@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00023335,
 author = {田邊, 浩志 and 本多, 弘樹 and 弓場, 敏嗣 and Hiroshi, Tanabe and Hiroki, Honda and Toshitsugu, Yuba},
 issue = {20(2003-ARC-157)},
 month = {Mar},
 note = {PCクラスタなどの分散メモリシステム上での並列処理方式として，粗粒度タスク(マクロタスク)レベルの並列性を利用するマクロデータフロー処理が注目されている．我々は分散メモリシステム上でマクロデータフロー処理を実現する方式として，明示的な通信によってデータを授受するデータ到達条件による実行方式と，ソフトウェア分散共有メモリによる実行方式を提案してきた．本稿ではそれらをPCクラスタ上に実装し，性能評価をした結果について報告する．, On distributed memory systems such as PC clusters, macro-dataflow processing, which exploits a parallelism among coarse grain tasks (macro-tasks), is considered promising to break the performance limits of loop parallelism. To realize macro-dataflow processing on distributed memory systems, two methods have been proposed. One is the "data reaching conditions", a method to make a sender-receiver pair of a data transfer determined at runtime, and the other uses software distributed shared memory systems. This paper gives comparison results of the two methods on a PC cluster.},
 title = {PCクラスタ上でのマクロデータフロー処理の評価},
 year = {2004}
}