--- a/cerium.tex	Tue Apr 08 18:04:02 2014 +0900
+++ b/cerium.tex	Fri Apr 18 20:55:25 2014 +0900
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 \section{Cerium}
+Cerium は、Cell 用の Fine-Grain Task Manager として同研究室の宮国が実装した。
+TaskManager, SceneGraph, Rendering Engine の3つの要素から構成されており、PS3 および Linux, MacOS X 上で動作する。
+
+\subsection{Cerium TaskManager}
+TaskManager は、Task と呼ばれる分割されたプログラムを管理する。
+関数やサブルーチンを Task として扱い、Task 同士の依存関係を考慮しながら実行される。
+Task は TaskManager を使って生成する。
+Task を生成する際に、以下のような要素を設定することができる。
+
+\begin{itemize}
+  \item input data
+  \item output data
+  \item parameter
+  \item cpu type
+  \item dependency
+\end{itemize}
+
+input, output, parameter は関数でいうところの引数に相当する。
+cpy type は Task がどのようなの Device の組み合わせで実行されるかを示す。
+dependency は他の Task との依存関係を示している。
+
+\begin{figure}[!h]
+  \begin{center}
+    \includegraphics[scale=0.4]{./images/createTask.pdf}
+  \end{center}
+  \caption{Task Manager}
+  \label{fig:createTask}
+\end{figure}
+
+依存関係が解消され、実行可能になった Task は ActiveTaskList に移される。
+さらに、Scheduler に転送しやすい TaskList に変換してから cpy type に対応する Scheduler に転送される。
+Task が終了すると Scheduler から TaskManager に通知される。
+その通知に従って依存関係が解消され、再び TaskManager から Scheduler に Task が転送される。
+図:\ref{fig:createTask}は Cerium が Task を生成/実行する場合のクラスの構成である。
+
+以下に Task を生成する例題を示す。
+表:\ref{table:TaskManager_api}は Task を生成に用いる API を示している。
+input データを2つ用意し、input データの各要素同士を乗算し、output に格納する multiply という例題である。
+
+\lstinputlisting[caption=multiply,label=test]{./source/multiply.cc}
+
+\begin{table}[htpb]
+  \begin{center}
+    \small
+    \begin{tabular}[htpb]{|c|l|} \hline
+      create\_task & Task を生成する \\ \hline
+      set\_inData  & Task への入力データのアドレスを追加 \\ \hline
+      set\_outData & Task からのデータ出力先アドレスを追加 \\ \hline
+      set\_param   & Task のパラメータ \\ \hline
+      wait\_for    & Task の依存関係 \\ \hline
+      set\_cpu     & Task を実行する Device の設定 \\ \hline
+      spawn        & Task を Queue に登録する \\ \hline
+      iterate      & データ並列で実行する Task として Queue に登録する \\ \hline
+    \end{tabular}
+    \caption{Task 生成に用いる API}
+    \label{table:TaskManager_api}
+  \end{center}
+\end{table}
+
+CPU で実行される Task(OpenCL, CUDA でいう kernel) の記述は以下のようになる。
+表:\ref{table:taskAPI}は Task 側で使用する API である。
+
+\lstinputlisting[caption=task,label=test]{./source/multiply_task.cc}
+
+\begin{table}[ht]
+  \begin{center}
+    \small
+    \begin{tabular}[t]{|c|l|} \hline
+      get\_input  & 入力データのアドレスを取得 \\ \hline
+      get\_output & データ出力先のアドレスを取得 \\ \hline
+      get\_param  & パラメータを取得 \\ \hline
+    \end{tabular}
+    \caption{ Task 側で使用する API }
+    \label{table:taskAPI}
+  \end{center}
+\end{table}
+
+\subsection{Cerium におけるデータ並列}
+Cerium でデータ並列による実行をサポートするために、OpenCL の API に合わせた iterate という API を用意した。
+iterate は length を引数として受け取り、Scheduler で length の値と受け取った引数の個数を次元数として Task 数を計算し、データ並列で実行する Task として生成する。
+
+例として、CPU 数4、一次元で10個のデータに対してデータ並列実行を行なった場合、各 CPU が担当する index は表:\ref{table:dpi}のようになる。
+
+\begin{table}[h]
+  \begin{center}
+    \small
+    \begin{tabular}[t]{c||c|c|c|c} \hline
+      stage&CPU0& CPU1&CPU2&CPU3 \\ \hline
+      1&0&1&2&3 \\ \hline
+      2&4&5&6&7 \\ \hline
+      3&8&9& & \\ \hline
+    \end{tabular}
+    \caption{Data 並列実行時の index の割り当て}
+    \label{table:dpi}
+  \end{center}
+\end{table}
+
+各 CPU が担当する index は SchedTask に格納してある。
+データ並列で実行する Task の記述は以下のようになる。
+
+\lstinputlisting[caption=example,label=test]{./source/multiply_task_dp.cc}
+
+並列プログラムでは、並列化する Task が全部同一であるということは少なくない。
+iterate を実装したことで、Task を生成する部分をループで回す必要はなくなり、OpenCL と同様に1つの記述で異なる index を持つ Task を Multi Core CPU 上で実行することが可能になった。