疎行列のキャッシュ適合性に基づくGraph500ベンチマークの特性解析
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概要
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Graph500 はビッグデータ解析や疎行列処理のベンチマークとも言われており,近年注目を集めている.本論文では Graph500 の疎行列や,その Randomize や先行研究の Vertex sorting の有無を制御した行列のキャッシュメモリへの適合性を,空間的局所性の観点から解析した.その結果,Graph500 の疎行列の空間的局所性は極めて低く,疎行列ベクトル積 (SpMV) を行う場合にはベクトルのアクセスの際に,キャッシュラインには平均して 1 個程度しか有効なデータは載っていないことが判った.ランダマイズによりその傾向が強まる.Vertex sorting は空間的局所性にはあまり作用しなかった.上記行列の SpMV 実行時の GPU の L1 キャッシュヒット率は,Vertex sorting の効果が小さく,グラフサイズ (SCALE) が大きくなるほど低下した.データサイズの大きさと非零要素配置のランダム性のため,キャッシュアウェアなソフトウェア最適化が困難である.特に空間的局所性の低さに伴う問題は現時点では未開拓な性能改善要因である.ゆえに,Graph500 や Green Graph500 の競争で優位に立つには,1 桁程度のメモリトラフィック削減による高速化や省電力化が期待できるメモリ側の Gather 機能が有望である.
- 2013-02-14
著者
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