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J-GLOBAL ID：201502227930980262   整理番号：15A0472290

FLAT:MPIを埋め込み可能なGPUプログラミングフレームワーク

FLAT: An MPI Friendly GPGPU Programming Framework for GPU Clusters

著者 (7件)： 島圭吾 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  吉見真聡 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  三好健文 (イーツリーズ・ジャパン) ,  近藤正章 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  入江英嗣 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  本多弘樹 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  吉永努 (電通大 大学院情報システム学研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション コンピューティングシステム(Web)  (情報処理学会論文誌 コンピューティングシステム(Web))
巻： 6  号： 4  ページ： 105-116 (WEB ONLY)  発行年： 2013年10月30日 
JST資料番号： U0477A  ISSN： 1882-7829  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： GPU搭載PCクラスタで動作するプログラムは,GPU上の処理を記述するコードと通信処理を行うCPUのコードで構成される。GPUコードは並列化されたアルゴリズムを高速に実行し,CPUはノード間の通信処理を担当する。ノード間通信にはMPIの利用が一般的だがGPUコードには記述できないため,並列化の効果を引き出すためには,プログラマはCPUとGPUのデータの移動を考えつつCPUコードとGPUコードを並行して実装することになる。そこで,GPU間のデータ通信に関わるプログラミングコストを低減させるために,MPIを埋め込み可能なGPUプログラミングフレームワーク“FLAT”を提案する。FLATを用いることでGPUコードにMPI関数が記述できるようになるため,GPU間で転送されるデータが明確化される。本論文では,まず,FLATの実行モデルと実装方法について述べる。その後,LivermoreループLoop18,オプティカルフロー計算の2つの実プログラムを用いてFLATの有効性と実行性能を示す。実験の結果,GPUコードの計算粒度が粗粒度の場合,FLATの利用による性能低下率は,3%以下であることが確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： *専用プロセッサ ,  マルチプロセッサシステム ,  *システムインタフェイス ,  *フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  *計算機プログラミング ,  ベンチマーク ,  データ通信 ,  識別関数 ,  性能評価 ,  同時実行制御 ,  プログラム実行 ,  パーソナルコンピュータ ,  並列化
準シソーラス用語： GPGPU ,  クラスタシステム ,  MPI【インタフェイス】 ,  Kernel関数 ,  PC

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

引用文献 (29件)：

• Green500 Energy-Efficient Super Computers Sites: The Green500 List - November 2012(1-10), available from (http://www.green500.org/lists/green201211).
• Shimokawabe, T., Aoki, T., Muroi, C., Ishida, J., Kawano, K., Endo, T., Nukada, A., Maruyama, N. and Matsuoka, S.: An 80-Fold Speedup, 15.0 TFlops Full GPU Acceleration of Non-Hydrostatic Weather Model ASUCA Production Code, Proc. 2010 ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, pp.1-11 (online), DOI: 10.1109/SC.2010.9 (2010).
• Komatitsch, D., Erlebacher, G., Göddeke, D. and Michéa, D.: High-order finite-element seismic wave propagation modeling with MPI on a large GPU cluster, J. Comput. Phys., Vol.229, pp.7692-7714 (2010).
• Babich, R., Clark, M.A. and Joó, B.: Parallelizing the QUDA Library for Multi-GPU Calculations in Lattice Quantum Chromodynamics, Proc. 2010 ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC'10), pp.1-11 (2010).
• NVIDIA CUDA Compute Unified Device Architecture, available from (http://developer.nvidia.com/category/zone/cuda-zone).

タイトルに関連する用語 (3件)： MPI ,  GPUプログラミング ,  フレームワーク