| 研究課題/領域番号 |
23K28058
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03368 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 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 |
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研究代表者 |
増原 英彦 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (40280937)
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| 研究分担者 |
叢 悠悠 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (30847629)
田邉 裕大 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (30985198)
伊澤 侑祐 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (40890827)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2027年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2026年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2025年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2023年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | 言語処理系フレームワーク / 演算加速器 / コード生成手法 / メタインタプリタ / 文脈指向プログラミング / 型安全な計算効果 / 内在的型安全コンパイラ / 継続渡し形式変換 / 依存型システム / GPGPU / 多言語プログラム実行基盤 / 型埋め込みインタプリタ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、多様な実行基盤に対応させたプログラミング言語処理系を、少ない労力で構築できるフレームワークの提供である。具体的には言語処理系フレームワークの設計を拡張し、演算加速器のようなCPUとは異なる命令体系を持つ実行基盤へ向けたコード生成を可能にする手法の提案と、並列実行のような非標準的振る舞いをインタプリタに記述する手段の提案を行う。
研究はコード生成手法とインタプリタ記述の2点に関して並行して進め、最終的に両者を結合する。さらにGPU向け高水準言語の実現を行い、最終的にはフレームワークとして再利用可能な型で他の実行基盤や言語機能の提供へとつなげる。
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| 研究実績の概要 |
非標準実行インタプリタの設計に向けて、インタプリタ記述言語の言語機能に関する研究を進めた。
状況に応じて異なる振舞いをモジュール化する文脈指向プログラミングに関して、表現力とモジュール性の高い状況認識規則を記述できるようにする試みとして、層活性機構のインタフェースを言語を提案し Information and Software Technology誌に出版した。プログラム更新をバージョンによって管理する行為を、バージョンによって異なる振舞いを持つプログラムとして狙えた Programming with Versions 概念についての検討を進めた。複数バージョンのプログラム群を入力とし、共通する名前を持つ定義を「バージョンレコード」へと変換した上で型検査とバージョンの決定を行うコンパイル方式を提案し Asian Symposium on Programming Language and Systems で発表した。
さらに副作用を持つ非標準実行インタプリタやメタインタプリタに対するプログラム変換や検証を行うために必要となる理論的基盤として、型安全な計算効果と制御演算子のより強い同等性を示し、Principles and Practice of Declarative Programming国際シンポジウムにて発表した。また、内在的型安全コンパイラを計算効果を持つ言語に拡張する手法をPartial Evaluation and Program Manipulation国際ワークショップにて発表した。これらの研究を支える依存型システムについて、継続渡し形式変換を1パスで行う方法についての考察もPartial Evaluation and Program Manipulation国際ワークショップにて発表した。
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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
研究方針を修正し、GPU向けコード生成の研究を次年度以降に行うこととして、非標準的インタプリタを記述するためのプログラミング言語機能を中心に研究を進めた。当初計画通りではないが、国際論文誌・国際会議・ワークショップに採択される結果を出すことができ、順調に進展していると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度に成果を得た言語機能に関する研究を引き続き進めてゆく。さらにGPU向けコード生成のために、メタ言語基盤を用いたコード生成手法の研究および、GPU上でのプログラスケジューリング方式に関する研究も進める。
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