Fortran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
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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な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、粗粒度並列処理される各階層において、ループ整合分割法を用いて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を用いたダイナミックスケジューリング方式により、データ転送の多い粗粒度タスク集合を同ープロセッサに割り当て、粗粒度タスク間データ転送に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を伴う階層型マクロデーダフロー処理では、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。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-08-20
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
-
岡本 雅巳
株式会社東芝
-
笠原 博徳
早稲田大学
-
岡本 雅巳
(株)東芝
-
越塚 健一
NTTコミュニケーョンウェア株式会社
-
越塚 健一
NTT(株)
-
吉田 明正
東邦大学理学部情報学科
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