次世代演算加速装置とそのファイル IO に関する研究

1.1 データ処理基盤（クラウド環境、大規模データ処理系、機械学習フレームワーク、データベース、データ構造）
2.7 防災?復興知（地震、津波、火山、気象、水害、自然災害　等）
2.9 宇宙科学（天体観測データ等）

塙敏博

情报基盘センター

教授

GPU クラスタにおいて，実アプリケーションを効率よく実行するためには GPU に対するデータの入出力の考慮が必要であり，データ転送と演算のオーバラップ，転送レイテンシの短縮を工夫する必要がある．そこで本研究では，GPU 上データの直接ファイル IO である GPUDirect Storage (GDS)，あるいは計算とファイル IO のオーバラップの両者を容易に取り扱い可能にする手法を確立し，様々なファイル入出力特性を持つ実アプリケーションにおいて GPU-ファイル IO 間の処理を効率化することを目的とする．