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J-GLOBAL ID：201902253990117610   整理番号：19A2117034

事例研究としてグラフマッチングを用いたグラフアプリケーションのためのMPI通信モデルの探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring MPI Communication Models for Graph Applications Using Graph Matching as a Case Study

著者 (5件)： Ghosh Sayan (Washington State University) ,  Halappanavar Mahantesh (Pacific Northwest National Laboratory) ,  Kalyanaraman Ananth (Washington State University) ,  Khan Arif (Pacific Northwest National Laboratory) ,  Gebremedhin Assefaw (Washington State University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IPDPS  ページ： 761-770  発行年： 2019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： 分散メモリプラットフォーム上での並列グラフ演算の伝統的な実装を,Send-Recv(ブロッキングおよび非ブロッキング)のようなメッセージパッシングインタフェイス(MPI)点間通信プリミティブを用いて記述した。この古典的モデルとは別に,MPIコミュニティは他の通信モデルを追加した。しかしながら,グラフ操作の典型的な不規則なトラフィック負荷を扱うためのそれらの適合性は,比較的少ない調査しか残さない。本論文における著者らの目的は,グラフ応用のためのMPIのこれらの相対的に利用されていない通信モデルを研究することである。さらに具体的には,MPIの片側プログラミング,すなわち,Remoteメモリアクセス(RMA),およびプロセスグラフトポロジーを用いた最近傍収集器を評価した。グラフアルゴリズムで例示されるように,不規則な通信パターンをより良くマップすることを意図したこれらの新しいモデルに特徴がある。著者らの事例研究のための具体的な応用として,著者らは,非ブロッキングSend-Recvと比較してMPI-3 RMAおよび近傍集団演算の性能を調査するために,近似加重グラフマッチングアルゴリズムの分散メモリ実装を用いた。グラフにおけるマッチングは,2つのマッチしたエッジが同じ頂点に入射しないようなエッジの部分集合である。最大重みマッチングは,整合エッジの重みの和として計算した最大重みのマッチングである。グラフマッチングの実行は大量の不規則メモリアクセスにより支配され,スケールでのグラフ応用に対する種々のMPI通信モデルの影響を研究するための理想的な候補となる。著者らの近隣収集とRMA実装は,NERSC Coriスーパーコンピュータの数千のコア上で,従来の非ブロッキングSend-Recv実装に比べて最大6x高速化をもたらす。本研究から学習された教訓は,より広い範囲のグラフ応用に役立つと考えられる。Copyright 2019 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： *通信 ,  *マッチング ,  ブロッキング ,  演算 ,  位相幾何学 ,  *グラフ ,  高速化 ,  近似法 ,  *応用プログラム ,  スーパコンピュータ ,  *事例研究 ,  *通信系モデル ,  コミュニティ
準シソーラス用語： メモリアクセス ,  *グラフマッチング , 【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 (7件)： 研究 ,  グラフマッチング ,  グラフ ,  アプリケーション ,  MPI ,  通信モデル ,  探索