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J-GLOBAL ID：201502202401810694   整理番号：15A1225565

密結合並列演算加速機構TCAによる並列GPUコードの性能予測モデル

著者 (6件)： 松本和也 (筑波大 計算科学研究セ) ,  塙敏博 (東大 情報基盤セ) ,  藤田典久 (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  桑原悠太 (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  朴泰祐 (筑波大 計算科学研究セ) ,  朴泰祐 (筑波大 大学院システム情報工学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2015  号： HPC-150  ページ： VOL.2015-HPC-150,NO.35 (WEB ONLY)  発行年： 2015年07月28日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 筑波大学計算科学研究センターでは,GPUクラスタにおけるノード間に跨るGPU間通信のレイテンシの改善を目的とした密結合並列演算加速機構TCA(Tightly Coupled Accelerators)を独自開発している。TCAはノード間のデータ通信を低レイテンシで実現するが,TCAを使うことで必ずしも性能を向上させられるわけではなく,どのような特徴を持ったアプリケーションにおいてTCAを用いることが有効であるかはまだ明確ではない。そこで,本研究においてはデータ通信においてTCAを用いた場合の性能を予測するモデルの構築を行い,TCAが有効となる条件を調査する。本稿では,性能予測モデルについて現時点までに検討していることを述べる。Point-to-point通信とBroadcast通信についての性能モデル式を構築した結果を示す。そして,一次元分割によるConjugate Gradient法(CG法)実装を例として,性能モデルをアプリケーションに対してどのように考えて適用していくのかについてを記述する。(著者抄録)

シソーラス用語： *専用プロセッサ ,  マイクロプロセッサ ,  *並列演算 ,  *予測モデル ,  予測 ,  評価
準シソーラス用語： GPU【プロセッサ】 ,  システム性能評価 ,  性能予測 ,  *性能予測モデル ,  *汎用利用GPU

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 並列演算 ,  加速 ,  TCA ,  GPU ,  性能予測 ,  モデル