抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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超並列スーパーコンピュータの進化は,特に二つの問題は触知する:負荷不均衡と応用におけるデータ局所性の貧弱な管理。コア数と記憶当りのコアの量の劇的な減少の増加に伴って,大きな性能ニーズが特に負荷分散のケアを採用し,データの局所性の可能な限りことを含意した。この地域問題処理実体の配置に依存することを考慮する一つの平均と応用性能を改善するために負荷分散技術が関連している。大規模プラットフォームを念頭に置いて,目的は,チャーム++応用のために仕立てられたトポロジーを意識した負荷分散を行うことである階層型および分散型アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは処理実体の適切な配置を決定するためのネットワーク意識的側面の両方LibTopoMapとTREEMATCHに基づいている。は,提案したアルゴリズムは,実際の応用例,合成ベンチマークの両方で,全体の実行時間を改善することを示した。この最後の実験では,百万の処理実体までのスケーラビリティを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】