ハードウェア分散共有メモリを用いた並列線形数値演算ライブラリの効率的な実装技術

基于硬件分布式共享内存的并行线性数值计算库的高效实现技术

基本信息

批准号：
14019030
负责人：
西田晃
金额：
$ 4.16万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度は,線形数値演算ライブラリの分散共有メモリアーキテクチャ及び広域分散クラスタ上への並列実装技術に関して,以下の成果を得た.分散共有メモリアーキテクチャ上での並列数値処理今年度はIntel社のプロセッサを用いた分散共有メモリ型並列計算機であるNEC AzusA Itaniumサーバ及びIBM x440 Xeonサーバを利用し,分散共有メモリアーキテクチャ上での効率的な並列数値処理についての検討を行った.大規模連立一次方程式の反復解法において,計算の大部分を占める低レベルなBLAS演算の並列化を考える場合,レイテンシを小さくするとともに,ノード内,及びノード間のメモリ帯域幅を十分に確保することが必要となる.評価の結果,AzusAで採用されているOSのメモリアフィニティ機能,及びx440で採用されているノードキャッシュが,性能に関してそれぞれ有効な手法であることが分かった.また,Itaniumプロセッサの高いCPU性能を活かすためのアプリケーションとして高速フーリエ変換を取り上げ,キャッシュを有効利用するとともに分散共有メモリ向けのデータ配置を行うことにより,ピーク性能の12%以上にあたる2GFlops以上の性能を出すことに成功した.広域分散クラスタ上での並列数値処理他方,近年広域に分散された世界中の情報資源を統一的に扱うGrid技術に関する研究が多方面で進められている.本研究では,ネットワーク性能のグリッド計算に与える影響に着目し,グローバルコンピューティングのソフトウェアインフラストラクチャに必要とされる様々な要素技術を提供するツール群であるGlobus Toolkitを昨年度に構築したPCクラスタ上に実装し,LU分解を用いてGrid上での並列計算における性能を通信速度の異なる二種類のネットワーク上で比較した.この結果,Globus固有の通信遅延はあるものの,十分な通信帯域幅のある環境では,その影響が無視できる程度であることが分かった.今回の実験はLAN上の理想的な環境で行ったものであり,WAN上に分散した環境においてはより大きな通信遅延を想定しなければならない.しかしながら,本実験の結果は広域環境上での細粒度な科学技術計算について,その可能性を示唆しているといえる.

今年，我们在线性数值计算库的分布式共享内存架构以及广泛分布式集群上的并行实现技术方面取得了以下成果。分布式共享内存架构上的并行数值处理使用的分布式共享内存并行计算机：NEC AzusA Itanium服务器和 IBM x440我们研究了使用 Xeon 服务器的分布式共享内存架构上的高效并行数值处理，在大规模联立线性方程的迭代求解中，低级 BLAS 操作占据了大部分计算量。评估的结果是，我们发现 AzusA 和 x440 采用的操作系统的内存亲和功能结果发现，通过将数据安排在内存中，我们采用的节点缓存成功实现了超过2GFlops的性能，是峰值性能的12%以上。在广泛分布的集群上进行并行数值处理另一方面，近年来，统一处理全球广泛分布的信息资源的网格技术的研究在各个领域都在取得进展。在本研究中，我们重点研究网络性能对网格计算的影响，Globus是一组提供软件基础设施所需的各种基本技术的工具我们在去年搭建的PC集群上实现了Toolkit，并使用LU分解在两种不同通信速度的网络上比较了Grid并行计算的性能。结果，我们发现Globus存在固有的通信延迟。，在通信带宽足够的环境中，该影响可以忽略不计。该实验是在局域网上的理想环境中进行的，并且必须在分布在广域网上的环境中假设更大的通信延迟，结果表明在广域环境中进行细粒度的科学技术计算是可能的。