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J-GLOBAL ID：201902265783165886   整理番号：19A1604136

ファジィマッチング:ハードウェア加速MPI通信ミドルウェア【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy Matching: Hardware Accelerated MPI Communication Middleware

著者 (6件)： Dosanjh Matthew G. F. (Sandia National Laboratories) ,  Schonbein Whit (Sandia National Laboratories) ,  Grant Ryan E. (Sandia National Laboratories) ,  Bridges Patrick G. (University of New Mexico) ,  Gazimirsaeed S. Mahdieh (Queen’s University) ,  Afsahi Ahmad (Queen’s University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCGrid  ページ： 210-220  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： 現代の並列科学コードは,しばしば,プロセス間通信のためのメッセージパッシングに依存している。しかしながら,非効率的な符号化実行またはマルチスレッド(例えばMPI_スレッド_MULTIPLEを介して)は,基礎となるメッセージ処理インフラストラクチャを厳しくストレスすることができ,応用性能に対して潜在的に受け入れられない影響をもたらす。本論文では,この問題に対処するための新しい方法を提案し評価した。このアプローチには2つのコンポーネントがある。最初に,ほとんどのサーバクラスCPUがメッセージマッチングを並列化するためにベクトル演算を含むという事実を利用した。第二に,代表的な科学的応用における点から点への通信パターンの調査に基づいて,この方法は,「部分的真理」に基づくマッチングを可能にすることによって,さらに正確な整合よりもむしろ可能性を同定することによって並列化をさらに増加させる。著者らは,KnighandのLandingとSkylakeプロセッサに対するメモリ使用と性能に対するこのアプローチの影響を評価した。スケール(262,144Intel Xeon Phiコア)において,この方法はMPIライブラリにおけるノード当たりのメモリ節約の最大1.13GIBを示し,95.9%のマッチング時間の改善を示した。より小さいスケールの実行は,フルアプリケーションに対して最大31.0%までの実行時間改善を示し,最適化されたプロキシアプリケーションに対しては6.1%までの改善を示した。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： 最適化 ,  マルチスレッド ,  *ミドルウェア ,  スレッド ,  ベクトル ,  *マッチング ,  *通信 ,  演算プロセッサ ,  記憶装置 ,  *ハードウェア ,  応用プログラム ,  演算 ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： プロキシ ,  メッセージパッシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ファジィ ,  マッチング ,  ハードウェア ,  加速 ,  MPI ,  ミドルウェア