大規模ヘテロ型スーパーコンピュータ向けデータ並列処理フレームワークの設計と実装

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Abstract

我々は，現在，数千～数万のアクセラレータを搭載したスパコン上でのスケーラブルなデータ並列処理を目指したソフトウェア基盤として Hamar(Highly Accelerated MapReduce) の開発を進めている．本稿では，その初期設計と実装について述べ，アプリケーションとして，MapReduce に基づいた汎用グラフ処理モデルである GIM-V へ適用した事例を述べる．適用した結果，Hamar では，Map，Reduce 処理は CUDA 及び OpenMP で柔軟に記述できることを確認した．また，予備実験として，両実装を 1 台の GPU が搭載された単一計算ノード上で動作させたところ，Map 処理は平均して CUDA 版が OpenMP 版と比較して平均 1.2 倍の性能向上を示し，Reduce 処理は 10 倍以上の性能低下を示した．この構成は，単一計算ノードに GPU 1 台が接続された環境であり，CUDA 版の実装では不利な条件での結果であったものの，更なる大規模計算環境への適用や，性能最適化，自動タスクスケジューリングなどの課題が明らかになった．

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Details 詳細情報について

  • CRID
    1570009753004319872
  • NII Article ID
    110009536449
  • NII Book ID
    AN10463942
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • CiNii Articles

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