IPマルチキャストを利用した数値計算の分散コンピューティング

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 14780236
• Research Institution: Okayama Prefectural University
• Principal Investigator: 宮川 佳夫 岡山県立大学, 情報工学部, 助手 (50229803)
• Keywords: マルチキャスト / 計算機クラスタ / 並列処理 / コレスキー分解 / 連立方程式 / MPI

Research Abstract

一般用途向けに市販されているハードウェアを用いて構築した計算機クラスタは,低コストかつ高性能な分散並列処理システムとして注目されている.しかし現在普及している通信インターフェースとして最も高速なGigabit Ethernetを用いたとしても,大量のデータ通信が発生する数値計算を効率的に分散処理するのは難しい.そこで本研究では,同一データの配信に関しては非常に効率の良いIPマルチキャストの活用を検討した.
メッセージパッシング型の並列処理における通信手段としては現在MPIがもっとも普及しており,同一データの配信にはMPI_Bcastが定義されている.計算機クラスタ向けMPIの代表的実装であるMPICHは,TCPユニキャストの反復によりMPI_Bcastを実現しているため,ノード数の増大に伴って通信効率が低下する.一方,IPマルチキャストではパケットをすべての通信対象ノードに同時に到達させることが可能であるため効率が高い.ただし通信の信頼性が保証されていないため,本研究ではデータ受信ノードからの応答処理を組み合わせることによって信頼性を確保するとともに,スライディングウインドウの導入により効率の向上を図った.
性能評価の実験環境としては,Gigabit Ethernetによって接続された24台構成の計算機クラスタを使用した.TCPによって実装された既存のMPI_Bcastと比較して,本研究で提案する手法はノード数が増大しても通信効率が低下することなく,1対1通信と同等のスループットが得られた.次にこの通信手法の応用として,大規模連立方程式の求解問題に適用し性能評価を行った.計算手法としては,疎行列に対応したコレスキー分解の一種である一般化スカイライン法を採用し,これを分散並列処理に対応させた上で各種通信手法を適用した.その結果,従来法ではノード数を増大させても6倍程度の高速化に留まるのに対し,本研究で提案する手法はノード数の増大に伴いスケーラブルに処理性能が向上し,24並列時に約14倍の高速化を達成した.