Mercurial > hg > Papers > 2018 > tobaru-sigos

comparison Slide/prosym.md @ 4:c456e4d68e1a

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
add image file
author tobaru
date Sun, 20 May 2018 16:59:54 +0900
parents 7f5c0330e711
children 07b7aba92874
comparison
equal deleted inserted replaced
3:7f5c0330e711 4:c456e4d68e1a
140 140
141 141
142 # Gears OS の評価 142 # Gears OS の評価
143 - CPU、GPU環境で Gears OS の測定を行う。 143 - CPU、GPU環境で Gears OS の測定を行う。
144 - 使用した環境は次のようになる。 144 - 使用した環境は次のようになる。
145 145 - CPU 環境
146 %　表２つ持ってくる 146 - Model : Dell PowerEdgeR630
147 - Memory : 768GB
148 - CPU : 2 × 18-Core Intel Xeon 2.30GHz
149 - CPU 環境
150 - GPU : GeForce GTX 1070
151 - Cores : 1920
152 - ClockSpeed : 1683MHZ
153 - Memory Size : 8GB GDDR5
147 154
148 # Twice 155 # Twice
149 - 評価には与えられた整数配列の全ての要素を2倍にする例題である Twice を使う。 156 - 評価には与えられた整数配列の全ての要素を2倍にする例題である Twice を使う。
150 - Twice では 通信時間を考慮しなければ、CPU より コア数の多い GPU が有利となる。 157 - Twice では 通信時間を考慮しなければ、CPU より コア数の多い GPU が有利となる。
151 - 要素数2^27のデータに対する Twice の実行結果を示す。 158 - 要素数2^27のデータに対する Twice の実行結果を示す。
152 - CPU では2^27のデータを64個のデータに分割した。 159 - CPU では2^27のデータを64個のデータに分割した。
153 - kernel only は 通信速度を除いた速度である。 160 - kernel only は 通信速度を除いた速度である。
154 % グラフ2つ 161
162 <table border="1" align='center' width='50%'>
163 <tbody>
164 <tr>
165 <td style="text-align: center;">Processor</td>
166 <td style="text-align: center;">Time(ms)</td>
167 </tr>
168 <tr>
169 <td style="text-align: center;">1 CPU</td>
170 <td style="text-align: right;">1181.215</td>
171 </tr>
172 <tr>
173 <td style="text-align: center;">2 CPUs</td>
174 <td style="text-align: right;">627.914</td>
175 </tr>
176 <tr>
177 <td style="text-align: center;">4 CPUs</td>
178 <td style="text-align: right;">324.059</td>
179 </tr>
180 <tr>
181 <td style="text-align: center;">8 CPUs</td>
182 <td style="text-align: right;">159.932</td>
183 </tr>
184 <tr>
185 <td style="text-align: center;">16 CPUs</td>
186 <td style="text-align: right;">85.518</td>
187 </tr>
188 <tr>
189 <td style="text-align: center;">32 CPUs</td>
190 <td style="text-align: right;">43.496</td>
191 </tr>
192 <tr>
193 <td style="text-align: center;">GPU</td>
194 <td style="text-align: right;">127.018</td>
195 </tr>
196 <tr>
197 <td style="text-align: center;">GPU(kernel only)</td>
198 <td style="text-align: right;">6.018</td>
199 </tr>
200 </tbody>
201 </table>
155 202
156 # 評価の考察 203 # 評価の考察
157 - コア数が上がるごとに、処理速度が上がっている。 204 - コア数が上がるごとに、処理速度が上がっている。
158 - GPUでの実行は 32CPU に比べて約7.2倍の速度向上が見られた。 205 - GPUでの実行は 32CPU に比べて約7.2倍の速度向上が見られた。
159 - 通信速度を含めると 16CPU より遅い。 206 - 通信速度を含めると 16CPU より遅い。
160 207
161 % なんでGo言語？ 208 % なんでGo言語？
162 # Go 言語との比較 209 # Go 言語との比較
163 - Go 言語でも Twice を用いた検証を行い、Gears OS との速度比較を行なった。 210 - Go 言語でも Twice を用いた検証を行い、Gears OS との速度比較を行なった。
164
165 % グラフ1つ
166
167 # Go 言語との比較
168 - 1CPU と 32CPU では約4.33倍の速度向上が見られた。 211 - 1CPU と 32CPU では約4.33倍の速度向上が見られた。
169 - CPU数による速度向上は、Gears OS の方が上だが、処理速度では Go言語の方が速い結果となった。 212 - CPU数による速度向上は、Gears OS の方が上だが、処理速度では Go言語の方が速い結果となった。
213 <div style="text-align: center;">
214 <img src="./image/vsgo.svg" alt="message" width="500">
215 </div>
216
170 217
171 # スライドの流れ 218 # スライドの流れ
172 - CbC 219 - CbC
173 - Gears OS における並列実行 220 - Gears OS における並列実行
174 - 比較 221 - 比較