ISC 2015 - Graph500とGreen Graph500の動向

全般に、問題規模が大きくなるとエネルギー効率は低くなる。また、SCALEが33以下でシングルノードのマシンでの測定と、32以上のSCALEで多数のノードを持つマシンでの測定ではMTEPS/Wの値が大きく異なる。

前の図から、Small Dataの処理とBig Dataの処理は基本的に異なるカテゴリであることが分かる。

次の図の右下の棒グラフは、SCALEごとのエントリされた測定結果の数を表したものである。そして入れ込みになった小さいグラフはエントリされたデータのSCALE値の累積グラフである。この両方のグラフを見ると、SCALEが30以下、あるいはエントリ数が半々になる程度のSCALE値で区分するのが妥当であると思われる。とHoefler先生は述べているのであるが、SCALE 38のJUQUEENの効率は5.41MTEPS/W、SCALE 40のMilaの効率は4.42MTEPS/W、同じくSCALE 40のSequoiaの効率は3.55MTEPS/Wであり、Big Dataリストの上位に来るシステムがシングルノードでその10倍近い効率であることを考えると、筆者としてはこの分け方で良いのかと思う。