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J-GLOBAL ID：202102227011857849   整理番号：21A3317291

タスクフロー:軽量並列および異種タスクグラフ計算システム【JST・京大機械翻訳】

Taskflow: A Lightweight Parallel and Heterogeneous Task Graph Computing System

著者 (4件)： Huang Tsung-Wei (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Utah, Salt Lake City, UT, USA) ,  Lin Dian-Lun (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Utah, Salt Lake City, UT, USA) ,  Lin Chun-Xun (MathWorks, Natick, MA, USA) ,  Lin Yibo (Department of Computer Science, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 33  号： 6  ページ： 1303-1320  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： タスクフローは,軽量タスクグラフベース手法を用いて,並列および不均一アプリケーションの建物を流線することを目的とする。タスクフローは,異種計算プラットフォーム上の並列および不均一分解戦略の実行における開発者を支援するための表現タスクグラフプログラミングモデルを導入する。このプログラミングモデルは,エンドツーエンド並列最適化を可能にするために,グラフ内制御フローと非常に一般的なクラスのタスクグラフ並列化としてそれ自身を区別する。高性能で著者らのモデルをサポートするために,著者らのモデルから生じる多くの新しいスケジューリング課題を解決する効率的なシステム実行時間を設計し,待ち時間,エネルギー効率,およびスループットを通して性能を最適化する。実世界アプリケーションにおけるタスクフローの有望な性能を示した。用例として,タスクフローは40CPUと4GPUのマシンに関して,産業システム,1TBBより,最大29%,メモリの1.5,および1.9の高スループットの大規模機械学習作業負荷を解決した。タスクフローの源を開き,オープンソースコミュニティにおける多数のユーザにそれを配備した。Copyright 2021 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： 記憶装置 ,  最適化 ,  *計算機システム ,  スケジューリング ,  流線 ,  エンドツーエンド方式 ,  応用プログラム ,  スループット ,  待ち時間 ,  機械学習
準シソーラス用語： *タスクグラフ ,  プログラミングモデル ,  実行時間 ,  ハイスループット ,  オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  楽器音響  (BB03070Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： タスク ,  フロー ,  軽量 ,  タスクグラフ ,  計算システム