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J-GLOBAL ID：201702254857258213   整理番号：17A0143388

コンテナベース仮想クラウドにおけるリソース管理を用いたMPI並列プログラムの自動チューニング性能【Powered by NICT】

Auto-tuning Performance of MPI Parallel Programs Using Resource Management in Container-Based Virtual Cloud

著者 (5件)： Ma Hongyi ,  Wang Liqiang ,  Tak Byung Chul ,  Wang Long ,  Tang Chunqiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CLOUD  ページ： 545-552  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 負荷不均衡問題は,高性能コンピューティング応用の最適性能を達成するための主要な障害の一つである。平衡実行時間の希望と各ノードに問題を分散しようとする手法は,性能はデータサイズに依存するだけでなく,多くの他の動的因子に依存するので,限界を持っている。容器仮想化により可能になった適応型リソース管理を用いる雲におけるMPIプログラムの負荷不均衡問題を解くための手法を述べた。著者らの技術は,現在のプログラム実行状態とシステム資源状態に従った容器例として走行MPIプロセスにCPU資源配分を動的に調整する。MPIプロセス間の資源配分は二つの方法:宿主内レベル,宿主内で資源を動的に調整すると,宿主間レベル,ホストからMPIプロセスと共に容器を移動する他の宿主に調整した。実世界科学的ベンチマークおよび応用を用いたアマゾンEC2(Elastic Compute Cloud)プラットフォーム上で提案アプローチを実装し,評価した,ベースラインと比較した時に,性能は31%(平均15%)まで改善できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： プログラム実行 ,  *資源管理 ,  ベンチマーク ,  走行 ,  資源割付 ,  基準線
準シソーラス用語： アマゾン ,  仮想化 ,  実行時間 ,  高性能コンピューティング ,  不均衡 ,  *自動チューニング ,  *並列プログラム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (7件)： コンテナ ,  仮想 ,  クラウド ,  リソース管理 ,  MPI ,  並列プログラム ,  自動チューニング