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本研究では、階層型クラスタシステムの性能を最大限に利用するOpenMP翻訳実行環境の開発を行っている。
特に今年度は、記憶空間の変換技術に関する研究、及びコンパイル時の最適化技術に関する研究を行った。
OpenMPプログラムは全スレッドが一次元の記憶空間を共有するモデルである。一方本研究で構築するシステムは各計算機のローカルメモリのアドレス、及び計算機ごとにつけられたプロセス番号の対からなる二次元の記憶空間を提供する。そのため、一次元の記憶空間で表現されたデータを二次元の記憶空間に配置し、アクセスするための変換技術が必要である。また、基本的に他の計算機上のメモリに配置されたデータへのアクセスはコストが大きく、さらにクラスタをまたがったアクセスにはより大きなコストが必要となる。そこで、可能な限り自分のローカルメモリへのアクセス、もしくはクラスタ内のアクセスだけで計算を行えるようにデータを配置する必要がある。今年度の研究では、プログラム中のデータのアクセスパターンに応じて各クラスタにデータを分散配置し、さらにその配置に応じてプログラム中のデータアクセス部分を変換する技術に関する研究を行った。今年度は、予想以上にアクセスパターンの解析部分に時間がとられたためシステムとして動作するにはいたらなかったが、本研究の最終年度となる来年度には完成させる予定である。
さらに、最適化技術の予備調査として最新プロセッサの性能調査を行った。最適化技術の開発に当たってはプロセッサと通信機器の性能の比率が重要であるが、これらの性能は年々向上している。昨年度の研究で行った通信性能の調査の結果と合わせ、最新の情報を元に最適化技術の開発を進める。
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