マクロデータフロー処理における処理とデータ転送のオーバーラップ

概要

論文の詳細を見る
マルチプロセッサシステム上でのFORTRANプログラムの並列処理手法として、ループやサブルーチン等の粗粒度タスク間の並列性を利用する粗粒度並列処理 (マクロデータフロー処理)、ループのイタレーション間の並列性を利用する中粒度並列処理 (ループ並列化)、ステートメントレベルの近細粒度並列処理、さらにそれらを階層的に組み合わせたマルチグレイン並列処理手法が提案されている。マクロデータフロー処理においては、ローカルメモリ経由でマクロタスク間のデータ授受を行なう方法 (データローカライゼーション手法) が提案されている。しかし、このようにプロセッサ間データ転送を最小化しても、必要なデータ転送が残る。また、多くの計算機ではデータ転送を CPUの代わりに行なうデータ転送ユニットを各プロセッサエレメントに持たせ、CPUの処埋と平行してデータ転送を行なえるようになっていて、見かけ上のデータ転送オーバーヘッドを隠蔽することが可能である。しかしながら、ユーザが処理とデータ転送のオーバーラップを考慮したプログラミングを行なうことは困難である。本稿では、マクロデータフロー処理において、処理とデータ転送を効率的にオーバーラップさせデータ転送オーバーヘッドを削減するための、マクロデータフロー処理におけるデータプレロード手法を提案する。本手法を適用することにより、対象マクロタスクの割り当てを待たずにデータロードが行なえるようになり、処理とデータ転送を効率的にオーバーラップさせることが可能となる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-03-12

マクロデータフロー処理における処理とデータ転送のオーバーラップ

スポンサーリンク

概要

著者

関連論文

スポンサーリンク