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| author | Masataka Kohagura <e085726@ie.u-ryukyu.ac.jp> |
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--- a/paper/bibliography.tex Wed Feb 26 04:15:25 2014 +0900 +++ b/paper/bibliography.tex Wed Feb 26 19:24:11 2014 +0900 @@ -11,5 +11,10 @@ \bibitem{kinjyo}金城裕、河野真治、多賀野海人、小林佑亮 (琉球大学)\\ ゲームフレームワーク Cerium Task Manager の改良\\ 情報処理学会システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会 (OS), April 2011 - +\bibitem{bmsearch}金城裕、河野真治、多賀野海人、小林佑亮 (琉球大学)\\ +ゲームフレームワーク Cerium Task Manager の改良\\ +情報処理学会システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会 (OS), April 2011 +J.S.Moore, R.S. Boyer.\\ +A Fast String Searching Algorithm\\ +Communications of the Association for Computing Machinery, pp.762-772, 1977 \end{thebibliography}
--- a/paper/chapter3.tex Wed Feb 26 04:15:25 2014 +0900 +++ b/paper/chapter3.tex Wed Feb 26 19:24:11 2014 +0900 @@ -82,7 +82,7 @@ \end{breakbox} 生成時に設定したデータ群を受け取り、それらのデータを pread の引数に渡す。読み込まれたファイルは read\_text に格納される。 -ハードディスクに保存されている 10GB のテキストファイルを分割して読み込み終わるまでの時間を表\ref{table:preaddata}に示す。 +ハードディスクに保存されている 10GB のテキストファイルを分割して読み込み終わるまでの時間を下記に示す。 分割サイズとは、1回の読み込み量である。 \begin{tiny} \begin{table}[ht] @@ -98,7 +98,6 @@ 16MB & 123.6 \\ \hline \end{tabular} - \caption{file read の実行結果} \end{center} \end{table} \end{tiny} @@ -109,8 +108,9 @@ \section{ファイルに対して処理を行う例題} 読み込んだテキストファイルに対して文字列検索を行う例題として、力任せ法と Boyer-Moore String Search を実装した。 -Boyer-Moore String Search は 1977 年に Robert S. Boyer と J Strother Moore が開発した効率的なアルゴリズムである。 -なお、テキストファイルに含まれている文字列を text、検索する文字列を pattern と定義する。 +Boyer-Moore String Search は 1977 年に Robert S. Boyer と J Strother Moore が開発した効率的なアルゴリズムである。\cite{bmsearch} + +以下、テキストファイルに含まれている文字列を text、検索する文字列を pattern と定義する。 \subsection{力任せ法} 力任せ法(総当り法とも呼ばれる)は、text と pattern を先頭から比較していき、 @@ -181,7 +181,7 @@ (a) のように、a で不一致が起こった場合は、着目点を右に1つか3つ移動できる。 しかし、着目点を右に3つずらしてしまうと、(b-1)のように text の途中にある "abac" という文字列を見逃してしまう。着目点を右に1つずらせば、(b-2)のように検索漏れを起こすことはなくなる。 -このように、pattern に同じ文字が複数入っている場合は、末尾から一番近いほうを適用する。よって、図\ref{fig:bmsearchinclude}では、不一致時の文字が a であれば右に1つ、b であれば右に2つ着目点をずらすことができる。 +このように、pattern に同じ文字が複数入っている場合は、末尾から一番近いほうを適用する。よって、図\ref{fig:bmsearchsame}では、不一致時の文字が a であれば右に1つ、b であれば右に2つ着目点をずらすことができる。 \begin{figure}[htbp] \begin{center} @@ -306,24 +306,25 @@ ファイルを分割したときに、分割される部分で pattern が含まれる場合が存在する。 その場合は、本来の読み込み部分の text の長さ $L$ に加えて、pattern の長さ $s$ だけ多く読みこむように設計することでこの問題は解決できる。 しかし、1 つの Search Task の text の長さが $L+s$ の場合だと、pattern が Search Task 1 に含まれ、Search Task 2 にも含まれてしまう。 -(図\ref{fig:includeiotask}) +(図\ref{fig:iodivfail}) \begin{figure}[htbp] \begin{center} \includegraphics[width=1.0\textwidth]{fig/iodivfail.pdf} \end{center} \caption{分割周りの処理・失敗時 (例:doing の検索)} -\label{fig:includeiotask} +\label{fig:iodivfail} \end{figure} それを解決するために、1つの Search task の text の長さに pattern の長さを加えてから 1 引いた数だけ読み込むようにすればそのような問題は起こらない。よって、読み込むデータ量は $ L + s -1 $となる。 +(図\ref{fig:iodivsuc}) \begin{figure}[htbp] \begin{center} \includegraphics[width=1.0\textwidth]{fig/iodivsuc.pdf} \end{center} \caption{分割周りの処理・成功時 (例:doing の検索)} -\label{fig:includeiotask} +\label{fig:iodivsuc} \end{figure} \newpage
