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2023 年度 研究成果報告書

余剰コアを活用する高性能計算・データ解析支援

研究課題

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研究課題/領域番号 20H00580
研究種目

基盤研究(A)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
研究機関東京大学

研究代表者

塙 敏博  東京大学, 情報基盤センター, 教授 (30308283)

研究分担者 下川辺 隆史  東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (40636049)
星野 哲也  名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (40775946)
三木 洋平  東京大学, 情報基盤センター, 助教 (70734375)
伊田 明弘  国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(地球情報科学技術センター), 主任研究員 (80742121)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード高性能計算 / メニーコア / 余剰コア / MPI / GPU / OpenMP / 非同期IO
研究成果の概要

本研究では,高性能計算の性能向上に直接寄与しない「余剰コア」に対し,CPUで実行している主計算を支援する役割を与えることで,システム全体の性能改善や,電力制御,プロファイリング機能などの付加機能を低オーバヘッドで実現することを目的とし,ユーザレベルでそのような支援機能を実現するフレームワーク“UTHelper”を検討した.
その結果,ユーザプログラムに手を加えず実行中プロファイリングや並列度変更の実現,余剰コアを用いたIn Situ解析,動的コア割当を用いた負荷分散均衡化による格子H行列演算の高速化,余剰コアを用いたGPU間通信高速化,時空間ブロッキングによる遊休演算器の活用などを実現した.

自由記述の分野

高性能計算

研究成果の学術的意義や社会的意義

近年の高性能計算システムにおいてCPUのコア数が増加し続けているが,全コアを使うのが最善だと誤解されることも多く,実際には消費電力や放熱,メモリバンド幅等の観点でコアをあえて使用せず残した方がよい場合がある.つまり「余剰コア」が生じる.本研究では,いくつかの実アプリケーションに対し,これらの余剰コアを補助的に用い,主計算を支援することによって,全体として性能向上を実現できることや,性能を落とさずに付加機能を実現できることを実例として示すことができた.

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公開日: 2025-01-30  

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