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J-GLOBAL ID：202102270862415972   整理番号：21A1300663

多重GPUのための分散メモリグラフ彩色アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Distributed Memory Graph Coloring Algorithms for Multiple GPUs

著者 (5件)： Bogle Ian (Rensselaer Polytechnic Institute,Troy,NY) ,  Boman Erik G. (Sandia National Laboratories,Albuquerque,NM) ,  Devine Karen (Sandia National Laboratories,Albuquerque,NM) ,  Rajamanickam Sivasankaran (Sandia National Laboratories,Albuquerque,NM) ,  Slota George M. (Rensselaer Polytechnic Institute,Troy,NY)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IA3  ページ： 54-62  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： グラフ彩色は,分散および多重GPU環境において走る科学的計算を並列化する際にしばしば用いられる。それは並列に更新できる独立データのセットを同定する。単一GPUまたは分散メモリにおけるグラフ彩色に対して多くのアルゴリズムが存在しているが,ハイブリッドMPI+GPUアルゴリズムは,本研究が知る限り,知る限りでは探索されていない。Gebremedhinらの分散型彩色アルゴリズムの実装とDeveciらの共有メモリアルゴリズムを使用するいくつかのMPI+GPU着色アプローチを提示する。オンノード並列彩色は,マルチコアCPUとGPUの両方に対して並列化を提供するKokkosKernelsにおける実装を使用する。さらに,著者らのアプローチを距離-2彩色のために解決し,この問題に対する最初の既知の分散および多重GPUアルゴリズムを与えた。さらに,分散グラフ彩色における通信を低減する新しい方法を提案した。著者らの実験は,著者らのアプローチが,単一GPUに当てはめるのに大きすぎる入力で効率的に動作し,128GPUsで走行する76.7億のエッジを持つグラフまでスケールアップすることを示した。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： *アルゴリズム ,  スケールアップ ,  *多重化 ,  着色 ,  *発色 ,  共有メモリ ,  *分散メモリ
準シソーラス用語： マルチコアプロセッサ ,  *グラフ彩色 , 【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 (5件)： 多重 ,  GPU ,  分散メモリ ,  グラフ彩色 ,  アルゴリズム