分散記憶並列計算機における局所ごみ集めのスケジュール方式について

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  • ブンサン キオク ヘイレツ ケイサンキ ニ オケル キョクショゴミ アツメ ノ スケジュール ホウシキ ニ ツイテ
  • On Local Garbage Collection Scheduling Schemes for Distributed Memory Parallel Computers
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抄録

専有された，分散記憶並列計算機において，局所ごみ集めのスケジュール戦略が性能に与える影響について考察し，実験結果を報告する．分散記憶並列計算機におけるごみ集め（GC）方式は一般に，局所GCと大域GCを組み合わせて用いる．各プロセッサはメモリのある一部の領域を，他のプロセッサの協調なしに回収するために局所GCを行い，複数のプロセッサにまたがるごみを回収するのに大域GC（参照カウントや大域マークスイープ）を行う．局所GCのそもそもの動機は，特に大規模な並列計算機では高価である，プロセッサ間の協調や通信をできるだけ避けることであるため，それらは一般に各プロセッサによって独立にスケジュールされることが多い（独立スケジュール方式）．しかし，我々の実験結果はそのようなスケジュール方式は，通信遅延に敏感なアプリケーションの性能を大きく低下させることを示している．この原因は，そのようなスケジュールによって，GC中のプロセッサが，入ってくるメッセージに対して反応が遅くなることにある．一方で，全プロセッサが同時にごみ集めを行う，同期スケジュール方式は，それによって余分な同期やごみ集めのための仕事が生じるにもかかわらず，はるかに頑強な性能特性を示す．さらに，アプリケーションの通信挙動を観測することで，実行時に望ましいスケジューリング戦略を選ぶことが可能であることを示す．

We investigate performance impact of local garbage collection scheduling strategieson parallel applications running on distributed memory, dedicated parallel computers.Garbage collection schemes on distributed memory computers generally combine a local and a global collection; each processor performsa local collection to reclaim a part of its memory without coordinating processors anda global collection (e.g., reference count or global mark-and-sweep)to detect garbage that spans multiple processors.Since the motivation of local collections is to avoid coordination andcommunication between processors, which are expensive especiallyon large-scale distributed memory computers,they are commonly scheduled independently,eliminating communication between processors altogether.Our experiments show, however,that such a scheduling strategy significantly slows down latency-sensitive applications,due to the fact that collecting processors become unresponsive to incoming messages.On the other hand, synchronized schedule of local collections,in which all processors perform local collections at the same time,exhibits much more robust performance,despite the additional synchronization and possible extra collections.Finally, it is shown that the application's communication behavior can guidethe preferred scheduling strategy at runtime.

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