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J-GLOBAL ID：201702225908210260   整理番号：17A1782417

高速プラットフォーム上での高スループットコンピューティング:事例研究【Powered by NICT】

High-Throughput Computing on High-Performance Platforms: A Case Study

著者 (9件)： Oleynik Danila ,  Panitkin Sergey ,  Turilli Matteo ,  Angius Alessio ,  Oral Sarp ,  De Kaushik ,  Klimentov Alexei ,  Wells Jack C. ,  Jha Shantenu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： e-Science  ページ： 295-304  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： LHC実験で使用されている計算システムが歴史的に百~千分散リソースの連合,小中規模資源~から成っていた。既存の分散計算解の印象的なスケールにもかかわらず,小中規模資源への連合は計画された将来の需要を満たすには不十分である。ATLAS実験は,タイタン-伝統的な分散高スループット計算と結合したDOEリーダーシップ施設は約52mコア時間年の持続的生産規模に達するのに採用してきたのかを事例研究である。本論文の三つの大きな貢献がある(i)タイタンの持続的,スケーラブルで生産利用を支援するための設計と運用上の問題点の批判的評価(ii)PanDAのための次世代執行の予備的特性化は,新しい負荷と高度実行モードを支援するおよび(iii)現在および将来のか実験と観測システムのための初期教訓は一般的で拡張性のある形でプロダクションスーパーコンピュータと他のプラットフォームに統合できる。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： リーダシップ ,  キャラクタリゼーション ,  *事例研究 ,  計算機システム ,  *高速度
準シソーラス用語： 教訓 ,  分散計算 ,  *ハイスループット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： プラットフォーム ,  高スループット ,  コンピューティング ,  研究