自己反映言語による並列・分散アプリケーション記述の改善

使用自反思语言改进并行和分布式应用程序描述

基本信息

批准号：
11780196
负责人：
増原英彦
金额：
$ 1.34万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

自己反映言語を効率的に実行するための技術である部分計算について研究を進めた。具体的には、部分計算の一種である実行時特化について生成されるコードをより効率的なものとする、バイトコード特化(BCS)の枠組を提案し、Java仮想機械を使ったプロトタイプを構築した。この技法では、機械語上で特化を行うかわりに、一度仮想機械語上で特化を行い、それを最適化された機械語命令列へ変換することでより効率的なプログラムを生成する。また、コンパイルされた仮想機械命令列を直接解析して特化器を作成することで、ソース言語に依存しない技術となっている。今年度は特に、作成したプロトタイプを用いて、実行時に特化されたプログラムの性能評価を行い、特化に要する基本的なコストおよびアプリケーション全体の性能の向上の程度を測定することができた。測定対象のアプリケーションとしては、数式を対話的に入力し、それをもとにマンデルブロ集合を描画するものを用いた。Sun Microsystems社製のJava SDK 1.2をSun Enterprise 4000上で実行した場合の実験では、●特化対象となるメソッドは、提案したシステムによって約3〜4倍高速化された。●実行時に特化されたメソッドと予めソース言語レベルで特化されたメソッドは、ほぼ同じ性能を示す。●特化に要するオーバーヘッドは約2.7〜3.1ミリ秒であった。さらに特化されたメソッドをJITコンパイルするための1.3〜150ミリ秒のオーバーヘッドがかかる。●特960〜72,000回(使用するJITコンパイラに依存する)の繰り返し実行によって上記オーバーヘッドと特化による速度向上が均衡する。といったことが分かり、提案した手法の有効性と問題点が明らかになった。

我们已经对部分计算进行了研究，这是一种有效执行自我反射语言的技术。具体而言，我们提出了一个字节码专业化（BCS）框架，该框架使生成的代码更有效地用于运行时专业化，一种部分计算，并使用Java Virtual Machine构建了原型。在此技术中，不用专门研究机器语言，而是一旦执行虚拟机器语言，然后将其转换为优化的机器语言指令序列以生成更高效的程序。此外，通过直接分析编译的虚拟机指令序列以创建专用设备，它已成为一种独立于源语言的技术。今年，我们能够使用我们创建的原型来评估运行时专业计划的性能，并衡量专业计划所需的基本成本以及整体申请性能的改善程度。作为要测量的应用程序，使用了一种基于此方法的曼德布罗特集合并绘制Mandelbrot集的方法。在实验中，当Sun Microsystems的Java SDK 1.2在Sun Enterprise 4000上运行时，建议的系统将要专业的方法提高了约3-4倍。 ●在运行时专门使用专门的方法，并在源语言级别提前显示了几乎相同的性能。 ●专业所需的开销约为2.7至3.1 ms。 JIT编译专业方法还需要1.3-150ms的开销。 ●重复执行特殊的960至72,000次（取决于使用的JIT编译器）可以平衡上述的开销和由于专业化而提高的速度。这揭示了所提出方法的有效性和问题。