ソフトウェア自動チューニングにおける標本点逐次追加型性能パラメータ推定法の疎行列計算への適用

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2007-08-15
• タイトル: ソフトウェア自動チューニングにおける標本点逐次追加型性能パラメータ推定法の疎行列計算への適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Incremental Parameter Estimation Method for Software Automatic Performance Tuning Applied to Sparse Matrix Computation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 数値計算
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科 現在，日立超 LSI システムズ
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科 現在，東京大学情報基盤センタースーパーコンピューティング部門
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科 現在，電気通信大学名誉教授
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, The University of Electro-Communications , Presently with Hitachi ULSI Systems Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, The University of Electro-Communications , Presently with Supercomputing Division, Information Technology Center, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, The University of Electro-Communications , Presently with Professor Emeritus, The University of Electro-Communications
• 著者名: 田中, 輝雄; 片桐, 孝洋; 弓場, 敏嗣
• 著者名(英): Teruo, TANAKA; Takahiro, KATAGIRI; Toshitsugu, YUBA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 最低限の数の標本点を用いた推定からはじめて、必要な標本点を選択し追加しながら、最適な性能パラメータの値を推定する「標本点逐次追加型性能パラメータ推定法」を実行時ソフトウェア自動チューニングに適用した。実行時に行列上の非零要素の位置が決定する疎行列計算に対し、性能パラメータとして疎行列のブロック化を行うときのブロック化サイズを取り上げ、実機を用いた実験を行った。その結果、(1) 実測した複数の形状の疎行列の平均で、計算機ごとに 1.07 倍から 2.23 倍のブロック化の効果を得た。(2) 提案手法の振舞いを分析し、提案手法は局所最適化でなく大域的探索を行うことが分かった。(3) 提案手法を用いて新たに必要となる推定時間は、疎行列の行列ベクトル計算処理時間と比較して、数％以下に抑えられ無視できることを確認した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, an Incremental Parameter Estimation Method is applied to software automatic performance tuning at run-time. In the method, the estimation is started from the least sampling points, and the sampling points are incremented dynamically to improve accuracy. For the evaluation of the method, it was applied to sparse matrix computation to estimate block size for sparse matrix structure as a performance parameter. The results of the evaluation showed: 1) effects of optimized block sizes were between 107％ and 223％ according to computers, 2) the method behaved global optimization rather than local optimization for parameter estimation and 3) the execution time required for the parameter estimation was only 1/1000 in average of the time required for sparse matrix computation.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11833852
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS）; 巻 48, 号 SIG13(ACS19), p. 223-234, 発行日 2007-08-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7829
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会