--- a/paper/chapter4.tex Wed Feb 26 04:15:25 2014 +0900 +++ b/paper/chapter4.tex Wed Feb 26 19:24:11 2014 +0900 @@ -1,14 +1,18 @@ \chapter{並列処理向け I/O の設計と実装} \label{chap:poordirection} -\section{map reduce の設計} +\section{map reduce} +Cerium 側でファイルの分割読み込みを行い、それらに対して何らかの処理を行う map 処理、map 処理を行ったあとのデータ を集計する reduce 処理をユーザーが記述する。 +(図\ref{fig:mapreduce}) + \begin{figure}[htbp] \begin{center} \includegraphics[width=0.8\textwidth]{fig/mapreduce.pdf} \end{center} \caption{map reduce image} -\label{fig:mmap} \end{figure} +\label{fig:mapreduce} +\end{figure} \newpage @@ -130,11 +134,9 @@ \newpage \section{I/O 専用 thread の実装} -Cerium Task Manager では、各種 Task にデバイスを設定することができる。デバイスとは、GPU や CPU であり、GPUを利用するときは GPU\_ANY、CPU を利用するときは SPE\_ANYと設定することによってデバイスを利用できる。 - +Cerium Task Manager では、各種 Task にデバイスを設定することができる。 SPE\_ANY を使用すると、Task Manager で CPU の割り振りを自動的に行う。しかし、この機能を使用すると、Blocked Read に影響を与えてしまう。 - -Blocked Read 、Task それぞれに SPE\_ANY で CPUを自動的に割り振ると、Task Manager 側で自動的に CPU を割り当てる。このように CPU を割り当ててしまうと、本来 Blocked Read は連続で読み込むはずが、他の Task を割り当てられてしまう。 +Blocked Read 、Task それぞれに SPE\_ANY にてデバイスの設定を行うと、Task Manager 側で自動的に CPU を割り当てられ、本来 Blocked Read は連続で読み込むはずが、他の Task を割り当てられてしまう。 (図\ref{fig:speany}) \begin{figure}[htbp]
--- a/paper/chapter6.tex Wed Feb 26 04:15:25 2014 +0900 +++ b/paper/chapter6.tex Wed Feb 26 19:24:11 2014 +0900 @@ -40,7 +40,3 @@ キャッシュが無効になってしまうと、Blocked Read で実装した文字列検索は複数回実行するときに不利となる。 なぜこのようなことが起こるのか調査して、それが起こらないように実装していきたい。 - -\subsection{Blocked Read を Cerium API化} -現段階での Blocked Read の実装は、複雑な書き方で実装しなければならない。 -この実装を Cerium の API に落としこむことによって、簡単に実装できるようにしたい。
--- a/paper/fig/blockread.graffle Wed Feb 26 04:15:25 2014 +0900 +++ b/paper/fig/blockread.graffle Wed Feb 26 19:24:11 2014 +0900 @@ -26,7 +26,7 @@ <key>MasterSheets</key> <array/> <key>ModificationDate</key> - <string>2014-02-25 17:59:41 +0000</string> + <string>2014-02-26 09:31:22 +0000</string> <key>Modifier</key> <string>masataka kohagura</string> <key>NotesVisible</key> @@ -5066,7 +5066,7 @@ </dict> <dict> <key>Bounds</key> - <string>{{45.069235120500835, 41.95830045427595}, {66.857142857142861, 14}}</string> + <string>{{42.7835124905002, 41.958292824881418}, {66.857142857142861, 14}}</string> <key>Class</key> <string>ShapedGraphic</string> <key>FitText</key> @@ -7299,6 +7299,20 @@ <key>Draws</key> <string>NO</string> </dict> + <key>stroke</key> + <dict> + <key>Color</key> + <dict> + <key>b</key> + <string>0</string> + <key>g</key> + <string>0</string> + <key>r</key> + <string>1</string> + </dict> + <key>Width</key> + <real>3</real> + </dict> </dict> <key>Text</key> <dict> @@ -37082,8 +37096,8 @@ <integer>69</integer> <key>Points</key> <array> - <string>{293.77336668065089, 261.76210954640061}</string> - <string>{264.53048820004096, 269.97740650994837}</string> + <string>{293.77846579980275, 261.76212813807018}</string> + <string>{264.53262369012168, 269.97947652475108}</string> </array> <key>Style</key> <dict> @@ -37117,8 +37131,8 @@ <integer>68</integer> <key>Points</key> <array> - <string>{287.36645562654638, 234.7032853856476}</string> - <string>{267.69540837965349, 235.6672055667959}</string> + <string>{287.36645619768007, 234.70423472999425}</string> + <string>{267.69565814955092, 235.66859563418629}</string> </array> <key>Style</key> <dict> @@ -37152,8 +37166,8 @@ <integer>67</integer> <key>Points</key> <array> - <string>{287.36642220845039, 159.77561736965555}</string> - <string>{267.69542393572857, 158.81171150147918}</string> + <string>{287.3664227323024, 159.77466803033002}</string> + <string>{267.69567370098628, 158.81032144567882}</string> 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<string>{360.67789111602877, 149.63712594094957}</string> - <string>{314.68250282392256, 137.10371620165293}</string> + <string>{360.6778911554448, 149.63710402589672}</string> + <string>{314.68250294095174, 137.10367272606146}</string> </array> <key>Style</key> <dict> @@ -41544,11 +43707,11 @@ <key>WindowInfo</key> <dict> <key>CurrentSheet</key> - <integer>19</integer> + <integer>6</integer> <key>ExpandedCanvases</key> <array/> <key>Frame</key> - <string>{{1499, 1365}, {1184, 874}}</string> + <string>{{1535, 1133}, {952, 850}}</string> <key>ListView</key> <true/> <key>OutlineWidth</key> @@ -41562,9 +43725,9 @@ <key>SidebarWidth</key> <integer>120</integer> <key>VisibleRegion</key> - <string>{{-108.99999999999999, 0}, {777.03702331406942, 544.44443482920974}}</string> + <string>{{-28, 0}, {614.28569446444953, 534.58644891581844}}</string> <key>Zoom</key> - <real>1.3500000238418579</real> + <real>1.3300000429153442</real> <key>ZoomValues</key> <array> <array> @@ -41677,6 +43840,16 @@ 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--- a/paper/thanks.tex Wed Feb 26 04:15:25 2014 +0900 +++ b/paper/thanks.tex Wed Feb 26 19:24:11 2014 +0900 @@ -6,18 +6,15 @@ %GISゼミや英語ゼミに参加した人はその分も入れておく． %順番は重要なので気を付けるように．(提出前に周りの人に確認してもらう．) -\hspace{1zw}本研究の遂行，また本論文の作成にあたり、御多忙にも関わらず終始懇切なる御指導と御教授を賜わりましたhoge助教授に深く感謝したします。 - -また、本研究の遂行及び本論文の作成にあたり、日頃より終始懇切なる御教授と御指導を賜わりましたhoge教授に心より深く感謝致します。 +\hspace{1zw}本研究の遂行，また本論文の作成にあたり、御多忙にも関わらず終始懇切なる御指導と御教授を賜わりました河野准教授に深く感謝したします。 -数々の貴重な御助言と細かな御配慮を戴いたhoge研究室のhoge氏に深く感謝致します。 -また一年間共に研究を行い、暖かな気遣いと励ましをもって支えてくれたhoge研究室のhoge君、hoge君、hogeさん並びにhoge研究室のhoge、hoge君、hoge君、hoge君、hoge君に感謝致します。 +一年間共に研究を行い、ご指導や暖かな気遣いと励ましをもって支えてくれた河野研究室の大城氏、當間氏、谷成氏、渡真利氏、杉本氏、平良氏、小久保、徳森君の皆様に感謝しています。 最後に、有意義な時間を共に過ごした情報工学科の学友、並びに物心両面で支えてくれた両親に深く感謝致します。 \begin{flushright} - 2010年 3月 \\ hoge + 2014年 2月 \\ 古波倉 正隆 \end{flushright}
