抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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容易なカスタム化と迅速な実行を提供するので,コンテナ技術は,HPCアプリケーションで一般的になってきた。しかし,容器技術はカーネルレベル最適化を可能にしなかった。カーネルと同様に負荷/除荷を変えるカーネルモジュールできない,ターゲットマシンの性能の抽出を妨げた。添加では,コンテナ技術は,マルチテナントに対して設計され,ターゲットマシンへの応用のための厳密な性能と消費電力を測定することを困難にする。ベアメタルコンテナ(BMC)は,コンテナ画像に適したカーネルを提供する機構により,これらの問題を解決し,遠隔物理マシン上でそれをboots。応用は,物理的マシンを占め,全性能を利用することができる。遠隔機械管理技術(WakeupOnLAN,Intel AMT,IPMI),ネットワークブートローダーによって実行される。消費電力も測定され,ユーザは,カーネルとターゲットマシン間の良好な組合せを知っている。BMCは穀粒穂ばらみのオーバヘッドを必要とするが,HPCアプリケーションは,性能,オーバヘッドを上回るを改善することができる。実験は低電力CPU(Celeron)からCPU(超貫通),記憶(透明巨大ページ),ネットワーク(受信流ステアリング)のためのカーネル最適化の効果を示した高速CPU(Xeon)であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
