RAO-SS : Autopilotを用いた疎行列ソルバにおける実行時自動チューニング機構(数値計算アルゴリズム(1), 「ハイパフォーマンスコンピューティングとアーキテクチャの評価」に関する北海道ワークショップ(HOKKE-2005))
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概要
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本稿では, 疎行列ライブラリ用の行列の非疎度によるパラメータ自動選択手法を提案する. さらに, 提案手法を利用してライブラリ実行時に適するパラメータを自動選択し高速化する機構である, RAO-SS(R__-un-time A__-uto-tuning O__-ptimizer for S__-parse S__-olvers)を提案し, その性能評価を行った. RAO-SSは, 実行時に自動チューニングを行うことを支援する目的で, ミドルウェアのAutopilotを用いて実装されている. また, 適用対象の数値計算ライブラリはSuperLUである. 性能評価の結果, 提案手法をSuperLUに適用した場合, SuperLUのデフォルトオーダリングパラメータの実行時間に対して平均1.2倍, 最大で3.6倍の速度向上を達成した. またRAO-SSにおいては, Autopilotのソフトウェアオーバーヘッドは無視できるほど小さいことが明らかになった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-03-07
著者
-
本多 弘樹
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
片桐 孝洋
電気通信大学 大学院情報システム学研究科
-
片桐 孝洋
東京大学情報基盤センタースーパーコンピューティング研究部門
-
石井 良規
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
本多 弘樹
電気通信大学 大学院情報システム学研究科
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