MapReduce の GPU 処理系 Mars のマルチGPU・マルチノード化

松浦君の研究テーマの続き。

GIM-V 実装は MapReduce の一アプリケーションとして考えられるので、より汎用的に考えて、「MapReduce プログラミングモデルの GPU 処理系 Mars のマルチGPU・マルチノード化」をまず実現することが先決でしょう。

また、当然、HDFS/Gfarm などの分散ファイルシステムとの協調も重要ですが、これに関しては他のアプリケーションが重要でしょう。実装に関しては以下の3通りが考えられます。

(1) X10 で実装する。X10 はそもそも上記の目的を達成するための言語です。ただし、CUDA のコード生成を当然最適化する必要があるでしょう。
(2) CUDA を用いてスクラッチから実装する. 分散対応に関してはデザインが必要
(3) OpenCL を用いてスクラッチから実装する. 分散対応に関してはデザインが必要