文献

J-GLOBAL ID：201702260635953722   整理番号：17A1554972

GPUスーパコンピュータ上でのデバイスメモリ容量を越えて実現大規模計算へのステンシルフレームワーク【Powered by NICT】

A Stencil Framework to Realize Large-Scale Computations Beyond Device Memory Capacity on GPU Supercomputers

著者 (4件)： Shimokawabe Takashi ,  Endo Toshio ,  Onodera Naoyuki ,  Aoki Takayuki
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CLUSTER  ページ： 525-529  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： CFDなどのステンシルベース応用はGPUスーパコンピュータ上での高性能を得ることに成功した。これらの応用の問題サイズはGPU機器メモリ容量,ホストメモリより典型的に小さいにより制限されている。GPUスーパコンピュータについて,宿主とデバイス間のメモリ交換による時間的ブロッキング法を用いた局所性改善法は,メモリ容量を超える計算を可能にする。しかし,これらメモリのデータ移動による時間的ブロッキングのループ管理プログラミング困難を増加するので,実際のステンシル応用にこの方法を適用することはかなり高いプログラミングコストを必要とする。高生産性ステンシル枠組みは自動的にステンシル計算に必要な境界交換に対する時間的ブロッキングを適用し,MPI/CUDAラッパーライブラリによって提供された自動メモリ交換を支持している。都市内の空気流のためのフレームワークを用いた応用は,GPUメモリ容量より大きい2倍であっても80%の性能を維持したTSUBAME2.5スーパコンピュータ上での良好な弱い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】

シソーラス用語： 計算機プログラミング ,  *記憶装置 ,  *ステンシル版 ,  *スーパコンピュータ ,  都市 ,  ブロッキング ,  *記憶容量 ,  空気流 ,  局所性
準シソーラス用語： CUDA ,  ステンシル計算 ,  大規模計算 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： GPU ,  スーパコンピュータ ,  メモリ容量 ,  大規模計算 ,  ステンシル ,  フレームワーク