@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00002120,
 author = {島, 圭吾 and Shima, Keigo},
 month = {2016-09-20},
 note = {2012, GPUは，高性能計算分野において広く使用されている．2012年11月に発表されたスーパコンピュータのランキングであるTOP500では，1位にGPU搭載PCクラスタが，単位電力あたりの性能ランキングであるGreen500では，上位5件のうち3件がGPU搭載PCクラスタである．しかし，GPU搭載PCクラスタで動作するプログラムの開発には多大な労力を要する．具体的な問題として，GPU-GPU間の通信が挙げられる．GPU搭載PCクラスタで動作するプログラムは，GPU上の処理を記述するGPUコードと通信処理を行うCPUのコードで構成される．一般に，ノード間通信に利用するMPIはCPUコードに記述する必要があり，GPUコードには直接記述できない．従ってプログラマは，GPUコードとMPI処理を実行するCPUコード，さらに，GPU-CPU間のデータ授受の3種類のコードおよびデータ構造を管理しなければならない．そこで本研究では，GPU同士のデータ授受を見通しよく記述するために，MPIを埋め込み可能なGPUプログラミングフレームワーク"FLAT"を提案する．FLATはGPUコードにMPI関数を記述可能であるため，GPU間の通信で管理する必要があるのは，GPUコード内に記述する通信コードと転送対象のデータ構造のみである．従って，プログラミングコストを軽減することができる．GPUコードに埋め込まれたMPIは，コンパイル時にCPUでのMPI処理の要求に変換され，CPU上のランタイムルーチンによって適切に実行される．NVIDIAC1060を搭載したPCクラスタを用いて，FLATを用いた実装とMPI関数を明示的にCPUコードに記述した通常のプログラミング手法による実装とを比較した．その結果GPUコードの計算粒度が粗粒度の場合，FLATを用いた実装の性能低下率は3%以下であり，実行性能で遜色ない結果が得られた．},
 title = {FLAT: MPIを埋め込み可能なGPUプログラミングフレームワーク},
 year = {},
 yomi = {シマ, ケイゴ}
}