2013 Fiscal Year Annual Research Report
高性能計算リソースの抽象化を実現するランタイムシステム
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25280043
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Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
加藤 真平 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (70631894)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鯉渕 道紘 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (40413926)
川島 英之 筑波大学, システム情報工学研究科(系), 講師 (90407148)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 高性能計算 / データベース / 抽象化 |
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| Research Abstract |
平成25年度は、以下のとおり、本研究を構成する個々の要素技術の研究開発に取り組んだ。
メニーコアアクセラレータの仮想化に関しては、GPUをメニーコアアクセラレータとして採用し、オープンソースのGPUデバイスドライバおよびGPUプログラミング言語であるCUDA用ランタイムシステムの研究開発を行い、同じくオープンソースのOSであるLinuxおよび仮想マシンハイパバイザであるXenを用いて、世界で初めてGPUを複数の仮想マシン上で資源管理できる仕組みを実現した。
ソフトウェア定義ネットワークの仮想化に関しては、既存の規則的なネットワークトポロジにスモールワールド性を生かしたショートカットリンクを追加することで、（１）隣接プロセス間通信が多い並列アプリケーションは規則的なネットワークトポロジを構成するネットワーク資源のみを用い、（２）トラヒックパターンが予測できず、平均通信遅延を最小化したい並列アプリケーションの場合は、すべてのネットワーク資源を用いる通信方式について検討、評価を行った。本方式は、各計算ノードに複数IDを持たせ、（１）と（２）の経路に各々対応させることで、計算ノードのネットワークインタフェースが目的地の計算ノードへの経路を設定することで実現可能であることが分かった。
科学データのデータベース化については、以下の調査および研究を行った。気象データなどの科学データを扱うシステムとして配列データベースが存在する。配列データベースにおいて頻繁に行われる処理としてウィンドウ集約処理がある。これはウィンドウを用いてデータを分割し、ウィンドウ内における集約値（平均、最大、最小、総和）を求める処理である。我々は差分計算の概念を導入することによりウィンドウ集約処理を高速化するアルゴリズムを考案し、プロトタイプシステムにおいて効率化を確かめた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究課題を構成する個々の要素技術として、（１）メニーコアアクセラレータの仮想化、（２）ソフトウェア定義ネットワークの仮想化、（３）科学データのデータベース化があり、それぞれに対応する3つの研究グループの協力により課題解決を目指している。平成25年度の目標は、個々の要素技術の深化であったが、当該年度の業績を振り返ると、各々のグループで主要な論文発表を行っており、それらのテーマに基づいたパネルセッションや国際会議運営なども手掛けた実績を考えると、当初の目標は達成できたといえる。
さらに、当初は個々の要素技術の深化が目標であったが、研究開発が計画以上に進展したため、平成26年度以降の課題と考えていた「メニーコアアクセラレータの仮想化と科学データのデータベース化の統合」にも先行して取り組んでおり、GPUを用いてデータベース管理システムの主要なクエリ処理であるJoin（データ表結合）の高速化を実現した。既存のCPU実装に基づくJoinアルゴリズムに比べて、10～12倍の高速化を実現できており、今後はデータ配置の最適化などに取り組み、更なる高速化を目指していく。
また、個々の要素技術の研究開発についても、その成果を以下のURLからオープンソースソフトウェアとして公開し、社会に発信できている状況である。
https://github.com/CS005/gdev
https://github.com/CS005/gxen
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| Strategy for Future Research Activity |
平成25年度までの研究開発により個々の要素技術は十分に深化できた。今後の研究の推進方策は以下のとおりである。まず、仮想化されたメニーコアアクセラレータ上で科学データのデータベース化を実現する。本研究課題は部分的に先行して研究を進めており、現在はJoinクエリの高速化を実現できている状況であるが、今後はInsertやUpdate、Selectionといったクエリの高速化にも取り組んでいく予定である。応用事例として交通流シミュレーションと遺伝子解析、さらには車載ITSデータ解析を考え、実世界のアプリケーションプログラムを使って性能評価を行っていく予定である。
また、現在は1つの計算機ノードに閉じた環境において仮想化を行っているが、今後はメニーコアアクセラレータの仮想化とソフトウェア定義ネットワークの仮想化を統合し、複数のノードからなるメニーコアクラスタという環境に対応させ、アプリケーションのプログラム開発者が複数のノードの存在を意識することなく、あたかも巨大なメニーコアアクセラレータ（GPU）を扱っているかのように生産的にプログラミングすることができる仮想化環境の実現を目指す。その際、単に計算機リソースが仮想化されているだけにとどまらず、データのロードやストアにおいても、ノードの位置や計算機リソースの使用状況に応じて、できる限り透過的に最適なデータ配置を行い、性能の最大化を実現する。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
旅費計画の変更が主な理由です。
次年度の旅費に使用します。
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Research Products
(13 results)
