階層型粗粒度並列処理におけるデータ転送最小化に関する研究

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本年度は、平成10年度に開発した階層型粗粒度並列処理のためのデータ転送最小化(データローカライゼーション)手法を拡張し、データ転送時間のさらなる軽減を行なった。階層型粗粒度並列処理では、粗粒度タスクを実行時にプロセッサに割り当て並列処理する方法であるため、粗粒度タスク間で共有されるデータは集中共有メモリに配置するのが一般的であった。それに対して、本研究では、粗粒度タスク(ループだけでなくサブルーチンも含む)間におけるデータ転送をプロセッサ上のローカルメモリ経由で行ない、データ転送を最小化する方法を提案した。具体的には、データ転送量の多いループとサブルーチン間でデータローカライゼーションを実現する場合、以下の手順で並列処理用マシンコードを生成する。1.ループとサブルーチン間で整合分割を行い、データと処理を分割する。2.分割された部分ループと部分サブルーチンを同一プロセッサに割り当てるためのパーシャルスタティックタスク割当てを用いたダイナミックスケジューリングルーチンを生成する。3.分割された部分ループと部分サブルーチン間においてローカルメモリを介したデータ授受を行うためのデータ転送コードを生成する。また、本研究では、提案手法を用いた自動並列化コンパイラを作成してマルチプロセッサシステム上で性能評価を行い、その有効性を確認した。なお、本研究に関連した研究成果は、情報処理学会の論文誌、Journal of Parallel Computing、国際会議等で発表されている。