超並列数値シミュレーションにおける倍精度浮動小数点データ圧縮手法に関する一考察

摘要

In numerical simulations using massively parallel computers like GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units), we often need to transfer computational results from external devices such as GPUs to the main memory or secondary storage of the host machine in order to display them or save them for checkpointing. Since size of the computation results is sometimes unacceptably large to hold them, it is desired that the data is compressed and stored; this is especially true for checkpoint data, which is used only when failures occur. In addition, considering overheads for transferring data between the devices and host memories, it is preferable that the data is compressed in a part of parallel computation performed on the devices. Traditional compression methods for floating-point numbers do not always show good parallelism. In this paper, we propose a new compression method for massively-parallel simulations, in which we predict floating-point numbers with polynomial extrapolation. We also present numerical examples of compression ratio and time obtained from experimental implementations of the proposed method runnig on GPUs.%GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）などの超並列環境を用いて科学技術計算を行う場合，計算結果を表示したり，途中経過をチェックポイントとして保存したりするために，主記憶や2次記憶に倍精度浮動小数点数のデータを転送する必要がある．これらのデータは膨大な量になりうるため，特にチェックポインティングなどの用途では，データを圧縮することが求められる．転送のオーバヘッドを考慮すると，この圧縮処理は，超並列計算の一部として実行できることが望ましい．従来の浮動小数点数圧縮方式は，必ずしも並列性が高くなく，超並列計算には適さなかった．本稿では，このような用途に適した並列データ圧縮手法として，補外による浮動小数点数の予測器を用いる方法を提案する．また，提案手法のGPUへの実装と，圧縮率，圧縮速度の測定結果について報告する．