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J-GLOBAL ID：201502220518147030   整理番号：15A0956873

大規模NUMAシステムに対する不規則アルゴリズム用の実行時スケーリング

Scaling Runtimes for Irregular Algorithms to Large-Scale NUMA Systems

著者 (2件)： LENHARTH Andrew (Univ. Texas at Austin) ,  PINGALI Keshav (Univ. Texas at Austin)
資料名： Computer  (Computer)
巻： 48  号： 8  ページ： 35-44  発行年： 2015年08月 
JST資料番号： B0794A  ISSN： 0018-9162  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ソーシャルネットワーク分析及び機械学習のような分野において多くのアプリケーションが計算間の依存性が実行時値の関数である不規則アルゴリズムを用いる。それ故に,これらのアプリケーションは並列化できない。これに対する1つの解はドメイン固有言語(DSLs)であるが,筆者らのGaloisシステムは,対照的に,DSLsを必要とせず,代りに,どのようなオブジェクト指向言語(筆者らはC++を用いた)においても実装できる制限付き逐次プログラミングモデルを提供し,不規則アルゴリズムを自動的に並列化する。本システムを512のコアを有したNUMAマシンに対して適用した。その結果は本システムが512のスレッドを有したNUMAシステムに対して422倍までスケーリングできる事を示した。

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *並列化 ,  *自動化 ,  記憶制御 ,  スケーリング【計数】 ,  モデル ,  マルチスレッド ,  共有メモリ
準シソーラス用語： NUMA ,  プログラミングモデル ,  *不規則アルゴリズム

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  記憶方式  (JC02040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  NUMA ,  アルゴリズム ,  スケーリング