抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ビッグデータの高速解析は,より多くの計算資源を必要とし,計算コストの同様の成長を促進した。,HPCシステム設計者への取り組みを低コストで高性能だけでなく高い性能を提供する。コスト有効サイバーインフラストラクチャ高性能のために,価格性能比を最適化するためにバランスのとれたシステムのためのAmdahlの第二法則を増大させる新しいシステムモデルを提案した。応用特性とハードウェアコストの観点からCPU速度,I/O帯域幅とDRAMサイズ(すなわち,AmdahlのI/O及びメモリ数)間の最適バランスを発現する。Xeonプロセッサと最近のハードウエア価格を考慮して,システムは,データと計算集約型応用のための価格性能比を最小化するGHz CPU速度当たりほぼ0.17Gbps I/O帯域幅と3Gb DRAMを必要とすることを示した。筆者らの主張を実証するために,三つの異なるクラスタアーキテクチャを評価1)SupermikeII,従来のHPCクラスタ,2)SwatIII,規則的なデータセンタ,および3)CeresII,MicroBrickベース新規超大規模システム。CeresIIはノード当り6Xeon D1541コア(2GHz/core),1NVMe SSD(2Gbps I/O帯域幅)と64GB DRAMを持つ,著者らのモデルにより生成された最適に非常によく似ている。,価格性能比の観点からCeresIIは計算集中型Hadoopベンチマーク(TeraSortとWordCount)およびHadoopおよびGiraphに基づいた著者ら自身のベンチマークゲノムアセンブラをデータ及びのSupermikeII(by 65 85%)とSwatIII(by 40 50%)の両方より優れていた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】