ヘテロ並列環境のための省電力タスクスケジューリング

摘要

ClearSpeed等のアクセラレータや本来画像処理のためのデバイスであるGPUは，汎用CPUにくらべて用途は数値演算などに特化される一方，より高い価格性能比・電力性能比を実現する.そこで近年，スパコンやクラスタにそのようなアクセラレータを搭載する手法が関心を集めている.このようなシステムにおいてシステム全体の電力性能および速度性能の最適化を行うためには，以下が必要と考えられる.各タスクが汎用CPUとアクセラレータの双方で自由に実行できることと，エネルギー効率を考慮したタスクスケジューリング手法である.我々は前者が実現されているという仮定のもとでヘテロ型クラスタシステムのモデル化を行った.その上でタスクの性質を考慮するスケジューリング手法の提案を行い，シミュレーションによる評価を行った.%Recent accelerators such as GPUs, which are originally designed as graphics devices, and ClearSpeed SIMD accelerators achieve better cost-performance and watt-performance ratio, while the range of their application is more limited than general CPUs. Thus clusters and supercomputers equipped both with acclerators and general CPUs are becoming popular. In order to optimize power efficiency and throughput on such systems, we will require (1) that each task is compiled so that it can be executed on a CPU or an accelerator, and (2) that tasks are maintained by a task scheduler that is aware of energy consumption. With an assumption that the former is realized, we describe a modeling method of heterogeneous cluster systems. And we propose a task scheduling method that considers property of each task, and evaluate it with simulation.