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J-GLOBAL ID：202002222597451140   整理番号：20A2139117

単一作業日におけるIceCubeシミュレーションデータのfp32 ExaFLOP時間価値を生成する科学計算のためのプレエクススケール,費用効果的マルチクラウド環境の実証【JST・京大機械翻訳】

Demonstrating a Pre-Exascale, Cost-Effective Multi-Cloud Environment for Scientific Computing Producing a fp32 ExaFLOP hour worth of IceCube simulation data in a single workday

著者 (6件)： Sfiligoi Igor (University of California San Diego, USA) ,  Schultz David (University of Wisconsin - Madison, USA) ,  Riedel Benedikt (University of Wisconsin - Madison, USA) ,  Wuerthwein Frank (University of California San Diego, USA) ,  Barnet Steve (University of Wisconsin - Madison, USA) ,  Brik Vladimir (University of Wisconsin - Madison, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： PEARC ’20  ページ： 85-90  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 科学計算ニーズは時間と共に劇的に成長し,以前には計算されていない科学領域で拡大している。ワークフローをそれらの局所計算資源の容量の超過でよく計算するとき,容量は,デッドラインに合致して,科学的出力を増加するために,いくつかのどこからも一時的に暫定されるべきである。公開クラウドは,最小前進通知で提供される能力により魅力的なオプションになった。費用対効果の高い事例の利用可能な容量はよく理解されていない。本論文は,3つの主要なクラウドプロバイダ,すなわちアマゾンWebサービス,Microsoft AzureおよびGoogleクラウドプラットフォームから収集する,プリエンプティブモードにおいて,コスト効率の良いGPUインスタンスを用いて,アイスCube生産HTCondorプールを拡張することを提示したものである。”この文献”は,三つの主要なクラウドプロバイダ,即ち,アマゾンWebサービス,Microsoft Azure,およびGoogleクラウドプラットフォームから収集された。このセットアップを用いて,約170PFLOP32sに対応する約15k GPUsに対して,約$60kの価格タグに対する科学出力の1つのEFLOP32時間価値を総合して,全作業日を持続させた。本論文では,クラウドインスタンス選択の背後にある推論,セットアップの記述,および提供資源の解析,ならびに運動の実際の科学出力の短い記述を提供した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 時間制限 ,  ワークフロー ,  *Webサービス
準シソーラス用語： ISP【インターネット】 ,  *科学計算 ,  Google , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： クラウド ,  GPU ,  HTCondor ,  ハイブリッドクラウド ,  IceCube ,  マルチクラウド ,  宇宙物理学 ,  コスト分析

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： シミュレーション ,  時間価値 ,  科学計算 ,  費用効果 ,  マルチ ,  クラウド環境 ,  実証