| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2017-05-29 |
| タイトル |
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タイトル |
自動チューニング技術とその性能モデルの深化 -メニーコアかつNUMA環境への適用-（KNLを用いたFDMコードの自動チューニングとGPU適用の最新動向／反復線形探索による複数性能パラメタの自動チューニング／Knights Landingクラスタにおける並列FFTの自動チューニング） |
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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 |
オーガナイズドセッション |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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工学院大学 |
| 著者所属 |
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工学院大学 |
| 著者所属 |
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筑波大学 |
| 著者名 |
片桐, 孝洋
大島, 聡史
松本, 正晴
田中, 輝雄
藤井, 昭宏
高橋, 大介
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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 |
Intel Knights Landing（KNL）に代表される次世代メニーコア CPU が普及し，スーパーコンピュータにも搭載されて運用段階になった．一方，ポスト京コンピュータに代表されるエクサスケールコンピューティング環境は，1 つの方向としてメニーコア環境となることが予想されている．さらにPascalなど次世代 GPU 環境も普及しており，計算機環境がますます多様化している．さらに 3 次元積層メモリや多階層キャッシュが浸透し，コード最適化がますます困難となっている．以上のことから，我々は高性能なソフトウェア開発のコストがますます高くなっていくと予想している．このような状況を考慮し，高性能ソフトウェアの開発コストを低く抑え，多くの分野に影響を与える有力な技術の 1 つとして，自動性能チューニング（Automatic Performance Tuning, AT）技術に注目が集められている．そこで本 OS では，数値シミュレーションの根幹をなす数値計算を対象とした AT 技術について，最先端の研究開発を行っている研究者を招待し OS を編成した．本 OS では以下の 3 つを対象としている：第 1 は，現在の計算機環境―特にメニーコア，Non-Uniform Memory Accesses（NUMA），および GPU 適用―を考慮した「AT 技術の最新研究動向の紹介」を行う．また，「AT記述を容易にする専用言語 ppOpen-AT」と，その有限差分法の実アプリケーション適用についての最新成果を紹介する．また，GPU を容易に利用できる言語 OpenACC に対して AT を適用する最新成果の紹介も行う．第 2 は，AT で必須となる効率の良い探索で必須となる「性能モデル化技術」を取り扱う．特にソースプログラム特性抽出を用いることなく，測定により得られる対象（例えば実行時間）から性能モデル化を行う「ブラックボックス型性能モデル」に関する汎用性能モデル開発の最新成果の紹介を行う．第 3 は，「基本的な数値計算アルゴリズムへの AT 適用事例」である．高速フーリエ変換（FFT）の高性能アルゴリズムに AT 適用を行う最新手法と，最新計算機環境での性能評価の結果の紹介である． |
| 書誌情報 |
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
巻 2017,
p. 1-2,
発行日 2017-05-29
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-HPCS2017001.pdf (532.5 kB)
