2024-03-29T03:24:41Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000832832023-04-27T10:00:04Z01164:02240:06731:06840
スケジューリング方針をカスタマイズ可能な軽量スレッド処理系の提案Lightweight Thread Library that Can Customize the Scheduling PolicyjpnOS,処理系http://id.nii.ac.jp/1001/00083281/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=83283&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan東京大学東京大学東京大学中島, 潤中谷, 翔田浦, 健次朗分散メモリ環境でのタスク並列処理におけるタスクのスケジューリングについては,共有メモリ環境における Lazy Task Creation のような,多くの場合に効率的な戦略が明らかになっていない.また,特性が異なる共有メモリ環境の手法をそのまま用いるのでは不十分であることが考えられる.本論文では,共有メモリ環境を用いて分散メモリ環境に近い条件を再現してタスク並列処理による密行列積を実行し,その性能解析の結果から,共有メモリ環境で一般的に用いられるスケジューリング手法では粒度の小さいタスクの移動が繰り返されることにより性能が悪化しうることを示す.さらに,アプリケーションごとにスケジューリング方針をカスタマイズ可能な API と,それを用いた,タスクの再帰の深さに着目して粒度の小さいタスクの移動を抑制するスケジューリングの実装と評価について述べる.On distributed memory machines, efficient task scheduling strategy for task parallelism is not known. It may be insufficient to simply adopt the strategies on shared memory and it may occur performance degradation. In this paper, first we show Lazy Task Creation - generally efficient scheduling strategy on shared memory - may degrade performance on distributed memory due to too frequent movement of fine-grained tasks. Then, we describe APIs to customize scheduling stragegy in order to fit scheduling for applications, and show our experimental implementation and evaluation using this API, which intend to steal coarser-grained tasks by prioritizing tasks which have shallower recusion depths.AN10463942研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)2012-HPC-1354162012-07-252012-07-19