抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,大規模ステンシル計算,クラスタ内のノードの主メモリの全サイズより大きなデータサイズ要求を解くための新しい方式を提案した。局所性を意識したアルゴリズムを用いた主記憶への拡張としてのクラスタノード分布フラッシュSSDを利用している。三つのメモリ階層の異なる階層ブロッキング方式を用いた三つのアルゴリズム,すなわち,フラッシュSSD,DRAM,キャッシュが提案されている,異なるプラットフォームとフラッシュデバイスで評価した。だけでなくフラッシュSSDの高並列非同期入力/出力でなく,Blk調整と命名したオートチューニングシステムを用いて適切なブロッキングパラメータを利用した。も非一様メモリアーキテクチャ(NUMA)に起因する性能低下を克服した。単一ノードのための最適化アルゴリズムは,多重ノードに拡張され,伝統的なSATA SSDsとともに,最新のフラッシュデバイスを持つクラスタを評価し,低電力でコスト効果的なM.2NVMeフラッシュSSDのような。クラスタにおいて,提案方式と分散フラッシュデバイスの使用により,大規模ステンシル問題は,限られた数のノードと主メモリの中程度のサイズを用いて解くことができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】