高性能計算のためのプログラミングモデル

高性能计算的编程模型

• 批准号: 12F02044
• 负责人: 松岡 聡
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12F02044/
• 关键词: ハイパフォーマンス・コンピューティング; プログラミング・モデル; 並列処理; 高速重極展開法; マルチコア; 性能評価; 再帰; NUMA; 高速多重極展開法

本研究の主たる目的は次世代スーパーコンピュータにおいて高性能・高電力効率と生産性を両立させる並列プログラミング手法の開発である。本年度はタスクパラレルモデルとデータフローモデルのランタイム評価と資源管理に焦点を置き、研究計画を推進した。前年度に行ったexaFMMを対象とした解析において、スケジューラーによるアプリケーションの性能差は、スケジューリング法の差によるプロセッサアイドル時間では説明がつかず、資源管理によるものと考えられたことによる。インターコネクトの制約が増大する将来のシステムでは、この点は性能・電力両面からより重要性が増すと考えられる。この目的のため、タスクパラレルモデルとデータフローモデルにおけるreuse distance methodの解析手法の開発を行った。Reuse distanceは、ある特定のデータ要素への2回のアクセスの間にアクセスされたデータの量を示す指標である。この手法は資源管理において最も重要となるメモリアクセスの時間的局所性を解析するための強力な手法であり、プロセッサキャッシュの利用効率と高い相関がある。しかし、元来シングルコアプロセッサ向けに開発されたものであり、本研究に用いるための実装手法は明らかではなかった。そこで、克服すべき課題(トレースの生成、トレースのサイズ、計算の複雑さ)を抽出し、実現手法を提案した。まず、このような手法が調査対象となる計算カーネルのデータサイズより十分大きい距離に関しては正確なreuse distanceを計算できる一方でトレースのサイズを大幅に削減することができる手法を示した。この手法の有効性を示すため、トレースの生成がほぼオーバーヘッド無しで測定できることを示すプロトタイプを構築した。加えてこの手法は、先行研究よりも大規模・長時間にわたる実行へもスケール可能である。これらの結果を、二報の論文として発表した。

这项研究的主要目的是开发一种并行编程方法，在下一代超级计算机上实现高性能、高功效和生产力。今年，我们重点关注任务并行模型和数据流模型的运行时评估和资源管理，并推进了我们的研究计划。这是因为，在前一年对 exaFMM 进行的分析中，调度程序导致的应用程序性能差异无法用调度方法差异造成的处理器空闲时间来解释，而被认为是资源管理造成的。在互连限制增加的未来系统中，从性能和功耗的角度来看，这一点将变得更加重要。为此，我们开发了任务并行模型和数据流模型中重用距离法的分析方法。重用距离是对特定数据元素的两次访问之间访问的数据量的指标。该方法是分析内存访问时间局部性的有力方法，这在资源管理中最为重要，并且与处理器缓存利用效率具有很高的相关性。然而，它最初是为单核处理器开发的，本研究中使用的实现方法尚不清楚。因此，我们确定了需要克服的问题（迹线生成、迹线大小、计算复杂性）并提出了实现它的方法。首先，我们演示了一种方法，可以计算比所研究的计算内核的数据大小足够大的距离的准确重用距离，同时显着减小迹线大小。为了证明这种方法的有效性，我们构建了一个原型，该原型表明可以在几乎没有开销的情况下测量跟踪生成。此外，与以前的研究相比，该方法可扩展到更大的规模和更长的执行时间。这些结果发表在两篇论文中。

项目成果

Scalable Analysis of Multicore Data Reuse and Sharing

多核数据重用和共享的可扩展分析

• 发表时间: 2014
• 期刊: International Conference on Supercomputing (ICS'14)
• 作者: Miguel Pericas;Kenjiro Taura;Satoshi Matsuoka
• 通讯作者: Satoshi Matsuoka

Towards a Dataflow implementation of ExaFMM

ExaFMM 的数据流实现

• 发表时间: 2012
• 作者: 福田圭祐;丸山直也;Miquel Pericas;松岡聡;Miquel Pericas
• 通讯作者: Miquel Pericas

動的タスクスケジューリングエンジンStarPUによるKIFMMの実装と性能評価

利用动态任务调度引擎StarPU实现KIFMM并进行性能评估

• 发表时间: 2012
• 期刊: 情報処理学会研究報告
• 作者: 福田圭祐;丸山直也;Miquel Pericas;松岡聡
• 通讯作者: 松岡聡

Fork-Join and Data-Driven Execution Models on Multi-Core Architectures : Case Study of the FMM

多核架构上的 Fork-Join 和数据驱动执行模型：FMM 案例研究

• DOI: 10.1007/978-3-642-38750-0_19
• 发表时间: 2013
• 期刊: Supercomputing 28^<th> International Supercomputing Conference, ISC 2013, Leipzig, Germany, June16-20, 2013. Proceedings
• 作者: Abdelhalim Amer;Naoya Maruyama;Miquel Pericas;Kenjiro Taura;Rio Yokota;Satoshi Matsuoka
• 通讯作者: Satoshi Matsuoka

Analysis of Data Reuse in Task-Parallel Runtimes

任务并行运行时数据重用分析

• 发表时间: 2014
• 期刊: Workshop on Performance Modeling, Benchmarking and Simulation of High Performance Computer Systems (PMBS13)
• 作者: Miguel Pericas;Abdelhalim Amer;Kenjiro Taura;Satoshi Matsuoka
• 通讯作者: Satoshi Matsuoka