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J-GLOBAL ID：201702214300814332   整理番号：17A0143018

マルチコアクラスタシステム上の高性能集団MPI-IO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 High Performance Collective MPI-IO on a Multi-core Cluster System

著者 (4件)： Tsujita Yuichi ,  Hori Atsushi ,  Kameyama Toyohisa ,  Ishikawa Yutaka
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CANDAR  ページ： 37-46  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： MPI-IOのような並列I/Oは,MPIを用いた並列計算の性能改善解決策の1つである。ROMIOは二相I/Oと命名したその最適化を用いた集合I/O性能を向上させるために対処する広く使用されているMPI-IO実装である。ファイルI/OタスクはすべてのMPIプロセスの,アグリゲータと呼ばれるまたはのサブセットである。多重CPUまたはCPUコアを計算ノードごとの多重MPIプロセスを展開することにより計算能力を増加させる機会を与えるが,そのような展開は,ROMIOのトポロジー意識集合レイアウトに起因する貧弱なI/O性能をもたらした。著者らの以前の研究では,ストライピングに適した最適化アグリゲータレイアウトはLustreファイルシステム改善I/O性能が,無効データ集約した計算ノード間のMPIランク配置における無自覚に起因する不平衡通信負荷にアクセスする。I/O性能改善のためのデータ集約時間の最小化に対処するために,筆者らは,計算ノードに跨るMPIランク配置をとるトポロジーを意識したデータ集約スキームを導入した。ネットワーク競合を緩和するために提案はアグリゲータによるデータ収集配列を整理した。最適化は,東京工業大学のTSUBAME2 5スーパコンピュータの64計算ノードでの七百六十八の過程を用いたHPIOベンチマーク実験で元のROMIOと比較してI/O性能の67%までの改善を達成した。アグリゲータの数は,プロセスの総数の半分あるいは1/3であったとしても,最適化は最大性能と同等のI/O性能を維持している。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： スーパコンピュータ ,  多重化 ,  並列演算 ,  ベンチマーク ,  ネットワーク ,  最適化 ,  ファイルシステム ,  *位相幾何学 ,  データ収集 ,  部分集合
準シソーラス用語： 通信負荷 ,  CPUコア ,  *データ集約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 入出力インタフェイス  (JC04040J) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高性能 ,  集団 ,  MPI ,  トポロジー ,  意識 ,  データ集約