広帯域光通信によるFPGA主導型相互結合網

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将来広帯域光通信技術を相互接続ネットワークに用いたデータセンターシステムを想定し、光通信トポロジ動的構成法を活用し、異種ハードウェアの物理トポロジへの最適なジョブマッピング手法を導き出した。そして、アプリケーション毎に計算ノードを柔軟に分配するスケジューリング手法を提案した。これにより、アプリケーションの通信待ち時間や総実行時間を最小化するとともにシステム全体のスケーラビリティを最大化することが期待できる。MPIユーザーの目標は、ネットワーク内のプロセッサの空間的および時間的局所性を最大化する方法でタスクをプロセッサに割り当てることである。ただし、これは特に大規模なネットワークの場合、ランタイムでプロセッサの局所性を最大化することが不可能である場合があるため、課題となることがある。この問題に対処するために、Hamorderを提案した。これは、ランダムネットワークトポロジーに基づいたグラフ再配置に基づくオフラインノード再割り当て手法で、複数のタスクまたは単一のタスクの両方でパフォーマンスを改善するために、タスクマッピングを最適化することを目的とする。さらに、Hamorderに基づくランタイムパラメータのチューニングにより、MPIアプリケーションの改善の可能性を調査した。評価結果によると、Hamorderは、ランダムトポロジー上で最先端ソリューションのGorderアルゴリズムに比べて27.3％のパフォーマンス改善を提供した。さらに、Hamorderを使用したオートチューニングフレームワークにより、ランタイムパラメータの組み合わせを検索することで、対象となるMPIアプリケーションの平均スピードアップは1.38倍になった。