| 研究概要 |
本研究は大規模な最適化問題に適用できるような新しい遺伝的アルゴリズムとして,数千台,数万台の単純なプロセッサの使用を前提にしたSIMD型の遺伝アルゴリズムを開発し,それを高速に実行する並列計算機のアーキテクチャと,プロセッサ要素を設計し,その一部を試作することにより,このシステムの性能を正確に把握することを目指している.昨年度は主としてファーミングモデルによる並列SIMD遺伝アルゴリズムを実現するための共有マトリクスメモリを用いた専用計算機のアーキテクチャについて検討した.
今年度は先ずハードウエア設計言語Parthenonによる共有マトリクスメモリ型専用計算機のプロセッサ要素の設計を行った.なお,次年度からは東京大学大規模集積システム設計教育研究センターが提供するCADツールが使用できるようになり,ハードウエア記述言語VHDLを使用して要素要素の設計を行うことになる.そこで,Parthenonで書いた上記のプロセッサ要素の記述をVHDLに書き換える作業を行った.
一方さらに並列度を高めるために,これとは別に近傍結合型のSIMDマシンによる超並列遺伝アルゴリズムについても研究した.この方式はより多い個体数の場合に適用でき,またより汎用性の高い遺伝アルゴリズム専用マシンになることが期待される.SIMDマシンのプログラミングでは,従来型の場合には,複雑な分岐楮尾を持つプログラムを書くことは非常に難しく,高度な遺伝アルゴリズムを実現するのはかなり困難であることが分かった.ところがMIMD型マシンではSPMDとよばれる,逐次型と殆ど変わらない融通性の高いプログラミングが可能である.SIMDマシンでもSPMD型プログラムが効率よく処理できれば,構造が簡単で超並列マシンに適したSIMDマシンでもSPMDプログラムが効率よく処理する事が出来れば非常に有効である.このために焦点になるのは分岐命令の処理方法である.そこで効果的な分岐命令処理が出来る新しいSIMDマシンのアーキテクチャを研究し,実現可能との見通しを得た.次年度はこの方式を用いたプロセッサ要素とコントロールプロセッサの設計を行い,これまでのものと比較検討する予定である.
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