著者

小田嶋哲哉 李珍泌 朴泰祐 佐藤三久 塙敏博 児玉祐悦 RaymondNamyst SamuelThibault OlivierAumage

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)

巻号頁・発行日

vol.2013-HPC-138, no.25, pp.1-9, 2013-02-14

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GPU クラスタ上でのプログラミングは,様々なプログラミングモデルが直交しており,複雑になってしまうことが多い.本稿では,分散メモリ環境向け高水準並列プログラミング言語である XMP を GPU クラスタ等のアクセラレータを持つ並列計算機向けに拡張した言語仕様 XMP-dev において,GPU と CPU によるハイブリッド協調計算を実現する XMP-dev/StarPU を提案,実装を行った.XMP-dev は,ノード間通信をベースとし,データの分散や GPU へのオフローディングが可能な並列言語である.しかし,CPU を計算リソースとして GPU と並行して用いるには複雑なプログラミングが必要である.これに対し,StarPU をバックエンドのスケジューラとすることで,計算をタスクという単位で GPU や CPU へスケジューリングすることによりワークシェアリングが可能になる.本稿では,実際のアプリケーションに XMP-dev/StarPU を適用することで,GPU のみを計算に利用するときよりも 1.1~1.2 倍ほどの高速化が可能であることを示した.また,指示文ベースのプログラミングモデルである XMP-dev/StarPU は,通常のプログラミングよりもコストが大幅に削減できることも示した.