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ハイパフォーマンスコンピューティングの隠れた課題: パフォーマンスの移植性を測定するのがいかに難しいかご存知ですか?
ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) の世界では、パフォーマンスの移植性は多くの開発者が追求する目標です。しかし、コンピューティング プラットフォームの多様化により、この目標は多くの課題に直面しています。パフォーマンスの移植性は、アプリケーションを異なるハードウェア プラットフォームで実行できるようにするだけでなく、パフォーマンスを損なうことなく互換性を維持する方法をより重要なものにします。現在までに、パフォーマンスの移植性を定量化して評価するための普遍的な標準が存在しないため、開発者がソフトウェアを設計する際に困難が生じています。
パフォーマンスの移植性は、開発者の単一のコード ベースが新しいアーキテクチャで適切に動作し、まだテストされていないさまざまな現在のアーキテクチャで許容可能なパフォーマンス制限を維持するという前提を表します。
パフォーマンス移植性の定義と測定については、激しい議論が交わされています。アプリケーションの移植性が主な要因であると主張する人もいれば、ソース コードの移植性が鍵であると主張する人もいます。特に、ハードウェアが日々変化している現在の状況では、開発者は自社製品を複数のプラットフォームで継続的に実行できるようにする方法を検討する必要があります。米国エネルギー省のスーパーコンピューティング プログラム (ECP) では、さまざまなハードウェア アーキテクチャに互換性のあるコンピューティング エコシステムを作成する必要があるため、この点を強調しています。
一般的に、「1 つのコードは複数のアーキテクチャで適切に実行でき、それがパフォーマンスの移植性である」と考えられています。
パフォーマンスの移植性を評価する際、開発者は通常、移植性とパフォーマンスという 2 つの要素を考慮します。移植性は、さまざまなアーキテクチャで使用されるコード行を調べることで測定できます。一方、パフォーマンスは、プラットフォームに最適化されたバージョンと移植可能なバージョンを比較することで判断できます。これらの測定方法にもかかわらず、業界には依然として透明な標準が欠如しており、開発者が最高のパフォーマンスと移植性を実現する方法を明確に理解することが困難になっています。
2016 年の DOE (米国エネルギー省) ポータビリティ カンファレンスでは、参加者がパフォーマンスのポータビリティについて白熱した議論を交わしました。多くの著名な開発者や科学者が会議に出席し、パフォーマンスの移植性に関する新たな洞察と要件を共有しました。将来の並列プログラミング モデルによって提供されるパフォーマンスの移植性は、アプリケーション自体が提供できるものよりも重要になるという見方があることは注目に値します。
会議で言及されたように、「アプリケーション チームが移植可能と判断すれば、コードは移植可能になります。」
多様なハードウェア プラットフォームに直面して、開発者はコードをサポートする適切なフレームワークを見つける必要があります。 OpenCL、SYCL、OpenMP などのよく知られたフレームワークは、機能の移植性を促進すると主張しています。これらのフレームワークは複数のプラットフォームでの並列プログラミングをサポートしており、開発者は複数の言語でプログラミングできます。ただし、フレームワークに加えて、自己チューニングやドメイン固有言語などのフレームワーク以外のソリューションもあり、パフォーマンスの移植性の向上にも役立ちます。
つまり、パフォーマンスの移植性の問題は、開発者の作業効率とアプリケーションの持続的な開発に直接影響するため、高性能コンピューティングにおいてますます重要になっています。将来、コンピューティングのニーズが変化し、コンピューティング技術が急速に進歩するにつれて、開発者はこれらの課題にどのように適応し、対処すべきでしょうか?
