@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00080213,
 author = {山崎, 健生 and 宮本, 大輔 and 中山, 雅哉 and Takeo, Yamasaki and Daisuke, Miyamoto and Masaya, Nakayama},
 book = {ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム論文集},
 month = {Jan},
 note = {近年の計算機環境はマルチコア・クラスタ・グリッド・クラウドと並列分散化が進んでいる．これらの環境では，マルチコア・マルチ CPU といった階層化非対称構造など複雑な構造でのプログラミングが課題となっており，さらに今後は S.C. (スーパーコンピュータ) や PC を組み合わせて利用するなどの複雑な環境でのプログラミングも必要となってきている．このような複雑な環境の中，並列分散処理アプリケーション開発の効率化が必要とされ，多くの言語やパラダイムが検討されている．我々はその中から明示的にタスクを資源に割当てるパラダイムに着目し，C++用ライブラリ TPDPL(Template Parallel Distributed Processing Library) として設計・実装している．本稿ではライブラリ中の PE(Processing Element ) コンテナとタスクマッピングアルゴリズムの実装をおこない，それらを S.C.(T2K 東大版) とプライベートクラスタとクラウドの異種混合環境で評価し，負荷分散効果を確認した．, Modern computing architectures are increasingly parallel distributed. This trend is driven by multi-core processors, grid, cluster and cloud-computing. These systems are complicated because of their scale, heterogeneous structures, and asymmetric architectures. Therefore, more productive paradigm that assists development of parallel distributed processing applications is required and has been considered. In this paper we pay attention to task mapping paradigm, and design C++ parallel distributed programing library, TPDPL (Template Parallel Distributed Processing Library), and develop PE (Processing Element) Containers and task mapping algorithms. Finally we report the performance evaluation of them on T2K open supercomputer and private cluster computer and cloud computer and we confirm the performance of TPDPL task mapping system.},
 pages = {15--22},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {C++用タスクマッピングライブラリの実装と異種混合環境での評価},
 volume = {2012},
 year = {2012}
}