[論文レビュー] Survey of Parallel Computing with MATLAB

Zaid Abdi Alkareem Alyasseri|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2014

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 3被引用数 4

ひとこと要約

本サーベイは、MATLABにおける並列コンピューティングの包括的概要を提供し、MATLAB Parallel Computing Toolbox (PCT)、MPIベースのソリューション（例：MatlabMPI、bcMPI）、Star-P、pMatlabといった主要なツールやフレームワークをレビューしている。これらのツールのアーキテクチャ、用途、パフォーマンス特性を分析し、MATLAB環境におけるスケーラブルな科学的コンピューティングの現在の能力と今後の方向性に関する洞察を提供している。

ABSTRACT

Matlab is one of the most widely used mathematical computing environments in technical computing. It has an interactive environment which provides high performance computing (HPC) procedures and easy to use. Parallel computing with Matlab has been an interested area for scientists of parallel computing researches for a number of years. Where there are many attempts to parallel Matlab. In this paper, we present most of the past,present attempts of parallel Matlab such as MatlabMPI, bcMPI, pMatlab, Star-P and PCT. Finally, we expect the future attempts.

研究の動機と目的

• 既存のMATLAB用並列コンピューティングソリューションを体系的にレビューすること。
• 主な並列MATLABフレームワークの長所・短所および用途を分析すること。
• PCT、Star-P、MPIベースのインターフェースなどのツール間でのパフォーマンスおよび使いやすさの比較を行うこと。
• 現在のアプローチにおけるギャップを特定し、今後の研究の方向性を提案すること。
• MATLABにおけるHPCワークロードのための適切なツール選定を支援すること。

提案手法

• MATLAB用の既存並列コンピューティングツールおよびフレームワークを調査・分類すること。
• PCT、MATLABMPI、bcMPI、pMatlab、Star-Pのアーキテクチャ設計を分析すること。
• 各ツールの分散コンピューティング、メッセージパッシング、HPCクラスタへの統合に対する対応を評価すること。
• 異なる計算ワークロードにおけるパフォーマンス特性および使いやすさの比較を行うこと。
• MATLABベースの並列プログラミングにおける共通するパターンと課題を同定すること。
• アプリケーションの種別および展開環境に基づいて、ツールの適性を評価するための比較フレームワークを提供すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MATLAB用に利用可能な主な並列コンピューティングフレームワークは何か。また、それらは設計および実装においてどのように異なるか。
• RQ2 PCT、Star-P、MPIベースのインターフェースといったツールは、パフォーマンスおよび使いやすさの観点でどのように比較できるか。
• RQ3 現行のMATLAB並列コンピューティングソリューションが、実際のHPCシナリオにおいて直面する主な制限要因は何か。
• RQ4 これらのツールは、行列演算や反復的ソルバーといった一般的な科学的コンピューティングワークロードをどのようにサポートしているか。
• RQ5 大規模な並列コンピューティングにおけるMATLABのサポートを強化するために、今後の開発で何が必要か。

主な発見

• MATLAB Parallel Computing Toolbox (PCT) は、コード変更を最小限に抑えられる高水準インタフェースを提供するため、最も広く採用されているソリューションである。
• MatlabMPI や bcMPI といったMPIベースのツールは、低レベルの制御と優れたパフォーマンスの移植性を提供するが、より複雑な設定と専門知識を要する。
• Star-P は高水準インタフェースを通じてMATLABコードの自動並列化を可能にし、開発時間を短縮するが、パフォーマンスの妥協が生じる可能性がある。
• pMatlab はメッセージパッシングを用いてクラスタ上で並列実行を可能とし、強力なスケーラビリティを提供するが、並列化のための明示的プログラミングが必要となる。
• 本サーベイでは、大規模HPCワークロードにおけるMATLAB向けに、標準化され、ポータブルで使いやすいソリューションの不足を同定した。
• 今後の研究は、HPC環境との統合の向上、自動並列化の強化、および異種アーキテクチャのサポートを重点にすべきである。