2012 Fiscal Year Annual Research Report
次世代超低電力メニコア向けプログラム自動マッピングアーキテクチャの研究
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22700053
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
中田 尚 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 特任助教 (00452524)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 計算機システム / 省エネルギー |
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| Research Abstract |
本研究の目的は次世代超低電力メニィコアにおいて最大の課題となるデータ供給スループットの制約を解消するための、プログラム自動マッピング手法および最適なハードウェア構成の自動判定手法の提案である。24年度はこれまでの研究を発展させ、ハードウェア規模を超える命令列を実行するための時分割実行機構および対故障機能を導入した場合の性能及びハードウェアコストの評価を行った。また、引き続き自動マッピング手法の検討を行った。
【１】線形アレイ型プロセッサの正確な性能予測：本計画については初年度に作成した高精度シミュレータを拡張し、時分割実行および対故障機能を搭載した場合の正確な性能予測に対応した。これにより、より多くのプログラムに対して、適切なハードウェア構成を提案できるようになった。
【２】既存プログラムの自動マッピング手法の提案：本計画についてはプログラム中のデータ入出力の解析手法について検討をおこなった。その結果いくつかの典型的なプログラムに対して自動で変換が出来る見通しを得た。これにより、専門的な知識が無くとも対象プロセッサを利用することにどのような入出力が発生するのかを解析することが出来た。また、自動変換が困難な例も具体的に判明した。このようなプログラムは自動変換ではなくユーザにどういった点が障害になっているのかを適切に提示することが重要である。
【３】最適なハードウェア構成の検討：【１】で検討を行った時分割実行方式および耐故障機能を搭載した場合の構成およびそのハードウェアコストの評価を行った。これらの成果を統合することにより、より多くの構成候補から最適解を求めることが可能となった。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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