<テクニカルレポート>
大規模システム評価環境PSI-SIM : 数千個のマルチコア・プロセッサを搭載したペタスケールコンピュータの性能予測

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概要 本稿では,ペタフロップス級スーパーコンピュータの性能予測を可能にするシステム評価環境 PSI-SIM の開発について報告する.また,実在するマシンを対象とした性能予測精度実験,ならびに,仮想ペタスケール・システムを対象とした大規模性能予測実験の結果を示す.実在する計算機システムを利用して,2~3桁高性能な計算機システムの性能を予測するためには,これらの間に存在する大きな性能差を埋める必要がある.そ...こで我々は,この要求を満足し高速かつ正確な性能予測を実現するため,1) プログラム・コード抽象化技術の導入,ならびに,2) 仮想超並列実行環境の構築を行った.192GFlops(または 52GFlops)の PCクラスタを用いて実在する 6.5TFlopsマシンの性能を予測した結果,性能予測誤差は 10%程度と高い精度を実現した.また,4,096個のマルチコア・プロセッサを搭載した仮想スーパー・コンピュータ(ピーク性能 2.1PFlops)の性能予測を行った結果,HPL の実行において実効性能 1.01PFlopsであった.このペタスケール性能予測に要する時間は6時間と現実的な範囲内であり,本研究で開発した性能評価法ならびに各種ツールの有効性を示した.
This paper proposes a novel approach to predict the performance of peta-scale supercomputers. It is not easy to accurately predict the performance of large-scale systems such as peta-scale computers. This is because we need to use an existing computer system, the performance of which is exactly lower than the target system. To solve this problem, we have developed a performance evaluation environment called PSI-SIM. The key ideas introduced in PSI-SIM are that 1) we attempt to abstract the application program codes to be used for the performance prediction, and 2) execute them on a virtual parallel execution environment we developed. We have attempted to predict the performance of an existing 6.5 TFlops machine by using a 192 (or 52) GFlops machine. As the result, the prediction error was only 10%. In addition, we have tried to predict the performance of un-existing peta-scale supercomputer, and found that it can achieve 1.01 PFlops for HPL.
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登録日 2009.04.22
更新日 2020.12.17

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