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J-GLOBAL ID：201702216194691309   整理番号：17A1398667

MPI GDS:CPU-GPU制御フローデカップリングのためのGPUDirect aSyncを用いた高性能MPIの設計【Powered by NICT】

MPI-GDS: High Performance MPI Designs with GPUDirect-aSync for CPU-GPU Control Flow Decoupling

著者 (6件)： Venkatesh Akshay ,  Hamidouche Khaled ,  Potluri Sreeram ,  Rosetti Davide ,  Chu Ching-Hsiang ,  Panda Dhabaleswar K.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICPP  ページ： 151-160  発行年： 2017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： GPUは,HPCシステムで一般的になりつつあるが,CPU,GPUとCPU側計算,通信,同期操作の両方を管理するための原因となっていた。例えば,GPU側計算からの結果は,遠隔目的地まで移動するならば,CPUは完成通信操作の発行を計算GPU上での同期しなければならない。CPUサイクルとエネルギーの両方が同期のための待機消費されている。言い換えると,これは全体の実行時間とスケーラビリティに大きく影響する(例えば:強いスケーリング応用)。本研究では,新しいGPUDirect aSync(GDS)機構を用いたMPI+CUDA応用GPU対応システム上のCPUとGPUの間の通信制御フローを分離する技術を提案した。GDSはGPUはクリティカルパスから離れたCPUを伝えるのを目的とネットワーク通信を可能にする。MPI+CUDA応用におけるGDSの利点を利用するために,続いて前またはCUDA手術後に水流次数の進歩MPI通信へのGPUとNICできるCUDA河川(MPI GDSと呼ぶ)にオフロードMPI操作の概念を導入した。も良好な性能を達成しながら流秩序を保証するポイントツーポイント通信操作を実現するための効率的設計/プロトコルを提案した。提案した方法は,純MPI+CUDA応用と比較して,散布パターンのシミュレーション(8GPUノードを持つ媒質メッセージ範囲)を用いた応用カーネルパターン模倣ベンチマークと36%まで改善におけるマイクロベンチマークおよび30%まで改善し良好な利点を示した。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： 計算 ,  ベンチマーク ,  水流 ,  プロトコル ,  通信 ,  *デカップリング ,  通信操作 ,  シミュレーション ,  クリニカルパス ,  河川 ,  媒質
準シソーラス用語： ネットワーク通信 ,  CUDA ,  実行時間 ,  *制御フロー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (8件)： MPI ,  GDS ,  CPU ,  GPU ,  制御フロー ,  デカップリング ,  高性能 ,  設計