| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2016-08-01 |
| タイトル |
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タイトル |
モデルパラメータに非負制約を課した回帰モデルによる大規模並列計算の性能予測 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Performance Prediction of Large-Scale Parallel Computing by Regression Model with Non-Negative Model Parameters |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
電力・性能解析 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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理化学研究所計算科学研究機構 |
| 著者所属 |
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理化学研究所計算科学研究機構 |
| 著者所属 |
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東海大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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RIKEN Advanced Institute for Computational Science |
| 著者所属(英) |
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en |
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RIKEN Advanced Institute for Computational Science |
| 著者所属(英) |
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en |
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Tokai University |
| 著者名 |
折居, 茂夫
今村, 俊幸
山本, 義郎
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| 著者名(英) |
Shigeo, Orii
Toshiyuki, Imamura
Yoshiro, Yamamoto
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究の目標は大規模並列計算の性能予測方法を確立することである．これまで，予測モデル構築方法として，過剰適合を抑制して予測精度を向上する 「非負制約を課したモデル化方法を提案した[1]．この方法をスパースモデリングに使われる lasso を使ったモデル化と比較すると，予測精度が向上することを示した[2]．本講演では大規模並列計算として HPL を SGI ICE X で実行した場合と EigenExa[3] を 「京」 で実行した場合を用い，上記の提案モデル化方法を適用して性能予測を試みた結果を報告する． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
The purpose of this study is to establish a methodology for the performance prediction model for large-scale parallel computing. We have proposed a method that improves predictive ability by suppressing overfitting with non-negative constraint [1]. We have compared the proposed method with the lasso, which is often used in the sparse modeling field, and found that the predictions of the proposed method accurate better than the lasso's ones [2]. Using the proposed method, we make predictive models of HPL running on an SGI ICE X and EgenExa [3] running on the “K” computer as the modeling examples of large-scale parallel computing. The results of that are reported in this paper. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10463942 |
| 書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）
巻 2016-HPC-155,
号 19,
p. 1-9,
発行日 2016-08-01
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8841 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-HPC16155019.pdf (1.3 MB)
