著者

小田嶋 哲哉 チャントゥァンミン 李 珍泌 朴 泰祐 佐藤 三久

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) (ISSN:21862583)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.12, pp.1-8, 2011-03-08

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高い演算性能及びメモリバンド幅をもつGPUを搭載したGPUクラスタが高性能計算プラットホームとして広く利用されている.GPUクラスタではプログラミングが非常に複雑になることや,計算負荷がGPUまたはCPUのどちらかに偏り,計算リソース全体を有効利用しにくいという問題がある.そこで,分散メモリシステム向けの並列言語であるXcalableMPをGPU向けに拡張して,GPUクラスタ等のヘテロジニアス環境に適応させることを検討する.本稿ではその予備評価として,XcalableMPによるGPU/CPU協調計算を行い,典型的なHPCアプリケーションであるN体問題と行列積計算を対象に,GPUとCPUへの計算負荷分散による最適化を行い,これらによる協調計算の可能性を検討した.その結果,2ノード・2GPUのシステム上でGPUに割り当てるデータを50%から60%にしたところ,最大で約1.7倍の高速化を得ることができた.As shown in TOP500 List at November 2010, GPU clusters have been recognized as highly cost-effective HPC resources. However, the programming on GPU cluster requires much harder effort than ordinary PC clusters because of complicated heterogeneous coding with combination of CUDA/OpenCL, OpenMP and MPI, for example. In order to provide a solution for this, we will consider an extension of parallel programming language XcalableMP for GPU cluster computing. In this paper, we propose an textended notation of XcalableMP for data and process distribution in a GPU cluster. We also preliminarily evaluate the performance enhancement by a cooperated computing with GPU and multi-core CPU on typical HPC applications, N-body calculation and matrix multiplication. As a result, we confirmed the maximum of 1.7 times higher performance when we distribute the 50 to 60% of computation to GPU, compared with the case with 100% of computation only by GPU.