研究課題/領域番号 |
21K11822
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
渡部 卓雄 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (20222408)
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研究分担者 |
森口 草介 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (60733409)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 関数リアクティブプログラミング / 組込みシステム / 非同期実行 / 対話的処理系 / 分散システム / サイバーフィジカルシステム / アクターモデル / 非同期処理 / 型システム |
研究開始時の研究の概要 |
アクターモデルの考え方を取り入れた関数リアクティブプログラミング(FRP)言語の利用が,サイバーフィジカルシステム(CPS)の実行効率および信頼性の向上に寄与することを明らかにする. 本研究の特色は,非同期通信に基づく並行計算モデルであるアクターモデルを用いてFRP言語の実行系を実現することで,宣言的記述による高信頼CPSの開発支援と,非同期性による高効率な実行の両方を可能にすることにある.これにより,実時間処理や協調・耐故障動作等を副作用のない関数として表現することによる記述性向上と形式的検証の実現,および非同期実行や間欠実行による省電力化と高速化がそれぞれ可能になることを明らかにする.
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研究実績の概要 |
(a) 前年度に引き続き,小規模組込みシステム向け関数リアクティブプログラミング(FRP)言語Emfrpのための非同期処理機構について研究を行なった.提案手法は一般的な並行プログラミングに用いられるfutureやpromiseに類似しているが,FRPの特徴である時変値更新による動作の応答性の高さを維持しながら,時間のかかる処理の非同期的な実行を純粋なFRPの枠組み内で可能にしている.今年度は当該機構を用いて記述されたプログラムのEmfrpおよびランタイムシステムへのコンパイル手法を与え,ロボットの制御を例題としてその有用性を明らかにした. (b) Emfrpをはじめとする,現在までに我々が設計・実装してきた小規模組込みシステム向けFRP言語の処理系は全てクロスコンパイル方式をとっている.この方式ではプログラムの修正・テストのサイクルに時間がかかるため,本年度我々はターゲット上で直接対話的開発を可能にするREPL(トップレベル)機能をもつFRP言語のインタプリタEmfrp-REPLの設計・実装を行なった.メモリ消費量およびend-to-endレイテンシを評価し,MicroPython等の既存の処理系と同等以上の性能であることを明らかにした. (c) 一般にFRPにおいてはグリッチ(時変値の更新タイミングの不整合)が発生しないようにする必要がある.逐次システムにおいては時変値の依存関係をトポロジカルソートした結果に沿った実行を行う等でグリッチを避けているが,分散システムの場合はそう簡単ではない.過去に我々は部分的にグリッチを避けるための分散実行アルゴリズムを提案しているが,本年度は完全にグリッチを避ける実行方式を提案した.本手法ではパルスノードと呼ばれる同期機構を導入することで,時変値更新のレイテンシおよびスループットの両面で既存研究よりも高い性能を示している.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究成果概要の(a)に述べた成果は効率的な非同期実行方式の提案であり,本研究課題の目的であるアクターモデルにもとづくCPS向けFRP言語の実行基盤となるべきものであり,その点では研究はおおむね順調に進展していると言える. 特に今年度は,半導体不足で昨年度導入できなかった機材を購入することができ,当初予定していた組込みシステムの消費電力への影響に関する実験を行うこともできている. また,研究成果概要の(b)ではARMやESP32などの小規模なマイクロコントローラで動作するFRP言語インタプリタの実装を完成させており,メモリ消費量等の実行時リソースの管理についてある程度の知見を得ることができている. その点においても,予定していたFRP言語における実行時リソースの制御についての研究はおおむね順調に進展していると言える.
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今後の研究の推進方策 |
本年度に引き続き,研究成果概要の(a)で述べた非同期実行方式を実機(組込み機器)において評価を行う.加えて,昨年度の成果として報告した組込みシステム向けFRP言語におけるメモリ制約を型システムによって強制する手法を統合し,その評価を行う.また,型システムではカバーできないプログラムの性質について検証を行うための形式的検証手法についても検討する. また,計算リソース,特にシステムの消費電力をモニタしつつ実行する方式や,CPUのDeep Sleep機構を用いた間欠計算の導入による消費電力の低減方式を検討する.コードと実行時メモリそれぞれの大きさと実行速度,および間欠実行のオーバーヘッドについて評価を行う. 加えて,研究成果概要の(b)で述べた対話的実行系(REPL)をもつFRP言語について,VMを用いた実装を行うことによるパフォーマンス向上,およびメモリリソースの管理手法の改良等を行う.
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