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J-GLOBAL ID：202202280778415137   整理番号：22A1092876

大規模HPCシステムにおけるメモリ内コンピューティングの課題と機会の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying challenges and opportunities of in-memory computing on large HPC systems

著者 (5件)： Huang Dan (School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China) ,  Qin Zhenlu (Department of ECE, New Jersey Institute of Technology, Newark NJ, USA) ,  Liu Qing (Department of ECE, New Jersey Institute of Technology, Newark NJ, USA) ,  Podhorszki Norbert (Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge TN, USA) ,  Klasky Scott (Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge TN, USA)
資料名： Journal of Parallel and Distributed Computing  (Journal of Parallel and Distributed Computing)
巻： 164  ページ： 106-122  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0613B  ISSN： 0743-7315  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高性能計算システムによって可能になった忠実度と分解能の増加とともに,シミュレーションベースの科学的発見は,過去に不可能なレベルで微視的物理現象をモデル化し理解することができる。HPCコミュニティが直面する大きな課題は,シミュレーションから発生する大量の分析データを維持する方法である。メモリコンピューティングは,とりわけ,実行可能な経路であると認識され,過去10年で大きな成功を経験した。それにもかかわらず,HPCシステム全体としてメモリ内コンピューティングの完全な研究と理解が不足している。計算とHPC貯蔵I/Oの間の拡大視差を考えると,HPCコミュニティがメモリ内コンピューティングの状態を評価し,課題と機会を理解することが急務である。本論文は,そのソフトウェア進化,性能,ユーザビリティ,ロバスト性,および携帯性に関して,メモリ内コンピューティングの包括的な研究を提示する。特に,著者らは3,000以上のコンミットに基づくメモリ内コンピューティングの進化に関する徹底的解析を実施し,2つの科学的作業負荷,即ち,LAMMPSとLaplaceに対する現実的なワークフローを用いて,2つのリードスーパーコンピュータ,TitanとCoriに関するDataSpaces,DIMES,Flexpath,DeafとSENSEIを含む最先端のメモリ内コンピューティングライブラリを定量的に評価した。本研究は,性能とスケーラビリティを説明するだけでなく,図書館開発者とユーザにとって,ユーザビリティ,ロバスト性,携帯性,潜在的設計欠陥などを含む重要な側面を明らかにした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  シミュレーション ,  システム ,  コミュニティ ,  経路 ,  *計算 ,  モデリング ,  視差 ,  利用者 ,  携帯型 ,  スーパコンピュータ ,  ロバスト性 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： タイタン ,  高性能コンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 高性能コンピューティング ,  データ解析 ,  ワークフロー ,  メモリ内コンピューティング

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  HPC ,  コンピューティング ,  機会 ,  同定