OSCARアプリケーション専用目的コンパイラにおける超階層マクロデータフロー処理手法

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近年、各種科学技術計算の計算時間短縮のために並列計算機の利用が一般的になっている。それに伴い、並列処理に全く興味のないユーザが、並列処理マシンを使用する機会が増えている。これらのユーザにとっては、並列処理のためのプログラムのチューニング、さらには高級言語を使ったプログラミングすらわずらわしい場合も少なくない。このような状況を考慮すると並列処理マシンを使う際に、ユーザには並列処理を意識させず、ユーザが理解しやすく使いやすい方式、例えば各アプリケーションにおいて通常使用されている形態でのグラフィック入力等が望ましいと考えられる。このようなユーザフレンドリな並列システム開発のためには各アプリケーション特有の入力形式より自動的に並列化プログラムを作成し、マルチプロセッサシステム上で効率良い処理を行うことを可能とするコンパイラの開発が必要となる。本稿では、このような機能をもった専用目的コンパイラを各アプリケーションに対して開発することを容易にする並列化中間言語処理系について述べるとともに、並列化中間言語で定めるマクロタスク[1]内部の粗粒度並列性を階層的に利用する超階層型マクロデータフロー処理を提案する。階層型マクロデータフロー処理手法としては、従来Fortran自動並列化コンパイラによる、マルチグレイン並列処理[2]などが提案されているが、この方式では実行時スケジューリングオーバーヘッドの最小化のためにループ内外の基本ブロックを異なる階層として取り扱っているため、並列性の抽出に限界があった。これに対し本稿では、ループ内外の基本ブロックも階層(ループパウンダリ)を越えて同一レベルの粗粒度タスクとしてスケジューリングを行ない、マクロタスクの階層(ループネストレベル)を越えた粗粒度並列処理を可能とする超階層マクロデータフロー処理を提案する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-07

OSCARアプリケーション専用目的コンパイラにおける超階層マクロデータフロー処理手法

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