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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2016
  4. 2016-HPC-155

GPUクラスタにおけるGPUセルフMPIシステムGMPIの予備性能評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174129
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174129
62b6a8d4-77c6-41bb-83f0-7895f21bc312
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC16155015.pdf IPSJ-HPC16155015.pdf (538.3 kB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-08-01
タイトル
タイトル GPUクラスタにおけるGPUセルフMPIシステムGMPIの予備性能評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 GPU
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
筑波大学大学院システム情報工学研究科
著者所属
東京大学情報基盤センター
著者所属
筑波大学大学院システム情報工学研究科/筑波大学計算科学研究センター
著者所属(英)
en
Graduate School of System and Information Engineering, University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Information Technology Center, The University of Tokyo
著者所属(英)
en
Graduate School of System and Information Engineering, University of Tsukuba / Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
著者名 桑原, 悠太

× 桑原, 悠太

桑原, 悠太

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塙, 敏博

× 塙, 敏博

塙, 敏博

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朴, 泰祐

× 朴, 泰祐

朴, 泰祐

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 今日,CUDA (Compute Unified Device Architecture) は NVIDIA の GPU のプログラミング環境として一般的に用いられている.その高性能かつ低電力な特徴から,GPU クラスタに搭載された GPU は様々なアプリケーションの実行に用いられる.CUDA はシングルノード向けに開発されたため,ノード間での通信には MPI (Message Passing Interface) などを用いる必要がある.従来手法では,通信の度に制御を CUDA カーネルから CPU に戻す必要があり,カーネル関数の起動や同期に伴うオーバーヘッドが生じる他,プログラマビリティや生産性の低下も問題となっている.これらの問題を解決するために,我々は GPU カーネル内から MPI 通信の起動を可能とする並列通信システム “GMPI” を開発している.本稿では,この GMPI システムにおける並列実行モデルを定義し,Ping-Pong 通信および姫野ベンチマークの性能評価を実 GPU クラスタ上で行う.現状,Ping-Pong 通信は従来手法とほぼ同等の性能である.しかしながら,性能最適化やチューニングが十分でなく,姫野ベンチマークでは従来手法の約 66%の性能にとどまっており,この妨げとなる要因の考察を行う.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 15, p. 1-8, 発行日 2016-08-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 07:01:02.913324
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