キャッシュ最適化を考慮したマルチプロセッサシステム上での粗粒度タスクスタティックスケジューリング手法
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概要
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近年のプロセッサの動作速度とメモリアクセスの速度差の拡大により, データローカリティを利用したキャッシュ最適化がますます重要となっている.また, マルチプロセッサシステム上での並列処理においては, 従来のループ並列化のみの並列処理は限界を迎えつつある.そのため更なる性能向上を得るには粗粒度タスク並列処理の併用等マルチグレイン並列化が重要となっている.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, 粗粒度タスク間のデータ共有量を考慮してキャッシュ最適化を行う粗粒度タスクスタティックスケジューリング手法について述べる.本手法をOSCAR Fortranマルチグレイン並列化コンパイラに実装してSun Ultra80(4プロセッサSMP)上で評価を行った結果, SPEC95fpのswim, tomcatvにおいて, 本手法により, Sun Forte HPC6 update 1の自動並列化に対してそれぞれ4.56倍, 2.37倍の速度向上が得られ, 本手法の有効性が確かめられた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-07-25
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
-
石坂 一久
早稲田大学理工学部コンピュータ・ネットワーク工学科
-
小幡 元樹
日立製作所システム開発研究所
-
石坂 一久
早稲田大学
-
木幡 元樹
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科
-
笠原 博徳
早稲田大学
-
木村 啓二
早稲田大学
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