2024-03-29T02:08:53Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000235402023-04-27T10:00:04Z01164:01579:01616:01620
共有メモリマルチプロセッサ上でのデータローカライゼーション対象マクロタスク決定手法A Macrotask selection technique for Data - Localization Scheme on Shared - memory Multi - Processorjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00023540/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=23540&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2002 by the Information Processing Society of Japan早稲田大学理工学部電気電子情報工学科早稲田大学理工学部電気電子情報工学科早稲田大学理工学部電気電子情報工学科アドバンスト並列化コンパイラ研究体/早稲田大学理工学部電気電子情報工学科アドバンスト並列化コンパイラ研究体/早稲田大学理工学部電気電子情報工学科アドバンスト並列化コンパイラ研究体/東邦大学理学部情報科学科アドバンスト並列化コンパイラ研究体/早稲田大学理工学部電気電子情報工学科八木, 哲志板垣, 裕樹中野, 啓史石坂, 一久小幡, 元樹吉田, 明正笠原, 博徳本稿では,階層型粗粒度タスク並列処理におけるマクロタスクグラフよりデータローカライゼーションの対象となるマクロタスク集合を,並列性とデータローカリティの両方を考慮し決定する手法を提案する.本手法は自動並列化コンパイラ OSCAR Fortranコンパイラ上に実装されており,対象アーキテクチャは分散キャッシュや分散共有メモリを持つ共有メモリマルチプロセッサマシンである.本データローカライゼーション手法を用いた階層型粗粒度タスク並列処理の性能を4プロセッサ SMP ワークステーション Sun Ultra80上で評価をした結果,Sun Forte version 6 update 1の自動ループ並列化コンパイラによる実行と比べて,TOMCATVで実行時間が3.00倍,SWIMで4.36倍の速度向上が得られ,提案手法の有効性が確認された.This paper proposes a macrotask selection scheme that determines sets of macrotasks, to which data localization can be applied on a macrotask graph for hierarchical coarse grain parallel task processing in consideration of both of parallelism and data locality. This technique is implemented at OSCAR Fortran multigrain parallelizing Compiler. The target architectures are multiprocessor systems is a machine with distributed cache or distributed shared memory. The performance evaluation shows that hierarchical coarse-grain prallel processing with the data-localization by OSCAR compiler on Sun 4 processor SMP workstation Ultra80 gives up 3.00 times speedup for SPEC95fp TOMCATV and 4.36 times speedup for SWIM comparing with the automatic loop parallelization by Sun Forte version 6 update 1 compiler on 4 processor.AN10096105情報処理学会研究報告計算機アーキテクチャ(ARC)200222(2001-ARC-147)1972022002-03-072009-06-30