@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00012019,
 author = {丹羽, 純平 and 松本, 尚 and 平木, 敬 and Junpei, Niwa and Takashi, Matsumoto and Kei, Hiraki},
 issue = {4},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Apr},
 note = {ソフトウェアDSMは低い実装コストで，実行時に共有アドレス空間を提供できるため，幅広いアプリケーションを扱うことが可能である．ただし，高性能を得るためには，アプリケーションプログラムのソースを直接解析する最適化コンパイラの支援が必要である．最適化コンパイラの目的は，コヒーレンス管理にともなう通信/命令のオーバヘッドを削減することにある．その実現のために，手続き間ポインタ解析を行い，緩和されたメモリモデルの上で，手続き間区間解析の枠組で冗長性削除のデータフロー方程式を解くことで，共有メモリアクセスのサマリを算出する．さらに，fetch-on-writeを抑制するコード生成を行う．我々は上記の最適化コンパイラ（RCOP）を作成して，ワークステーションクラスタ上に低オーバヘッドなランタイム実装した．SPLASH-2ベンチマークを用いた実験により，コンパイラの最適化の効果を確かめた．台数効果を得るのが困難とされているアプリケーション，FFTとRadixに対して，高い台数効果を得ることができた（16台で逐次の約4倍）．, Software Distributed Shared Memory (DSM) provides shared address spaceat run-time and accepts a wide range of applications, and it is easy toimplement on the existing systems with commodity hardware. An optimizing compiler that directly analyses shared-memory source programs is indispensable for improving theperformance of software DSM systems.The purpose of compiler optimization is to generate codes reducing thecommunication and instruction overheads for software cache-coherencemanagement.The optimizing compiler  performs interprocedural points-to analysis andinterprocedural shared-access set calculations by using intervalanalysis to solve redundancy elimination equations along with lazyrelease consistency model.It generates the codes that avoidfetch-on-write. We have implemented this optimizing compiler, Remote CommunicationOptimizer: RCOP.We also have implemented the lightweight runtimesystems on an SS20 workstation cluster connected with the FastEthernet (100BASE-TX).  The experimental results using the SPLASH-2benchmark suite show that the combination of the optimizing compilerand software DSM is very effective.Our proposed system had highspeed-up ratios for the FFT and Radix programs, that is, challengingapplications for software DSM (about 4 times faster than sequentialprograms on 16 processors).},
 pages = {879--897},
 title = {ソフトウェアDSM機構を支援する最適化コンパイラ},
 volume = {42},
 year = {2001}
}