--- a/slide/index.html Wed Feb 26 04:15:25 2014 +0900 +++ b/slide/index.html Wed Feb 26 19:24:11 2014 +0900 @@ -24,53 +24,61 @@ --> <article > <h1>Cerium による並列処理向け I/O の設計と実装</h1> - <h3 class="title">Masataka Kohagura 12th, February</h3> + <h3 class="title">Masataka Kohagura 27th, February</h3> <div align="right">担当教官 : 河野 真治</div> </article> <article> - <h3>研究背景と目的</h3> + <h3>研究概要</h3> + <p> + 当研究室ではCellおよびLinux、 Mac OS X上で動く並列プログラミングフレームワーク、 Ceriumの開発・改良を行っている + </p> + <img src='images/resources.png' style="height:200px" align="middle"> <p> - 近年のCPUのほとんどはマルチコアであり、それらの性能を引き出すためには並列プログラミングが必須となっている。 - そこで当研究室では、並列プログラミング用フレームワーク、Cerium 及び Cerium Task Manager の開発を行い、提供することによって並列プログラミングを容易にしている。 + 本研究では + <font color=red> + <ul> + <li>ファイル読み込みと文字列検索の分離 + </li> + <li>I/O専用の Threadを追加 + </li> + </ul> + </font> </p> <p> - 先行研究では Task の並列化によって、プログラム全体の処理速度は向上している。しかし、ファイル読み込み等の I/O処理 と Task が並列に動作するようにはされていない。 + I/0 を含む Task の動作改善を行った </p> - <p> - 本研究では I/O処理 と Task が並列に動作するような設計、実装によってプログラム全体の並列度、及び処理速度を上げていく。 - </p> + + </article> - <article> - <h3>Cerium Task Manager について</h3> - <ul> - <li> - 当研究室で開発している並列プログラミングフレームワーク。 - </li> - <li> - PS3 に搭載されている Cell 向けに開発を行っていた。近年では、Mac OS X、Linux でも使用ができるように改良された。 - </li> - </ul> - </article> - <article> - <h3>並列処理向け I/O の 設計と実装</h3> - <br> - <ul> - <li>I/O を含む Task の説明</li> - <li>mmap の説明</li> - <li>Blocked Read の設計と実装</li> - <li>IO専用 therad の追加</li> - <li>ベンチマーク</li> - </ul> + <h3>Cerium Task Manager</h3> + <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"> + <tbody> + <tr> + <td><img src='images/ceriumtaskmanager.png' style="height:280px"></td> + <td> + <ol> + <li>Taskを生成</li> + <li>依存関係のチェック</li> + <li>Schedulerに転送</li> + <li>並列実行</li> + </ol> + </td> + </tr> + </tbody> + </table> + <p> + I/O 専用の Thread を用意することにより、読み込みに専念させることができる + </p> </article> <article> <h3>I/O を含む Task の説明</h3> <br> - <img src='images/includeIOTask.png' style="height:250px" align="middle"> + <img src='images/includeIOTask.png' style="height:270px" align="middle"> <ol> <li>テキストファイルの読み込み後、ファイルをある一定の大きさに分割する</li> <li>分割したテキストファイルに対して、それぞれ計算を行う</li> @@ -112,7 +120,9 @@ </li> <li> ファイルがメモリに展開されるタイミングは、そのファイルに対して文字列検索を行うときである。<br><br> + <font color=red> →つまり、文字列検索が行われるときに初めてメモリにファイルが格納されるので、ファイル読み込みと文字列検索が分離できない。 + </font> </li> </ul> </article> @@ -129,10 +139,10 @@ メモリへの呼び出しを自分で書ける(制御できる) </li> </ul> - 以後、ファイルに対して文字列検索を行う処理を Task と定義する。 + 以後、文字列検索を行う処理を Task と定義する。 </article> - <article class='smaller'> + <article> <h3>Blocked Read の実装</h3> <br> <img src='images/blockread.png' style="height:250px"align="middle"> @@ -140,21 +150,16 @@ <ul> <li> - Task を 1 つずつ生成するのではなく、ブロック単位で生成する。<br> - この図では、1 Block 当たり n 個の Task を生成する。<br> + Task を 1 つずつ生成するのではなく、ブロック単位で生成して起動する<br> (1つずつ生成すると、生成された Task でメモリを圧迫するため) </li> <li> - Task 1つ当たりの読み込む領域を L とする。<br> - Blocked Read Task 1つ当たり、メモリに格納する大きさは L × n となる。 - </li> - <li> - Blocked Read Task が読み込み終わるまで、Task Block に wait を掛ける。<br> - (Read Task がファイルをメモリに格納する前に走ると、まだ格納していない領域を読みこんでしまう。) + Blocked Read Task が読み込み終わるまで、Task Blockを待たせる<br> </li> </ul> </article> +<!-- <article class = 'smaller'> <h3>I/O 専用の therad を追加 (1/2)</h3> <br> @@ -171,24 +176,22 @@ </li> </ul> </article> +--> - <article class='smaller'> - <h3>I/O 専用の therad を追加 (2/2)</h3> + <article> + <h3>I/O 専用の therad を追加</h3> <br> <img src='images/IO_0blockread.png' style="height:350px"> <ul> - <li>IO_0 という I/O 専用の Thread を追加した。</li> <li>Blocked Read Task が最優先されるので、他の Task に割り込まれなくなる<br> - これにより、Blocked Read Task が連続で動作する。 </li> </ul> </article> <article> - <h3>ベンチマーク(1/2)</h3> + <h3>実験環境</h3> <br> - <h3 class="yellow">実験環境</h3> <ul> <li> Mac OS X 10.9.1</li> <li> 2*2.66 GHz 6-Core Intel Xeon</li> @@ -200,71 +203,51 @@ </ul> </article> - <article class = 'smaller'> - <h3>ベンチマーク(2/2)</h3> - <ul> - <li> - ファイルがキャッシュに残っていない状態での測定 - </li> - <li> - one task size 128KByte - </li> - <li> - Task Blocks 48 - </li> - <li> - CPU num 12 - </li> - </ul> - <br> - <h3 class="yellow">結果</h3> + <article> + <h3>実験結果</h3> <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"> <tbody> <tr> <td>read mode</td> + <td>CPU num</td> <td>ave time(s)</td> </tr> <tr> <td>mmap</td> - <td>154.6</td> + <td>2</td> + <td>106.2</td> + </tr> + <tr> + <td bgcolor="#ffffcc">mmap</td> + <td bgcolor="#ffffcc">12</td> + <td bgcolor="#ffffcc">154.6</td> </tr> <tr> <td>一括Read</td> + <td>12</td> <td>114.9</td> </tr> <tr> - <td>Blocked Read & SPE_ANY</td> + <td>Blocked Read(SPE_ANY)</td> + <td>12</td> <td>106.0</td> </tr> <tr> - <td>Blocked Read & IO_0</td> - <td>99.2</td> - </tr> - <tr> - <td>[参考] mmap (CPU num:2)</td> - <td>106.2</td> + <td bgcolor="#ffffcc">Blocked Read(IO_0)</td> + <td bgcolor="#ffffcc">(I/0) 1 + (Task) 11</td> + <td bgcolor="#ffffcc">99.2</td> </tr> </tbody> </table> - </article> - - - <article> - <h3>考察</h3> - <br> <ul> <li> - 実験結果から、mmap より、Blocked Read & IO_0 の実行速度が36%改善された。<br> + Blocked Read & IO_0 が mmap より<font color=red>1.55倍</font>実行速度が向上した。<br> </li> <li> - mmap では 1つ1つの Task がファイルの読み込みを行うが、Blocked Read だと複数 Task 分のファイルを読み込んでいるので、メモリへの呼び出し回数が少ない Blocked Read のほうが速くなったと考えられる。 - </li> - <li> - I/Oを含む並列処理を mmap で実装すると遅くなるので、このような例題の場合は Blocked Read で読み込む必要がある。 + mmap では 1つ1つの Task がファイルの読み込みを行ってしまうため、読み込み回数が多くなり実行速度が遅くなったと考えられる。 </li> </ul> - </article> <article>