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Gears OS における並列処理
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Takui Higashionna
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メタ計算を使った並列処理
- 並列処理のプラグラミングは、処理のパイプライン
- 当研究室ではメタ計算をサポートする言語として Continuation based C (CbC) を開発している
- CbC は Code Gear と Data Gear という処理とデータの単位を持っており、メタ計算を行うための Meta Code Gear、Meta Data Gear がある。
- Gears OS は CbC を用いて記述されている。
Code Gear Data Gear
- Code Gear Data Gear とはプラグラムを分解し、処理の部分を Code Gear int や文字列などの部分を Data Gear という単位で分ける。
- Code Gearの処理はその処理に必要な Data Gear が揃ってから行われる。
- Code Gear の処理の移行は goto を使って行い、この移行の仕方を継続という。
- goto による移行は戻り値を持たないため、スタックを積む必要のない、スタックに積まない継続を軽量継続と呼ぶ。
Code Gear Data Gear を用いた計算
- Code Gear の処理の実行は、接続された Data Gear が揃ってから実行される。
- Data Gear には Output Data Gear と Input Data Gear があり、Code Gear は接続された Data Gear 以外を変更することはない。
- そのため通常の計算ではポインタを気にすることはなく、ポインタ演算はメタ計算部分で行われる。
- Code Gear の処理は tail call のみで遷移を行う関数型プログラミングである。
- agda に変換することができ、プログラムの正しさを証明できる。
メタ計算
- メタ計算は通常の計算のための計算である
- 並列処理の依存関係の解決、GPUなどのアーキテクチャ実行のための処理を行う。
- Gears OSではメタ計算は Meta Code Gear、Meta Data Gear で表現される。
Gears OS
- Gears OS は Code Gear、Data Gearの単位を用いて開発されており、CbCで記述される。
- Meta Code Gear は 通常の Code Gear の直後に遷移され、メタ計算を実行する。
- Meta Code Gear で OS の機能であるメモリ管理やスレッド管理を行う。
Gears OS の並列性
- Code Gear が処理するのに必要なinput Data Gear と処理実行後に出力される Input Data Gear の組を Task と呼ぶ。
- Code Gear は Task 以外とは依存関係がない
- 依存関係が明確化されている Code Gear Data Gear で記述することで、並列化し易い。
Gears OS の柔軟性
- Gears OS はメタ計算を使用することで
– データ拡張や機能の追加
– GPU 等の様々なアーキテクチャでも同じプログラムの動作
- メタ計算は通常の処理と階層を分けて処理を行う。
Context
- Gears OS は Context と呼ばれる接続可能な Code Gear、Data Gear のリスト、Temporal Data Gear のためのメモリ空間等を持っている Meta Data Gear を持つ。
- Gears OS は必要な Code Gear、Data Gear に参照したい場合、この Context を通す必要がある。
- Context は 接続に必要な Code/Data Gear のリスト、 Data Gear を確保するためのメモリ空間、実行する Code Gear、Code Gear の実行に必要な Input Data Gear のカウンタ等をもっている。
TaskManager
- TaskManager は Task、Worker の生成
- Worker に生成した Task の送信
- 生成した Worker の終了処理等を行う
Worker
- Worker は thread と実行する Task が入っている Queue を持っている。
- Worker は TaskManager から送信された Task を Queue から取り出し、Code Gear を実行する。
- Task は Context なので、Code Gear の実行に必要な Input Data Gear はその Context から参照される。
- Code Gear を実行した後は出力される Output Data Gear から依存関係を解決する。
GPGPU
- もともとは画像出力や画像編集などの画像処理に用いられるGPUを画像処理以外に利用する技術のこと。
- GPUにはCPUに比べ多数のコアがあり、並列に処理することによってCPUよりも高速に処理を行うことができる。
- CPUに比べ複雑な計算ができない、GPU単体に直接命令を書き込むこともできないなど、問題点も存在する。
CPUWoker
- Worker thread で動くTaskスケジューラーである。
- synchronized queue からTask の List を読み込み実行する。
- Data Gear の待ち合わせ管理を行う。
- CPU Worker はreceive Tasl というAPI を持ち、Taskがなくなるまで繰り返す。
CUDAWoker
- CPUWoker を再利用して作成するTask スケジューラー
- CUDA ライブラリの初期化を行う以外の動作はCPUWoker と全く同じとなる。
- GPU へのデータ転送及びGPU側でのTaskの実行はTaskのMeta Code Gear で行われる。
依存関係の解決
- Gears での依存関係の解決は Data Gear にQueueをもたせることで行う
- Queue には その Data Gear を待っている Task が入っている
- Task は実行に必要な Input Data Gear のカウンタを持っており, Data Gear は書き出されると、依存関係にある Taskのカウンタをデクリメントする
- 全ての Input Data Gear が揃ったら, Taskを Worker に送信する
Task の設定におけるメタ計算の問題
- 現在のGears OS では並列実行するTask の設定を以下の用に行っている。
- 実行するCode Gear 揃っていない Input Data Gear の数、Input Data Gear/Output Data Gear への参照等をノーマルレベルで記述している。
Task の設定におけるメタ計算の問題
- この記述方法では Meta Data Gearである Task を直接参照しているためノーマルレベルでの記述は好ましくなく、メタレベルでの記述を行いたい。
- そこで以下のような記述を新たに考案した。
- par goto は先に上げたCode1 に変換されるきじゅつであり、これによりノーマルレベルでは直接 Taskを参照せずに par goto の引数で Task の設定を行うことができる。
- この記述を拡張することでCPU GPUでの切り替えを行うことも可能であると考える。
