# HG changeset patch # User Shinji KONO # Date 1357884959 -32400 # Node ID bb43d09406e19ffef9ba7692c1e9d0f561709650 # Parent fcf3b09ef1a3daf0fa3bd79fa4dbf6703397628b final diff -r fcf3b09ef1a3 -r bb43d09406e1 presen/.DS_Store Binary file presen/.DS_Store has changed diff -r fcf3b09ef1a3 -r bb43d09406e1 presen/alice-presen.ind --- a/presen/alice-presen.ind Fri Jan 11 09:58:57 2013 +0900 +++ b/presen/alice-presen.ind Fri Jan 11 15:15:59 2013 +0900 @@ -11,12 +11,20 @@ これらの経験から並列分散を統一的に扱えるプログラミングフレームワークを考えたい。 +そこで、 + + data segment と code segment で書くというのを考えた + Java で実装して評価した + --並列分散フレームワークには何が求められるのか並列実行単位の記述プロトコルの記述実用的な実装 + 高い対障害性 + Scalability 実験環境の用意 + Version up への対応多言語対応検証や証明への対応 @@ -27,298 +35,186 @@ in Tuple を取り出す out Tuple 書きだす +in, out で待ち合わせを行う + --Federated Linda の Pros and Cons +in/out のAPIさえあれば良いので、言語独立 (良) + +Tuple のキーが文字列でわかりやすい (良) + +切断に強い (良) + +記述部分がスパゲティになりやすい (悪) + +call back を使うと、さらにダメな記述に (悪) + +--Linda のだめな記述の例 + + left.in(Up, new PSXCallback() {public void callback(ByteBuffer reply) { + if (debug) System.out.println("Up from left at"+nodeId); + left.in(Up,this); + leftWaiter.add(reply); + checkSend(ml); + } + --Cerium Task 単位で並列実行するツール +Task を作って scheduler に投入 + +Task のデータは暗黙に通信される + +Open CL 、Spurs Engine などの実装がある + --Cerium の Pros and Cons +Task は短く単純になる (良) + +アセンブラ的なので性能は出やすい (良) + +Task の依存関係は自分で管理 (悪) + +データ構造は基本的に配列になりやすい (悪) + +Task 管理部分が極めて複雑になる (悪) + +--Cerium のだめな記述の例 + + { + int i = half_num-1; + + if (s->bsort[i]) manager->free_htask(s->bsort[i]); + s->bsort[i] = manager->create_task(QUICK_SORT, + (memaddr)&s->data[i*block_num+half_block_num], sizeof(Data)*last_half_block_num, + (memaddr)&s->data[i*block_num+half_block_num], sizeof(Data)*last_half_block_num); + s->bsort[i]->flip(); + s->bsort[i]->set_cpu(GPU_0); + s->bsort[i]->set_param(0,(memaddr)last_half_block_num); + } + + for (int i = 0; i < half_num; i++) { + s->bsort[i]->wait_for(s->fsort[i]); + s->bsort[i]->wait_for(s->fsort[i+1]); + s->bsort[i]->no_auto_free(); + s->bsort[i]->spawn(); + } + + +--Linda と Cerium の良いとこ取りをしたい + +Task 依存は、Tuple の依存で決まる + +コードをTaskに分割する + Code Segment + +データをTupleに分割する + Data Segment + +Code と Data は双対になるはず + --Data segment と Code Segment +Code segment には input data segment と output data segment がある + +

+ --Java Implmentation : Alice +data segment は key (strig) でアクセスされる + +input data segment は書き込みを待つ + +--Local / Remote data segment Manager + +Data Segmentを管理するのが、Data Segment Manager 各ノード毎に、Local DS ManagerとRemote DS Managerが存在する。 + +Local DS Managerはノード固有のKey Value Storeであり、Remote DS Managerは他のノードのLocal DS Managerのproxyである。 + +

+ --CS/DS API ---Alice Architecture +input data segment の作成 (PEEKとTAKE) + public Receiver ds1 = ids.create(CommandType.TAKE); +key の設定 + ds1.setKey("finish"); +output data segment の書き出し (put と update) + ods.put("local", "finish", ValueFactory.createNilValue()); + +これらを用いてデータの送受信を行う。 + +--Data segment の型 + +MessagePack を使用すると、そのままオブジェクトを data segment に使える + + import org.msgpack.annotation.Message; + @Message + public class FishPoint { + public float x = 0.0f; + public float y = 0.0f; + public float z = 0.0f; + } + + +--Example ---Sample Application + public class SendWidth extends CodeSegment { + Receiver width = ids.create(CommandType.PEEK); + @Override + public void run() { + int width = this.width.asInteger(); + ods.put("parent", "widths", width); + System.out.println("send widths: " + width); + SendWidth cs = new SendWidth(); + cs.width.setKey("local", "width", this.width.index); + } + } + + +--Sample Application 水族館の例題 + +複数の魚が複数のディスプレイ上を移動する。 + +魚のうち一匹はクライアントが操作することができる。 + +トポロジーはツリー状に構成してある。 +