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
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概要
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マルチプロセッサシステム上での Fortran プログラムの粗粒度並列処理手法として階層型マクロデータフロー処理が提案されている。この階層型マクロデータフロー処理をダイナミックスケジューリングで実行する場合、ループやサブルーチンなどの粗粒度タスク (マクロタスク) が実行時にプロセッサに割り当てられるため、マクロタスク間で発生するデータ転送を集中共有メモリを介して行う方式がとられていた。しかし、このような方式では集中共有メモリへのアクセスが多く、データ転送オーバーヘッドが大きくなるという問題が生じる。本稿では、この問題点を解決するために、階層型マクロデータフロー処理において、それらの間で多量のデータ転送を生じる可能性がある複数のマクロタスクを同ープロセッサに割り当ててローカルメモリ経由でデータ授受を行うデータローカライゼーション手法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
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
-
吉田 明正
早稲田大学理工学部
-
岡本 雅巳
早稲田大学理工学部
-
笠原 博徳
早稲田大学
-
越塚 健一
NTTコミュニケーョンウェア株式会社
-
越塚 健一
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科
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