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超並列計算システムのモデル化と超並列アルゴリズム

大规模并行计算系统和大规模并行算法的建模

基本信息

批准号：
05219102
负责人：
深澤良彰
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1992
资助国家：
日本
起止时间：
1992 至 1994
项目状态：
已结题

项目摘要

ノイマン型のアーキテクチャにおいて超並列化を試みる場合,メモリなどのアクセス競合が大きな問題となる。このため,共有性のメモリを用いているノイマン型コンピュータを高速化しようとする試みには限界が存在する。これに対し,各プロセッサに分散してローカルメモリをもたせることにより,メモリアクセスの競合を避けることができる。これにより,ハードウェウ的にもより並列性の高い,プロセッサ数の多いシステムへの拡張も容易である。このような理由により,同じ形のプロセッサを多数接続し,空間並列的に計算を行なう,セルラ計算機のような分散メモリ型の並列計算システムが生まれてきた。しかし,このような分散メモリ型の並列計算システムにおいては,プロセッサメモリに必要なデータがない場合には通信を行ない,他のプロセッサに必要なデータを送ってもらう必要がある。多数のプロセッサ間では,このような通信をより効果的に行なうためのアルゴリズム,その際の通信遅れの考慮が難しいものとなる。さらに全てのプロセッサ間での自由な通信を実現するためには,通信手段の繁雑化として問題が生じる。このような問題を解決するために,問題を結合律が成立する計算に限定し,さらに,データの分散に関する制約がない場合の計算について,ステップ数が最小となるアルゴリズム(計算順序とそのタイミング)とその構成法を導き出した。ネットワークとしては,同一のクロックを各プロセッサに与えることにより同期をとるものと仮定している。さらにこのアルゴリズムを割りつけるネットワークトボロジおよびデータを割り振る際のデータの分散方法を求める手順を発見した。

ノイマンTYPE のアーキテクチャにおいてSuper parallelization みるOccasion, メモリなどのアクセス竞技合が大きなISSUEとなる.このため, shared のメモリをいているノイマンコンピュータをHigh speed しようとするtest みにはlimit がexistent する.これに対し,each プロセッサに dispersed してローカルメモリをもたせることにより,メモリアクセスの合合をevade けることができる.これにより, ハードウェウ's にもより parallelism の高い, プロセッサnumber の多いシステムへの拡张もeasy である.このような reason により, same-shaped のプロセッサを majority connection 続し, spatial parallel calculation を行なう,セルラcomputerのようなdispersedメモリtypeのparallel computingシステムが生まれてきた.しかし,このようなDispersed メモリtypeのParallel calculation システムにおいては,プロセッサメモリにNecessaryなデータがない occasion には communication を行ない, he のプロセッサにessential なデータをsend ってもらうessential がある. Most of the のプロセッサ间では, このようなcommunication をより effect of に行なうためのアルゴリズム,その记のcommunicator 遅れの思が综合しいものとなる.さらに全てのプロセッサ间でのfree communication を実appears するためには, and the means of communication are complicated and the problem としてが生じる.このようなproblemをsolvedするために,problemをassociative lawがestablishmentするcalculationにlimitedし,さらに,データのdispersionに关するConstraintがないThe calculation of the occasion is the minimum number of calculations. (Calculation order is the same as the calculation order) and the composition method is the guide and the output.ネットワークとしては, the same のクロックをeach プロセッThe same period as the サることによりをとるものと仮定している.さらにこのアルゴリズムを开りつけるネットワークトボロジおよびThe dispersion method of the データをcut and vibration of the occasion is the same as that of the original one.