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J-GLOBAL ID：201702295744521213   整理番号：17A0179804

大規模スーパコンピュータ上での集中的I/Oのためのトポロジーを意識したデータ集約【Powered by NICT】

Topology-Aware Data Aggregation for Intensive I/O on Large-Scale Supercomputers

著者 (5件)： Tessier Francois ,  Malakar Preeti ,  Vishwanath Venkatram ,  Jeannot Emmanuel ,  Isaila Florin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： COMHPC  ページ： 73-81  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： 貯蔵システムから効率的に読取りと書込みデータは高性能データ中心アプリケーションにとって重要である。これらI/Oシステムは複雑なトポロジーとより深い記憶階層による特性化が増加している。現在及び将来のスーパコンピュータに対するスケール応用に必要である効果的な並列I/O解。データ凝集は隣接の集合から凝集データの電荷におけるいくつかの過程を選択したと集約されたデータを書く貯蔵への効率的なアプローチである。,帯域幅利用を最適化することができ,一方競合は減少した。本研究では,アグリゲータマッピングのためのネットワークトポロジーを考慮に入れ,凝集コストを低減するために,最適化された緩衝システムを提案した。マイクロベンチマークと大規模宇宙論シミュレーションのI/Oカーネルを用いた筆者らのアプローチを検証した。MPII/Oの標準的実施と比較してI/O操作のための15倍まで早くなる改善を示した。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： シミュレーション ,  キャラクタリゼーション ,  凝集 ,  応用プログラム ,  帯域幅 ,  *スーパコンピュータ ,  宇宙論 ,  記憶階層 ,  最適化 ,  *位相幾何学
準シソーラス用語： マイクロベンチマーク ,  ネットワークトポロジー ,  *データ集約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  スーパコンピュータ ,  トポロジー ,  意識 ,  データ集約