グラフ解析ワークロードのキャッシュ適合性(メモリ・ストレージ,クラウド、ネットワーク及び一般)
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概要
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Graph500ベンチマークはビッグデータ解析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.本報告ではGraph500ベンチマーク課題の疎行列およびフロリダ大学疎行列コレクションを用い,グラフ解析ワークロードに対するメモリアクセス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.データサイズの大きさとランダム性のため,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.ゆえに,Graph500リストで優位に立つには,1桁程度の計算時間短縮が期待できるメモリ側のGather機能が有望である.
- 2012-10-05
著者
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