high-performance and high-performance next-generation system Electrical efficiency and productivity are equal to each other and the power efficiency and productivity are equal to each other. This year's はタスクパラレルモデルモデルとデータフローモデルのランタイム evaluates the focus of resource management and the promotion of research projects. Previous year's analysis of the performance of the previous year's FMM performance was poor Said明がつかず, resource management によるものと卡えられたことによる.インターコネクトの restricts the future of the futureのPointはPerformance・Power 両面からよりImportanceが Increaseしすと考えられる.このpurposeのため、タスクパラレルモデルとデータフローモデルにおけるreuse distance methodのanalytical techniqueの开発を行った. Reuse distanceは,あるspecificのデータへの2回のアクセスの间にアクセスされたデータのquantityをshowすindexである. The most important method of resource management is the analysis of the local characteristics of time. It's a powerful technique and a high-efficiency method of using it.しかし、元来シングルコアプロセッサ向けに开発されたものであり、This study used the いるための実 dressing technique は明らかではなかった.そこで, overcome the problem of すべき(トレースのGeneration, トレースのサイズ, calculate the complex answer)をdraw out, 実appears the technique and proposes した.まず、このようなtechniqueがinvestigation objectとなるcalculationカーネルのデータサイズより very largeきいdistanceに关してはcorrectなreuse Calculate the distance and calculate the distance. The method is as follows: The effectiveness of the technique is shown, and the effectiveness of the technique is generated, and the technique is generated. The ヘッド无しでdeterminationできることをshow the すプロトタイプをconstruct した. It is possible to add a large-scale and long-term operation method and a large-scale and long-term operation method.これらのRESULTSを、二报のpaperとして発 tableした.

项目成果

Towards a Dataflow implementation of ExaFMM

ExaFMM 的数据流实现

• 发表时间: 2012
• 作者: 福田圭祐;丸山直也;Miquel Pericas;松岡聡;Miquel Pericas
• 通讯作者: Miquel Pericas

動的タスクスケジューリングエンジンStarPUによるKIFMMの実装と性能評価

利用动态任务调度引擎StarPU实现KIFMM并进行性能评估

• 发表时间: 2012
• 期刊: 情報処理学会研究報告
• 作者: 福田圭祐;丸山直也;Miquel Pericas;松岡聡
• 通讯作者: 松岡聡

Efficient String Sorting on Multi- and Many-Core Architectures

多核和众核架构上的高效字符串排序

• DOI: 10.1109/bigdata.congress.2014.97
• 发表时间: 2014
• 期刊: The 2014 IEEE International Congress on Big Data (BigData Congress 2014)
• 作者: Aleksandr Drozd;Miquel Pericas;Satoshi Matsuoka
• 通讯作者: Satoshi Matsuoka

Scalable Analysis of Multicore Data Reuse and Sharing

多核数据重用和共享的可扩展分析

• 发表时间: 2014
• 期刊: International Conference on Supercomputing (ICS'14)
• 作者: Miguel Pericas;Kenjiro Taura;Satoshi Matsuoka
• 通讯作者: Satoshi Matsuoka

Analysis of Data Reuse in Task-Parallel Runtimes

任务并行运行时数据重用分析

• 发表时间: 2014
• 期刊: Workshop on Performance Modeling, Benchmarking and Simulation of High Performance Computer Systems (PMBS13)
• 作者: Miguel Pericas;Abdelhalim Amer;Kenjiro Taura;Satoshi Matsuoka
• 通讯作者: Satoshi Matsuoka