「京」コンピュータにおける疎行列とベクトル積の性能チューニングと性能評価

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2012-01-17
• タイトル: 「京」コンピュータにおける疎行列とベクトル積の性能チューニングと性能評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Performance Tuning and Evaluation of Sparse matrix-vector multiplication on the K computer
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 疎行列演算
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 理化学研究所次世代スーパーコンピュータ開発実施本部
• 著者所属: 理化学研究所次世代スーパーコンピュータ開発実施本部
• 著者所属: 株式会社富士通九州システムズ
• 著者所属: 東京大学大学院情報学環総合防災情報研究センター
• 著者所属: 理化学研究所次世代スーパーコンピュータ開発実施本部
• 著者所属: 理化学研究所次世代スーパーコンピュータ開発実施本部
• 著者所属: 理化学研究所次世代スーパーコンピュータ開発実施本部
• 著者所属: 理化学研究所次世代スーパーコンピュータ開発実施本部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN, Next-Generation Supercomputer R&D Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN, Next-Generation Supercomputer R&D Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): FUJITSU KYUSHU SYSTEMS Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo, Center for Integrated Disaster Information Research (CIDIR)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN, Next-Generation Supercomputer R&D Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN, Next-Generation Supercomputer R&D Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN, Next-Generation Supercomputer R&D Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN, Next-Generation Supercomputer R&D Center
• 著者名: 南, 一生; 井上, 俊介; 堤, 重信; 前田, 拓人; 長谷川, 幸弘; 黒田, 明義; 寺井, 優晃; 横川, 三津夫
• 著者名(英): Kazuo, Minami; Shunsuke, Inoue; Shigenobu, Tsutsumi; Takuto, Maeda; Yukihiro, Hasegawa; Akiyoshi, Kuroda; Masaaki, Terai; Mitsuo, Yokokawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 疎行列とベクトルの積は、流体や構造計算等の工学や地球科学の分野で多く使用されている計算カーネルであり、プログラムの要求する B/F 値が高く、スカラマシンでは高い CPU 単体性能を得る事が難しい。本稿では、京速コンピュータ 「京」 の汎用マシンとしての性能を実証するために準備しているアプリケーションである Seism3D と FrontFlow/Blue の計算カーネルを題材に、性能の予測方法の提示、実測による性能評価、評価結果に基づくチューニング手法の提示、チューニング結果の性能評価について述べる。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In products of sparse matrix and vectors, which are often seen in application programs such as structural analysis code using finite element methods, the higher ratio of memory bandwidth and floating-point rate (B/Flop) is required by the program. A scalar machine is difficult to obtain high performance in a CPU due to its low ratio of B/Flop. We are developing the K computer as a 10 Peta scale super computer and have to demonstrate its performance by using real applications. Application programs Seism3D and FrontFlow/blue, which have products of sparse matrix and vectors as kernels in the programs, are suitable to show how to obtain higher performance by tuning them to the K computer. In this paper, techniques on how to estimate performance of the codes and to tune them are presented. Results on performance evaluation of tuning versions are also described.
• 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 2012, p. 23-31, 発行日 2012-01-17
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会