著者

田邊昇 冨森苑子 高田雅美 城和貴

雑誌

研究報告計算機アーキテクチャ(ARC)

巻号頁・発行日

vol.2013-ARC-204, no.4, pp.1-7, 2013-03-19

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HPC における反復解法のみならず、近年ではビッグデータ解析のニーズの高まりにより、大量データへのランダムアクセスの低電力化・高スループット化のニーズが高まっている。キャッシュベースの CPU や GPU において、キャッシュから溢れる配列に対して Scatter/Gather を行なうと、ライン内の空間的局所性の欠乏により消費電力とスループットの両面で深刻な問題が発生する。特に電力やメモリスループットが不足する将来の大規模計算基盤においては、この問題が年々深刻さを増す。本報告では、上記の問題の解決策として、Scatter/Gather 機能を Hybrid Memory Cube 内で行なうことを提案する。提案方式の電力やスループットに関するメリットについて、モデルを構築しつつ、Graph500 ベンチマーク課題行列に対する疎行列ベクトル積を実例に考察する。