文献

J-GLOBAL ID：202002289871183420   整理番号：20A1797109

レジリエンス意思決定のためのタスクベース行列乗算アプリケーションのモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling a task-based matrix-matrix multiplication application for resilience decision making

著者 (2件)： Jensen Erik (Old Dominion University, USA) ,  Sosonkina Masha (Old Dominion University, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： HPC ’18  ページ： 1-11  発行年： 2018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： 故障は誤差の兆候であり,それはデータまたはプログラム終了を引き起こす。現在,演算計算クラスタは故障の悪い影響を既に経験している。コンポーネントサイズがハードウェアの将来世代において減少するので,故障はそれに応じて増加すると予測される。信頼できないハードウェアの脅威を最小化する一つの戦略は,弾力性のあるソフトウェアを作ることである。分散メモリブロック行列乗算(MMM)アプリケーションを用いて,クラスタハードウェア故障後のアプリケーション挙動を定義する決定モデルの開発を検討した。MMMアプリケーションはタスクベースモデルを採用した。各タスクはマトリックスサブブロックの乗算から成る。このMMM実装は,作業者計算時間生成とマスタワーカー通信時間生成のための分布関数でモデル化される。そのようなモデルに基づいた決定は,例えば,故障が労働者の損失をもたらすとき,そして,弾力性のあるアプリケーションが,あるタスクを継続し,または,開始から再開するかどうかを決定するのに,有用である。タスクベースのMMMアプリケーションランタイムは,マスタワーカー関係を通してタスク完了をシミュレートすることによって予測される。42の異なる構成のサンプルサイズに対して,シミュレートした応用実行時間をクラスタ実行時間と比較した:全ての構成の誤差を考慮して,平均誤差は1.43%であり,標準偏差は1.38%であった。このモデルは他のタスクベースアプリケーションに拡張できる。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： 分布関数 ,  *意思決定 ,  標準偏差 ,  弾性 ,  演算 ,  労働者 ,  クラスタ ,  *応用プログラム ,  ハードウェア ,  ソフトウェア ,  ハードウェア障害 ,  分散メモリ
準シソーラス用語： 実行時間 ,  *行列積 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： フォールトトレランス ,  行列乗算 ,  性能モデル ,  弾力性 ,  タスクベースアプリケーション

分類 (5件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  数値計算  (JE02000J) ,  集積回路一般  (NC03161C)

タイトルに関連する用語 (6件)： レジリエンス ,  意思決定 ,  タスク ,  行列乗算 ,  アプリケーション ,  モデリング