权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

超並列計算環境向けプログラミング言語の基盤となる実行時システムの研究

研究构成大规模并行计算环境编程语言基础的运行时系统

基本信息

批准号：
12J08391
负责人：
中島潤
金额：
$ 1.15万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for 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-12J08391/
关键词：
プログラミングタスク並列処理情報工学

项目摘要

次世代並列計算機向けタスク並列処理系の高性能な実行時システムを構築するための要素技術として, 本研究ではアイドル状態の計算資源が他の計算資源から実行可能なタスクを奪う, ワークスチーリングの戦略をカスタマイズすることでハードウェアやアプリケーションの特徴に配慮したスケジューリングを行う手法を提案している. 本年度の主な研究内容は, 実アプリケーションによって提案手法の有効性を確認することである.題材としては, タスク並列処理によって記述された, 適合細分化格子法による流体計算を用いた. これは動的に変化する格子を表現するデータ構造として木構造を利用し, 再帰的にタスクを作成して並列に木をたどる処理を時間発展ごとに反復する形で実装されている点が特徴的である. 本研究では複数の計算ノードからなる分散メモリ環境上での実行を想定したカスタマイズとして, (1)各格子点に対しての処理をできるだけ直前の反復と同じCPUコアに割り振り, データとタスクの配置をできるだけ一致させる(2)多くの格子点を担当しているタスクを優先して奪うことで, 木の構造に偏りが大きい場合の負荷分散の効率を改善する, という2つを組み合わせた戦略をこれに対して適用した.48個のCPUコアをもつ共有メモリ環境においてカスタマイズの効果を評価した結果, 各格子点の処理が直前の反復と同じCPUコアで行われる確率が最大35%程度まで向上したことが確認された. しかし, 分散メモリ環境においてはノードの間でデータを移動するオーバー・ヘッドが大きいことを考えると, この点について今後さらに改善する必要があるものと考えられる. また, ワークスチーリング1回につき移動する格子点の数が増大した結果, ワークスチーリングの効率にも改善がみられた.

The next generation parallel computers are designed for high performance parallel processing systems. In this study, we propose a method for allocating computing resources to other computing resources. This year's main research content is to confirm the feasibility of the proposal. The subject matter is described in parallel, and is suitable for subdivision lattice method and fluid calculation. The structure of the lattice is represented by the structure of the lattice, and the structure of the lattice is utilized, and the structure of the lattice is made, and the structure of the lattice is made. In this study, the calculation of the number of decentralized environment, the implementation of the idea, (1) each grid point to the processing of the repeated, the same CPU,(2) multiple grid points to take responsibility for the priority, The load dispersion efficiency of the wood structure is improved in the case of large deviation, and the accuracy rate of the processing of each grid point is up to 35% at most. The environment is decentralized, and it is necessary to improve the environment in the future. The number of grid points increases as a result of the increase in the number of grid points.