研究課題
本年度は通信部分を中心に開発作業を行った。特に並列処理に必要となるデータ移動のためのアルゴリズムを重点的に設計し、それをCaravelaに実装する作業を行った。この開発作業を遂行中に新しい実行手法が開発された。通信のグラフを事前に描き、それを自動的に解析して、実行を並列化、および、パイプライン実行が可能な実行順序に並び替えるアルゴリズムを発明した。この並列タスクのパイプライン化手法をPEA-STを名付け、CarShを用いた実行環境を実装した。PEA-STは、自動的にタスクを並列、および、パイプライン実行するだけでなく、物理的に単一のアクセラレータの利用効率を上げることも確認され、これまでにない、新たなアクセラレータ実行手法であることを確認した。この成果はIEEE国際会議であるIPDPSにて論文として発表した。さらに本手法に関するアルゴリズムをジャーナル論文にまとめ、広く公表した。本研究は最終年度であることから、NOVA Science Publishers（米国）からの出版依頼を受け、Caravelaプロジェクトの集大成として、これまでの研究成果、および、本研究課題の成果を書籍として出版した。本書籍では、Caravelaプロジェクトをはじめるに至った経緯から、その基本的アイデア、および、本研究課題のマクロ並列化に至るまでの全成果について詳説した。さらに、本研究課題の開始当初では技術的に不可能であったが、近年では組込みシステム向けのGPUやアクセラレータが発売されてきた。このような技術変遷にも、本研究の成果が適用可能であることを、実機を使って試行し、その可能性についても議論した。アクセラレータ自体のアーキテクチャには大きな変遷がないため、本研究で得られた成果はそのまま適用可能であり、さらに、性能をそのまま踏襲することができることを確認し、本研究を総括した。
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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International Journal of Networking and Computing
巻: Vol 5, No 1 ページ: 159-179
Proceedings of Parallel & Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW), 2014 IEEE International
巻: Vol. 1 ページ: 19-23
10.1109/IPDPSW.2014.74
