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J-GLOBAL ID：201702219612974128   整理番号：17A1859057

大規模クラスタにおける多次元FFTアルゴリズムの実現と最適化研究【JST・京大機械翻訳】

Implementation and Optimization of Multidimensional FFT Algorithm on Large-Scale Clusters

著者 (4件)： Li Kun (中国科学院 計算技術研究所 計算机体系結構国家重点実験室,北京 100190;中国科学院大学 計算机与控制学院,北京 100190) ,  Jia Haipeng (中国科学院 計算技術研究所 計算机体系結構国家重点実験室,北京,100190) ,  Cao Ting (中国科学院 計算技術研究所 計算机体系結構国家重点実験室,北京,100190) ,  Zhang Yunquan (中国科学院 計算技術研究所 計算机体系結構国家重点実験室,北京,100190)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 11  号： 6  ページ： 863-874  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速Fourier変換(FFT)は,離散Fourier変換(DFT)またはその逆演算を計算するために用いられる高速アルゴリズムである。工学,科学および数学の分野での応用は非常に広く,例えば信号分解,デジタルフィルタリング,画像処理などである。そのため、実際の応用において、FFTアルゴリズムに対して細粒度の最適化を行うことは非常に重要である。FFTアルゴリズムの一般的な分解戦略とFFTアルゴリズムの大規模クラスタ化システムにおける並列実現を研究し、関連する最適化策略を提案した。これらの結果に基づいて,様々なプラットフォームにおけるFFTアルゴリズムの性能評価を行い,大規模計算におけるアルゴリズムの実現性,利点と欠点を解析した。実験結果は,関連研究が既存のFFTアルゴリズムの更なる最適化に役立ち,大規模CPU+GPUの異種システムにおける異なる要求に従って,より良いFFTアルゴリズムを実現できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  高速アルゴリズム ,  *クラスタ ,  *高次元 ,  性能評価 ,  高速Fourier変換 ,  画像処理 ,  *アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  演算
準シソーラス用語： 大規模計算 ,  細粒度 ,  デジタルフィルタリング ,  信号分解 ,  離散Fourier変換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： cluster ,  fast Fourier transforms (FFT) ,  message passing interface (MPI) ,  performance optimization

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  クラスタ ,  多次元 ,  FFT ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  研究