チップマルチプロセッサ上での粗粒度タスク並列処理によるデータローカライゼーション
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概要
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近年,次世代のマイクロプロセッサアーキテクチャとして,複数のプロセッサコアを1チップ上に集積するチップマルチプロセッサ(GMP)が大きな注目を集め,研究及び実用化されている.これらのGMPアーキテクチャは,共有キャッシュ等のメモリアーキテクチャを採用しているが,依然として従来のマルチプロセッサシステムで大きな課題となっていたキャッシュやローカルメモリ等のプロセッサコア近接メモリの有効利用に関する問題を抱えている.一方,筆者等はマルチグレイン並列処理との協調動作による実効性能が高く価格性能比の良いコンピュータシステムの実現を目指して,OSCAR GMPを提案している.このOSCAR GMPは.全てのプロセッサコアがアクセスできる集中共有メモリ(CSM)の他に,プロセッサコアのプライベートデータを格納するローカルデータメモリ(LDM)とプロセッサコア間の同期やデータ転送に使用する2ポートメモリ構成の分散共有メモリ(DSM)を持ち,これらのメモリをコンパイラが適切に使用するデータローカライゼーションを適用することにより,前述のプロセッサコア近接メモリの有効利用に関する問題に対処する.本稿では,FORTRANプログラムをループ・サブルーチン・基本ブロックの3種類の粗粒度タスクに分割し,粗粒度タスク間の制御依存・データ依存を解析して並列性を抽出する粗粒度タスク並列処理において,配列の生死解析情報を用いて粗粒度タスクの並び替えを行うスタティックスケジューリングアルゴリズムについて述べる.さらに,スケジューリング後のタスクに,生死解析情報を用いてCSM-LDM間のデータ転送を適切に挿入する手法についても説明する.本データローカライゼーション手法をOSCAR FORTRANマルチグレイン並列化コンパイラ上に実装しOSCAR GMP上で評価を行った結果,SPEC95fpのTomcatvにおいて,CSMのレイテンシを20クロックとしたときに約1.3倍,40クロックとしたときに約1.6倍の速度向上がそれぞれ得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-01-31
著者
-
木村 啓二
早稲田大学基幹理工学研究科情報理工学専攻
-
笠原 博徳
早稲田大学基幹理工学研究科情報理工学専攻
-
中野 啓史
早稲田大学理工学術院基幹理工学部情報理工学科
-
小高 剛
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科
-
小高 剛
早稲田大学コンピュータ・ネットワーク工学科:(現)株式会社東芝
-
笠原 博徳
早稲田大学
-
木村 啓二
早稲田大学
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