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J-GLOBAL ID：201702218188084074   整理番号：17A1268986

並列N体シミュレーションの性能向上【Powered by NICT】

Enhancing the Performance of Parallel N-Body Simulation

著者 (3件)： Al-Mouhamed Mayez A. ,  Mohammad Nazeeruddin ,  Khan Majid A.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IACC  ページ： 783-788  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： 多様な科学および工学分野における大規模な問題を解く並列性を利用するための効率的な階層的方法が必要である。本論文では,60コアMIC加速器のためのBarnesハット近似を用いた並列N体シミュレーション(NBS)の性能を向上させるために最適化を提示した。NBSにおける性能劣化の二つの原因に焦点を当てる(1)動的負荷不均衡をもたらす半静的並列性と(2)キャッシュ容量を超える非常に大規模データの処理。最初の提案した最適化は,次の反復における負荷の推定値としての反復で計算負荷による負荷を動的に平準化するである。この最適化は,次の反復のための負荷の均一分布を支援する。第二の提案最適化はデータをうまく調整チャンクに分割共有キャッシュにおけるデータ再利用を増強する。提案した最適化は,60コアMIC加速器で試験した。評価結果は,最適化されたNBSは,強化されたキャッシュデータ再利用による動的負荷分散と260%に起因して33%までの高速化を生じることを示した。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： *最適化 ,  キャッシュメモリ ,  レベリング ,  加速器 ,  動荷重 ,  高速化 ,  推定量 ,  近似法
準シソーラス用語： 動的負荷分散 ,  データ再利用 ,  共有キャッシュ ,  チャンク ,  計算負荷 ,  大規模データ ,  性能劣化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (2件)： N体シミュレーション ,  性能向上