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J-GLOBAL ID：201702278933390589   整理番号：17A0180048

Intel(R)Xeon Phi(R)の理解データ解析作業負荷【Powered by NICT】

Understanding Data Analytics Workloads on Intel(R) Xeon Phi(R)

著者 (7件)： Xie Biwei ,  Liu Xu ,  McKee Sally A. ,  Zhan Jianfeng ,  Jia Zhen ,  Wang Lei ,  Zhang Lixin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 206-215  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： Intel(R)Xeon PhiTMは,高性能コンピューティング(HPC)アプリケーションのための人気を獲得しつつあるが,広い浮動小数点SIMDユニットを持つこのメニーコアコプロセッサの性能はまだデータ分析作業負荷で調べなければならない。データセンターサーバに使用するためのXeon PhiTMの可能性を探索するためにベンチマークスイートを構築した。著者ら得られたPhiBenchは六種類の応用分野をカバーする八種の代表的なデータ分析作業負荷から構成されている。これら負荷はXeon PhiTMのために最適化しopenMPとCilk Plusで実行した。実世界データセット上でそれらを実行し,異なるプログラミングモデル,入力データサイズ,スレッド数のためのそれらの性能を比較した。大部分はXeon PhiTMの高い計算能力から利益を得る,ほぼ四~29倍の高速化を示した。は,マイクロアーキテクチャレベルの性能特性,ベクトル強度とキャッシュ挙動を解析し,性能とスケーラビリティに関する親和性とスケジューリング政策の影響を調べた。著者らの観察は,他の研究者と実務者がXeon PhiTMに関するデータ分析作業負荷の挙動を最適化理解の助けとなるはずである。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： キャッシュメモリ ,  最適化 ,  高速化 ,  親和性 ,  SIMD ,  スケジューリング ,  *データ解析 ,  ベクトル ,  スレッド ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 性能特性 ,  入力データ ,  プログラミングモデル ,  高性能コンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： PHI ,  理解 ,  データ解析 ,  作業負荷