@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017878,
 author = {稲永健太郎 and 日下部, 茂 and 雨宮, 真人 and Kentaro, Inenaga and Shigeru, Kusakabe and Makoto, Amamiya},
 issue = {SIG08(HPS2)},
 journal = {情報処理学会論文誌ハイパフォーマンスコンピューティングシステム（HPS）},
 month = {Nov},
 note = {並列・分散処理における細粒度データフロー計算の有効性を実証するため，我々はnon-strictなデータフロー言語およびその処理系の開発を進めている．この種の言語は，明示的な並列・分散処理の実行制御の記述が不要で，抽象度の高いプログラム記述が容易であるという魅力的な特徴を持つ．特に構造データ処理の記述において，この特徴が非常に有効である．しかしながら，既存の分散メモリシステム上でのこの種のプログラム実行において，データフロー計算モデルとノイマン型計算モデルとの違いから，頻繁な細粒度レベルの動的スケジューリングと構造データへの非同期なアクセスのオーバヘッドが生じる．本稿では，この種のオーバヘッドを削減するため，構造データ間の依存関係を解析し，構造データの生産者・消費者を静的に実行順序付け，生産者・消費者実行をパイプライン化する手法を提案する．複数の分散メモリシステム上での評価の結果，本手法が，分散メモリシステム上での細粒度non-strictデータフロー構造データ処理および細粒度マルチスレッド実行のオーバヘッドを削減し，プログラムの実行効率向上に有効であることを示す．, Fine-grain non-strict data structures such as I-structure provide high level abstraction to easily write programs with potentially high parallelism due to the eager evaluation (lenient evaluation) of non-strict functions and non-strict structured-data such as an array. Non-strict data structures require frequent dynamic scheduling at a fine-grain level, which offsets the gain of latency hiding. In addition to the dynamic scheduling at a fine-grain level, asynchronous accesses to structured-data using non-strict data structures also cause heavy overhead on distributed memory systems. In order to reduce overhead of fine-grain non-strict structured-data, we propose a compilation technique to analyze dependencies between the structured-data and to schedule producers and consumers of the structured-data. The performance evaluation results indicate that the technique is effective to improve the performance of fine-grain non-strict programs with structured-data on distributed memory systems.},
 pages = {73--84},
 title = {分散メモリシステム上での細粒度non - strictデータフロー構造データの生産者・消費者間パイプライン実行},
 volume = {41},
 year = {2000}
}