OpenMP/OpenACCハイブリッド並列化のためのコード変換フレームワークの提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-24
• タイトル: OpenMP/OpenACCハイブリッド並列化のためのコード変換フレームワークの提案
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: プログラミング
• 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: 電気通信大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 名古屋大学情報基盤センター
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者名: 川崎, 真之; 大島, 聡史; 八巻, 隼人; 三輪, 忍; 本多, 弘樹
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，GPU コンピューティング向けプログラムモデルの一つとして，その記述の容易さから OpenACC が注目されている．しかし，OpenACC には，計算処理を分割し CPU-GPU 間で負荷分散を行うための仕組みが提供されておらず，GPU による計算中に CPU の計算資源が無駄になってしまう問題がある．そこで本研究では，プログラマが指示文を用いて CPU-GPU 間の負荷分散を容易に記述できるよう，OpenMP/OpenACC ハイブリッド並列化のためのコード変換フレームワークを提案する．本研究ではハイブリッド並列化の対象を C 言語の for ループとし，CPU と GPU それぞれで実行するタスクの量をプログラマが指定するための OpenACC 拡張指示文を導入する．上記の指示文の内容に基づき，提案フレームワークでは OpenMP と OpenACC でハイブリッド並列化されたコードへの自動変換を目指す．本稿では，提案フレームワークにおけるハイブリッド並列化の有効性を確認するため，行列積と 2 種の N 体問題に対し OpenMP と OpenACC によるハイブリッド並列化コードに対して評価を行った．その結果，OpenACC を用いた GPU のみによる計算に対し，最大で 1.57 倍の高速化を確認した．
• 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: 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 2022-HPC-187, 号 8, p. 1-7, 発行日 2022-11-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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