| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近山 隆 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (40272380)
上田 和紀 早稲田大学, 理工学部, 教授 (10257206)
森 眞一郎 京都大学, 情報学研究科, 助教授 (20243058)
八杉 昌宏 京都大学, 情報学研究科, 助教授 (30273759)
小宮 常康 豊橋技術科学大学, 情報工学系, 講師 (80283638)
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| Research Abstract |
本研究では,計算機システムが備えている広域性と局所性の両方に対応できる適切な計算量モデルとソフトウェアシステムの構築を可能にするために,計算連続体と呼ぶ概念に基づいて,さまざまな観点から,計算に関する既存概念の再検討,統合,および発展を図ってきた.
平成17年度の主要な研究成果は次のとおりである.
1.計算連続体モデルによる計算量解析
本プロジェクトでは,単一計算機内のメモリ階層から計算機間のネットワーク遅延の差異までを,統一的に,かつ簡潔に表現できる計算量モデルとして「計算連続体モデル」を提案してきた.17年度は,このモデルに基づいた計算量解析結果が,従来方法よりも現実の計算に近いものであることを示した.また,複雑な並列アルゴリズムに対しても,その振舞いが把握できるように,計算連続体モデルの仮想機械を設計し,実装した.
2.並行言語モデルLMNtalに関する研究
また本プロジェクトでは,階層グラフの書換えに基づくスケーラブルな並列言語モデルとしてLMNtalを設計し,このモデルの改良を進めてきた.17年度は,このモデル上でプロセス構造の解析技術を確立するとともに,実用に供するプログラミング言語としての実装を行った.階層グラフ書換えは,多重集合書換え計算モデルや自己組織化に基づく計算モデルなどを特別な場合として含んでおり,既存の多くの計算モデルの架け橋となることが期待できる.
3.局所性を重視した処理系実装方式の研究
プログラミング言語の実装において,特に局所性を重視することによって,実行性能が飛躍的に向上することを実証した.その例として,階層的グループ化に基づくコピー型ごみ集めによる局所性改善をあげることができる.これは,スタック溢れに備えたキューを併用することにより,少量のスタックで大部分を深さ優先順にコピーするごみ集め方式の提案であり,仮想記憶の局所性だけでなく,キャッシュの局所性も考慮した実装となっており,実際の計算機上で極めて効率の良い処理系を実現できる技術である.
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