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J-GLOBAL ID：202202284613935034   整理番号：22A3088604

OpenMP/OpenACCハイブリッド並列化のためのコード変換フレームワークの提案

著者 (5件)： 川崎真之 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  大島聡史 (名古屋大 情報基盤セ) ,  八巻隼人 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  三輪忍 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  本多弘樹 (電通大 大学院情報理工学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： HPC-187  ページ： Vol.2022-HPC-187,No.8,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2022年11月24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： 近年,GPUコンピューティング向けプログラムモデルの一つとして,その記述の容易さからOpenACCが注目されている.しかし,OpenACCには,計算処理を分割しCPU-GPU間で負荷分散を行うための仕組みが提供されておらず,GPUによる計算中にCPUの計算資源が無駄になってしまう問題がある.そこで本研究では,プログラマが指示文を用いてCPU-GPU間の負荷分散を容易に記述できるよう,OpenMP/OpenACCハイブリッド並列化のためのコード変換フレームワークを提案する.本研究ではハイブリッド並列化の対象をC言語のforループとし,CPUとGPUそれぞれで実行するタスクの量をプログラマが指定するためのOpenACC拡張指示文を導入する.上記の指示文の内容に基づき,提案フレームワークではOpenMPとOpenACCでハイブリッド並列化されたコードへの自動変換を目指す.本稿では,提案フレームワークにおけるハイブリッド並列化の有効性を確認するため,行列積と2種のN体問題に対しOpenMPとOpenACCによるハイブリッド並列化コードに対して評価を行った.その結果,OpenACCを用いたGPUのみによる計算に対し,最大で1.57倍の高速化を確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *システムインタフェイス ,  並列化 ,  符号変換 ,  *フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  マイクロプロセッサ ,  専用プロセッサ ,  画像処理 ,  中央処理装置 ,  *負荷分散 ,  自動化 ,  行列 ,  多体問題 ,  高速化 ,  *GPU【プロセッサ】 ,  GPUコンピューティング ,  行列積 ,  アプリケーションプログラミングインタフェイス ,  改変
準シソーラス用語： API【計算機】 ,  *CPU【計算機】 ,  N体問題 ,  ハイブリッド並列化 ,  *OpenACC ,  *OpenMP ,  自動変換

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (17件)：

• Top500.org: Top500 June 2022, https://www.top500.org/lists/top500/2022/06/.
• NVIDIA Corporation: CUDA Zone, https://developer.nvidia.com/cuda-zone/.
• Khronos Group: The open standard for parallel programming of heterogeneous systems, https://www.khronos.org/opencl/.
• Searles, R. and et. al: Abstractions and Directives for Adapting Wavefront Algorithms to Future Architectures, PASC’18: Proceedings of the Platform for Advanced Scientific Computing Conference, No. 4, pp. 1-10 (2018).
• 宇田川拓郎,et al.: CPU-アクセラレータ間の負荷分散による分子動力学法の効率化,研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC), Vol. 2012-HPC-136, No. 9, pp. 1-5 (2012).

タイトルに関連する用語 (5件)： OpenMP ,  並列化 ,  コード変換 ,  フレームワーク ,  提案