文献

J-GLOBAL ID：202002256690441699   整理番号：20A1187479

性能はプログラム可能性に適合する:PyCompsにおける自然なpython MPIタスクの可能化【JST・京大機械翻訳】

Performance Meets Programmabilty: Enabling Native Python MPI Tasks In PyCOMPSs

著者 (4件)： Elshazly Hatem (Barcelona Supercomputing Center (BSC),Department of Computer Sciences,Barcelona,Spain) ,  Lordan Francesc (Barcelona Supercomputing Center (BSC),Department of Computer Sciences,Barcelona,Spain) ,  Ejarque Jorge (Barcelona Supercomputing Center (BSC),Department of Computer Sciences,Barcelona,Spain) ,  Badia Rosa M. (Barcelona Supercomputing Center (BSC),Department of Computer Sciences,Barcelona,Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PDP  ページ： 63-66  発行年： 2020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： 現代および将来の計算システムの複雑さの増大は,最大性能を目指す応用の開発を困難にしている。ハイブリッド並列プログラミングモデルは,基礎となるインフラストラクチャの能力を利用する新しい方法を提供する。しかしながら,性能利得は,しばしばプログラミング複雑性の増加を伴う。Pythonアプリケーションのための高水準タスクベース並列プログラミングモデルPyCOMPSsへの拡張を導入し,タスクモデルの一部としてMPIを使用するタスクを支援する。アプリケーションのプログラム可能性を損なうことなく,PyCOMPSsにおけるNative MPIタスクを用いることにより,タスクの逐次実装における入出力集中アプリケーションに対する全性能の最大3x改善が可能となる。Copyright 2020 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： 計算機システム ,  *応用プログラム ,  利得 ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： 並列プログラミング ,  複雑性 ,  タスクモデル ,  Python , 【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 (4件)： 可能性 ,  Python ,  MPI ,  タスク