高性能コンピューティングにおける詳細なプロセスレベルの電力消費予測のためのEfiMon: プロセス解析ツール
EfiMonは、プロセスの実行情報と全体的なシステム指標を収集し、個別プロセスの電力消費を予測するための回帰モデルを提案する。
気象・気候モデルLFRicの異なる世代のHPE Cray EXスーパーコンピューターでのパフォーマンスとスケーリング
LFRicモデルは大規模ノード数でスケールし、並列性を十分に活用できることが示された。ドメイン固有言語とコンパイラを使うことで、科学コードと並列コードを分離できる。パフォーマンス分析から、アルゴリズムの選択やOpenMPスレッド数のスケーリングの影響が明らかになった。また、I/Oサーバーのパフォーマンスチューニングについても分析した。
高性能コンピューティングのための次世代ワイヤレス相互接続ネットワーク(WINE)
ワイヤレス技術を活用して高性能コンピューティングシステムの相互接続性を向上させ、コンピューティングリソースの効率的な活用を実現する。
高性能コンピューティングワークフローを用いたデジタルツインのための並列簡約次元モデリング
高性能コンピューティングを活用することで、プロジェクション型簡約次元モデルの効率的な構築と展開が可能になり、デジタルツインアプリケーションの実現に貢献する。
MPI C++言語バインディングの柔軟性と(ほぼ)ゼロオーバーヘッドの実現
C++とMPIは高性能コンピューティングの基盤を成すが、MPIはC言語とFortranのバインディングしか提供していない。本研究では、C++の言語機能を活かした新しいMPIバインディングを提案し、低レベルのMPI呼び出しから便利なSTLスタイルのバインディングまでをカバーする。ほとんどのパラメータを小さな部分集合から推論することで、高速なプロトタイピングと実行時動作の微調整を可能にする。柔軟な型システムと追加の安全性保証により、プログラミングエラーを防ぐ。C++のテンプレートメタプログラミング機能を活用することで、必要なコードパスのみがコンパイル時に生成されるため、(ほぼ)ゼロオーバーヘッドを実現する。
高性能研究デスクトップの使用事例
高性能研究デスクトップは、HPC システムへのアクセスを容易にし、ユーザーに便利で高速な環境を提供することで、HPC の利用を促進する。
より拡張可能な疎な動的データ交換
並列アーキテクチャの性能と規模が継続的に向上する一方で、基礎的なアルゴリズムインフラストラクチャはそれらの計算能力を十分に活用できていない。MPI内での不規則なコミュニケーションパターンは並列アプリケーションのボトルネックとなっている。この論文では、疎な動的データ交換のための新しいAPIを提案し、局所性を考慮した新しいアルゴリズムを紹介する。性能評価では、従来手法に比べて最大20倍の高速化を達成した。
x86アーキテクチャ上でのすべての頂点間最短経路計算のための高度なOpenMP アルゴリズム
x86プロセッサ上でFW(Floyd-Warshall)アルゴリズムの並列化を行い、さまざまな最適化手法を適用することで、大幅な性能向上を実現した。さらに、新たな並列化手法を提案し、その有効性を検証した。
高性能並列プログラミングモデルのための動的リソース管理の設計原則
動的リソース管理により、ジョブの実行中にリソースを動的に変更できる。これにより、システムの効率性指標の改善、ユーザーのニーズに合わせたリソース要求の最適化などの利点がある。
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