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J-GLOBAL ID：201902281209540403   整理番号：19A2442753

PROFPRED:MPI産業応用のためのコンパイラレベルIRベース性能予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

PROFPRED: A Compiler-Level IR Based Performance Prediction Framework for MPI Industrial Applications

著者 (3件)： Hao Meng (Harbin Institute of Technology) ,  Zhang Weizhe (Harbin Institute of Technology) ,  Yang Laurence Tianruo (St. Francis Xavier University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 443-451  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： 並列アプリケーションの性能予測は,高性能コンピューティングにおいて重要である。それは,性能ボトルネックを発見することができて,科学的および産業的応用の最適化を助けて,ジョブスケジューリングを導き出すことができた。本論文では,目標システムの小規模サブセットまたは小規模プロトタイプを用いた大規模目標システム上でのMPI並列産業応用の計算と通信性能を予測するために設計されたコンパイラレベルIRベースフレームワークを提案した。7つのNAS並列ベンチマーク(NPB)と2つの実世界大規模並列アプリケーション(CGPOPとASCI Sweep3Dを含む)を有するTaubbクラスタとTianHe-2スーパーコンピュータに関する著者らのフレームワークにおけるこの統合された技術セットを実証した。これらの選択されたベンチマークのコアアルゴリズムは産業応用に広く使われている。これらの実験応用に対する予測誤差の中央値は0.35%から11.61%の範囲であり,平均誤差は4.28%であった。従来の回帰ベースの予測手法と比較して,PROFPREDは,大規模な並列アプリケーションの性能を予測するためのより良い精度を提示した。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： アルゴリズム ,  クラスタ ,  予測誤差 ,  予測技法 ,  部分集合 ,  最適化 ,  プロトタイプ ,  *ベンチマーク ,  スーパコンピュータ
準シソーラス用語： 通信性能 ,  ジョブスケジューリング ,  高性能コンピューティング ,  並列アプリケーション ,  *性能予測 ,  *産業応用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  通信網  (ND07030A) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： MPI ,  産業応用 ,  コンパイラ ,  Ir ,  性能予測 ,  フレームワーク