@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00141713,
 author = {森江, 善之 and 南里, 豪志 and Yoshiyuki, Morie and Takeshi, Nanri},
 book = {ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム論文集},
 month = {May},
 note = {近年，計算機の大規模化が進む中で，局所的な通信パターンを持つ隣接通信が注目を集めている．しかし，ネットワークアーキテクチャを考慮した隣接通信アルゴリズムの研究は進んでいない．そこで，本研究では，メッシュ/トーラスのような直接網で接続された複数の通信デバイスを持つ並列計算機を対象とした隣接通信アルゴリズムの提案を行った．提案した隣接通信アルゴリズムでは，隣接プロセス数と通信デバイス数の関係を考慮してメッセージをセグメントに分割し，同量のメッセージを全通信デバイスに割り付ける．これにより，全ての通信デバイスの通信帯域幅を使い切ることができ，通信性能を向上させる．そこで，提案した隣接通信アルゴリズムの有効性を示すため，RDMA インターフェースおよび MPI 関数による実装を行い，京コンピュータ互換の並列計算機である FX10 において性能評価実験を行った．FX10 は，通信デバイスを 4 基搭載し，仮想 3 次元トーラストポロジとしてアクセスが可能であるため，提案アルゴリズムによる性能向上が期待できる．性能評価実験では，MPI 関数による実装において既存の隣接通信アルゴリズムに対して 2 倍の性能向上を示した．また，同様に RDMA インターフェースによる実装において 25% の性能向上を示した．また，これらの評価結果やアルゴリズムについて考察を行った．, Recently large scale parallel computers have been developed, neighboring communication that is the local communication pattern is remarkable. But neighboring communication algorithm is not developed with considering a network architecture. In this paper, neighboring communication algorithm for machine having multiple communication devices on mesh/torus is proposed. This algorithm allocates same size data into all communication devices for using their communication bandwidth fully. Therefore, it divides a message into segments in order to equally allocate them into all of them. To show effectiveness of the proposed algorithm, implementation of the proposed algorithm by both MPI function and RDMA interface is examined to compare existing one on FX10 that is family of K computer and equips 4 communication devices on virtual 3D torus. In evaluation experiments, the performance of the proposed algorithm that is made by MPI function is two times faster than the existing one. Similarly, the proposed algorithm that is made by RDMA interface improves 25% performance over existing one. It is also considered about an evaluation result of experiments and the proposed algorithm.},
 pages = {1--8},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {直接網において複数の通信デバイスを有効に使用する隣接通信アルゴリズムの提案},
 volume = {2015},
 year = {2015}
}