アドレス空間の大きさに制限されないスレッド移動を実現するPGAS処理系

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  • アドレス クウカン ノ オオキサ ニ セイゲン サレナイ スレッド イドウ オ ジツゲン スル PGAS ショリケイ
  • A PGAS Framework Achieving Thread Migration Unrestricted by the Address Space Size

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説明

利用可能な計算資源が動的に増減しうる環境で長時間を要する並列計算を実行させるためには，そのとき利用可能な計算資源に対応して並列計算の規模を動的に拡張/縮小させる必要がある．しかし，有限要素法などの高性能並列科学技術計算のプログラムを，計算規模を動的に拡張/縮小できるように記述するのは難しい．そこで本稿では，「プログラマは十分な数のスレッドを生成するだけでよく，あとは処理系が透過的にそれら大量のスレッドをその時点で利用可能な計算資源に対してマッピングする」 モデルに基づく PGAS 処理系として DMI を実装して評価する．特に，その要素技術としてスレッド移動手法について検討し，アドレス空間の大きさに制限されないスレッド移動手法として random-address を提案し，その最適性を証明する．評価の結果，DMI を使うことで，通常の SPMD 型のプログラムをわずかに変更するだけで計算規模を動的に拡張/縮小可能な並列プログラムを記述できることを確認した．また，計算資源の増減に追随して，実用的な有限要素法アプリケーションの並列度を効果的に増減できることを確認した．

In order to execute a parallel computation on the environment in which available resources can change dynamically, the scale of the parallel computation should expand or shrink dynamically in response to the dynamic increase or decrease of the available resources. It is, however, difficult to program most large-scale parallel scientific computations so that they can scale up or down dynamically. Therefore, this paper implements and evaluates a PGAS framework named DMI, with which a programmer just has to create a sufficient number of threads because the framework transparently schedules these threads on the available resources at the time. In particular, as an elemental technique for DMI this paper discusses thread migration and proposes random-address, a novel thread migration method that is not restricted by the address space size. This paper also gives the proof of the optimality of this random-address method. We confirmed that in DMI we can easily program parallel computations with dynamic scale-up and scale-down by slightly modifying existing SPMD programs. Furthermore, our evaluation showed that DMI can effectively adapt the parallelism of real-world scientific computations, such as a finite element method, to the dynamic increase or decrease of resources.

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