階層型粗粒度並列処理における同一階層内ループ間データローカライゼーション手法 (<特集>並列処理)
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概要
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本論文では,階層的に粗粒度並列処理を行う階層型マクロデータフロー処理におけるデータローカライゼーション手法を提案する. 本手法では, 階層型ループ整合分割法を用いて各階層の処理とデータを分割し, パーシャルスタティックタスク割当てを用いた階層型ダイナミックスケジューリング方式により, 各階層において相互間に多量のデータ転送が生じる可能性がある粗粒度タスクの集合を当該階層の同一プロセッサクラスタに割り当て, さらに各プロセッサ上のローカルメモリを有効利用してデータ転送オーバヘッドを軽減する. マルチプロセッサシステムOSCAR上で行った性能評価の結果, 本データローカライゼーション手法を用いた階層型マクロデータフロー処理では, データローカライゼーションを用いない場合に比べて処理時間が10〜20%短縮されることが確かめられた.
- 1999-05-15
著者
-
吉田 明正
東邦大学理学部情報科学科
-
笠原 博徳
早稲田大学基幹理工学研究科情報理工学専攻
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岡本 雅巳
株式会社東芝
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笠原 博徳
早稲田大学
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越塚 健一
NTTコミュニケーョンウェア株式会社
-
吉田 明正
東邦大学理学部情報学科
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