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J-GLOBAL ID:201602252939713695   整理番号:16A1111420

CPUとDRAMへの電力バジェット配分を考慮したGraph500の性能評価

著者 (6件):
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巻: 2016  号: HPC-155  ページ: Vol.2016-HPC-155,No.16,1-6 (WEB ONLY)  発行年: 2016年08月01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:
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大規模計算機クラスタの設計において,電力制約下で高い性能を得るためにオーバープロビジョニングと呼ばれるシステム構成法が提案されている。システムの理論ピーク消費電力(すなわち熱設計電力)が供給可能な最大電力を超過することを許容して大量のハードウェアを設置し,その上で,システム稼働時の実効消費電力(実際に消費する電力)が電力制約値を超えないよう制御する。このような電力制約型計算機システムにおいて高い性能を得るためには,アプリケーションの電力特性に基づき,各ハードウェアコンポーネントに対し適切に電力資源を配分する必要がある。一方,アプリケーションに目を向けると,ビッグデータ時代の到来を背景に大規模グラフ解析への関心が高まっている。そこで本稿では,大規模グラフ解析で主要な処理となる幅優先探索に着目し,実機を用いた電力特性解析を行う。そして,CPUとDRAMへの電力資源配分が幅優先探索処理の実効性能へ与える影響を調査し,大規模グラフ処理向けの電力資源配分戦略に関して考察する。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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ディジタル計算機方式一般 
引用文献 (12件):
  • Beamer, S., Asanovi?, K. and Patterson, D.: Direction-optimizing Breadth-first Search, Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, pp. 12:1-12:10 (2012).
  • Chakrabarti, D., Zhan, Y. and Faloutsos, C.: R-MAT: A Recursive Model for Graph Mining, Proceedings of the 2004 SIAM International Conference on Data Mining, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA, pp. 442-446 (2013).
  • Committee, G. S.: Graph 500 Benchmark 1 (”Search”), Graph 500 Steering Committee (online), available from (www.graph500.org/specifications) (accessed 2016-1-19).
  • Inadomi, Y., Patki, T., Inoue, K., Aoyagi, M., Rountree, B., Schulz, M., Lowenthal, D. K., Wada, Y., Fukazawa, K., Ueda, M., Kondo, M. and Miyoshi, I.: Analyzing and mitigating the impact of manufacturing variability in power-constrained supercomputing., SC :1-78:12, pp. 78-12 (2015).
  • Lai, Z., Lam, K. T., Wang, C.-L. and Su, J.: Power and performance analysis of the Graph 500 benchmark on the Single-chip Cloud Computer, Proceedings of 2014 International Conference on Cloud Computing and Internet of Things, pp. 9-13 (2014).
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