抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
本研究では,新しいモンテカルロ中性粒子輸送ミニapp,中性の開発と最適化について述べた。負荷バランスに以前の研究努力の成功にもかかわらずスケールでアルゴリズム,最新のスーパコンピュータに設置され多様なアーキテクチャを利用するかは明らかでない。いろんなアルゴリズム解法を調べ,Intel XeonとXeon Phi CPU,POWER8CPU,NVIDIA GPUを含む最新のハードウェアへの応用の性能に関する広範な研究を行った。粒子輸送に適用するとモンテカルロ法を大幅に並列化ではなく,期待され,ランダムメモリアクセスパターンを露出することを計算メッシュへの依存性に起因する可能性がある。アルゴリズムは原子操作の使用を必要とし,粒子履歴のランダム分岐によるノードレベルで負荷不均衡を示した。アルゴリズム的特性は,現代のHPCアーキテクチャの高いメモリ帯域幅とFLOPSを利用することは困難なものにした。この論文で議論した並列化スキームの両方は貧弱なデータ局所性による支配待ち時間問題であり,tallying計算のための原子操作の使用により制限された。すべてのCPU上のハイパースレディングの使用とNVIDIA P100GPU上での最良の性能により性能の大幅な改善を認めた。鍵となる観察は潜時に耐性のあるアーキテクチャをアルゴリズムの負特性を隠蔽できる可能性があることである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】