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朝比 祐一; 長谷川 雄太; Padioleau, T.*; Millan, A.*; Bigot, J.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*
no journal, ,
一般に、実稼働可能な科学シミュレーションは、計算、通信、ファイルI/Oを含む多くの異なるタスクで構成される。GPUによる計算の高速化に比べて、通信とファイルI/Oは遅くなり、大きなボトルネックになりうる。これらのコストを抑えるためには、これらのタスクを並行して管理することが非常に重要である。本講演では、通信とファイルI/Oのコストをマスクするために、言語標準C++ senders/receiversを採用する。ケーススタディとして、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)を用いた2次元乱流シミュレーションコードをC++ senders/receiversを用いて実装する。LETKFでは、模擬観測データはファイルから読み込まれ、その後、MPI通信とGPU上での密行列演算が行われる。このフレームワークによる性能移植が可能なことと、非同期処理による性能向上の効果を実証する。