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J-GLOBAL ID：201802245947521659   整理番号：18A2036686

SAR:大規模メッセージ削減コレクションのためのスケーラブルで適応的な設計【JST・京大機械翻訳】

SALaR: Scalable and Adaptive Designs for Large Message Reduction Collectives

著者 (6件)： Bayatpour Mohammadreza ,  Maqbool Hashmi Jahanzeb ,  Chakraborty Sourav ,  Subramoni Hari ,  Kousha Pouya ,  Panda Dhabaleswar K.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CLUSTER  ページ： 12-23  発行年： 2018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： これまで,メッセージパッシングインタフェイス(MPI)は,大規模な科学的応用をプログラムするための主要なプログラミングモデルのままである。MPIにおける集団通信操作は,それらの通信集約的性質と科学的応用における利用により,非常に重要である。マルチ/マルチコアシステムの出現と深い学習応用の増加により,MPI収集,特にMPI Allreducationを再訪問し,現代アーキテクチャにより提供される膨大な並列性を利用することが重要である。本論文では,この課題を取り上げ,大規模メッセージ削減集合(salar)のためのスケーラブルで適応可能な設計を提案した。著者らは,深い学習フレームワークにおけるその使用によるMPI All縮減に焦点を合わせ,InfiniBandのような高スループットネットワークとタンデムに現代のマルチ/マルチコアのアーキテクチャ的特徴を利用することにより,その性能を大幅に改善できる新しい設計を提案した。また,通信と計算コストを解析する理論モデルを提案し,これらの洞察を用いて設計を導いた。提案したサラダベースの設計の評価は,広範囲のマイクロベンチマークと応用に関する最先端の設計に対する著しい性能利得を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 直列接続 ,  計算機アーキテクチャ ,  集中化 ,  通信操作 ,  ネットワーク ,  *通信 ,  学習 ,  利得
準シソーラス用語： 最先端 ,  マイクロベンチマーク ,  理論モデル ,  計算コスト ,  マルチコアプロセッサ ,  プログラミングモデル ,  MPI【インタフェイス】 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： SAR ,  大規模 ,  メッセージ ,  コレクション ,  適応 ,  設計