現在および今後の高性能コンピューターのアルゴリズムを設計するための適切な理論モデルは何ですか

この質問は、アルゴリズムとデータ構造を設計するのに適切なコンピューターの理論モデルについてのより一般的な質問に似ています。
ここでは、現在の高性能コンピューター（トップ500としてリストされているコンピューターなど）または今後のスーパーコンピューター。

これらのコンピューターは通常、巨大なデータセット（主に巨大な結合メインメモリがあるためにそのようなマシンを使用しているようです）のI / Oモデル（AggarwalとVitterによって1988年に導入された）とその並列バージョンの側面で動作していることを考えると、PEM（Arge、Goodrich、Nelson、Sitchinava、2008年）が存在するはずです。一方で、通信、特に超小型パッケージを他のすべてのコンピューティングノードに罰することについて何かがあるはずです。

ご想像のとおり、新しいモデルを作成するときにアイデアが不足しているのではないかと心配していませんが、特に1980年から1995年かそこらでは、そのようなモデリングの試み（BSPやブリッジングモデルなど）が広く使用されていないように思われました。

どのモデルを詳しく調べる必要がありますか？

PODC 2009で、Bruce Hendricksonがこれらの問題についての現象的な招待講演を行いました。（彼のスライドはオンラインのようには見えませんが、あなたはそれらを見ることができるかどうか彼に尋ねたいと思うかもしれません。）私はまだ「正しい」モデルがあるとは思わない-あなたのためのボーナス！-しかし、彼の論文、特にGraphs and Architecturesページにある論文をご覧になることをお勧めします。

不明な問題の1つは、キャッシュの開発方法です。Nikos Hardavellasの2009年の論文では、スケーラブルなメモリシステムに対する物理的な制限の考慮など、システムの観点からこれらのことを考慮しています。論文はそのようなモデルを提示しませんが、いくつかの手がかりを与えるかもしれません。

階層モデルをうまくキャプチャする1つのモデル（ローカルコア、共有オンチップメモリ​​、グローバルメモリなど）は、Aggarwal et alによるSTOC 87の論文です。私はこれまで何の牽引力も持っていなかったと思いますが、興味深い読み物になります。主なアイデアは、メモリロケーションxへのアクセスに時間がかかるということです。$\lceil \log x\rceil$