パラメータ自動チューニングにおけるGPTuneの性能評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-03-11
• タイトル: パラメータ自動チューニングにおけるGPTuneの性能評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Performance Evaluation of GPTune for Parameter Auto-Tuning
• 言語: eng
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 自動チューニング・OpenMP
• 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: Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属: Information Technology Center, Nagoya University
• 著者所属: Lawrence Berkeley National Laboratory
• 著者所属: Lawrence Berkeley National Laboratory
• 著者所属: Information Technology Center, Nagoya University
• 著者所属: Information Technology Center, Nagoya University
• 著者所属: Information Technology Center, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 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): Lawrence Berkeley National Laboratory
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Lawrence Berkeley National Laboratory
• 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): Information Technology Center, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center, Nagoya University
• 著者名: 森下, 誠; 片桐, 孝洋; Osni, Marques; Yang, Liu; 星野, 哲也; 永井, 亨; 河合, 直聡
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 数値計算ライブラリには，その性能に影響を与える多くのパラメータがあることが多い．ライブラリの高い性能を得るためには，そのパラメータのチューニングが必要である．しかし，このようなパラメータのチューニングは，専門的な知識がなければ困難である．そこで，数値計算ライブラリの性能を向上させるために，ソフトウェアによるオートチューニング (AT) が期待されている．本研究では，DOE のExascale Computing Project で開発された AT フレームワークである GPTune の手法を説明する．また，数値計算ライブラリとして広く使われている ScaLAPACK 上のルーチンを用いた GPTune の適応例を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Numerical libraries often have many parameters that impact its performance. To obtain high performance of the libraries, tuning the parameters are required. However, it is difficult to tune such parameters without special knowledge on them. Software auto-tuning(AT), therefore, is one of promising approaches to establish high performance for numerical libraries. In this study, we explain the methodology of GPTune, which is an AT framework developed by DOE's Exascale Computing Project. In addition, we show an example of adaptation for the GPTune with a routine on ScaLAPACK, which is one of widely-used numerical libraries.
• 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 2024-HPC-193, 号 28, p. 1-5, 発行日 2024-03-11
• 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