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J-GLOBAL ID：201802222860757487   整理番号：18A1486163

多くのコアが細粒度スケジューリングを必要とする PHIプロセッサ上のIntel xeonにおける質問処理の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Many-core needs fine-grained scheduling: A case study of query processing on Intel Xeon Phi processors

著者 (4件)： Cheng Xuntao (LILY, Interdisciplinary Graduate School, Nanyang Technological University, Singapore) ,  He Bingsheng (School of Computing, National University of Singapore, Singapore) ,  Lu Mian (Huawei Singapore Research Center, Singapore) ,  Lau Chiew Tong (College of Professional and Continuing Education, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： Journal of Parallel and Distributed Computing  (Journal of Parallel and Distributed Computing)
巻： 120  ページ： 395-404  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0613B  ISSN： 0743-7315  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しいマルチコアプロセッサは非常に高いメモリ帯域幅と計算電力を特徴とする。例えば,Knight Corner(KNC)とKnight Landing(KNL)アーキテクチャのIntel Xeon Phiマルチコアプロセッサは,KNC上のGDDR5のような512ビットSIMD能力と高帯域メモリを持つ60~64x86ベースCPUコアとKNL上のオンパッケージDRAMを包含する。本論文では,このようなマルチコアアーキテクチャ上での性能主メモリデータベース演算子とオンライン解析処理(OLAP)を研究した。著者らは,最先端のデータベース演算子が,それらのマルチコアプロセッサ上でのメモリの停止と資源の利用不足を厳しく受けていることを見出した。本論文では,粗粒度演算子を細粒化位相に分解し,相補的資源要求を伴う2つの独立位相を実行するソフトウェアアプローチが,この問題に対処できることを論じた。このアプローチは資源利用のより微細な制御を可能にする。著者らの実験は,KNCとKNLの両方に関する著者らの提案した手法によって達成された著しい性能利得と高い資源利用を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  主メモリ ,  *演算プロセッサ ,  *スケジューリング ,  利得 ,  電力 ,  データベース ,  DRAM ,  帯域幅 ,  *事例研究 ,  計算機アーキテクチャ ,  ソフトウェア ,  位相
準シソーラス用語： マルチコアプロセッサ ,  *細粒度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： メモリ内問合せ処理 ,  多コアプロセッサ ,  細粒度スケジューリング

分類 (5件)： 汎用演算制御装置  (JC04020N) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  ディジタル計算機ハードウェア一般  (JC04010C) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (7件)： コア ,  細粒度 ,  スケジューリング ,  PHI ,  プロセッサ ,  質問処理 ,  研究