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メタ計算
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Code Gear の例
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+ - 下記のコードは Code Gear で記述された stack のコードの一部である
+ - Code Gear は __code Code Gear で始まり、次の Code Gear へ goto で遷移する。
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_code clearSingleLinkedStack(struct SingleLinkedStack* stack,__code next(...)) {
+ stack->top = NULL;
+ goto next(...);
+}
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+__code pushSingleLinkedStack(struct SingleLinkedStack* stack,union Data* data, __code next(...)) {
+ Element* element = new Element();
+ element->next = stack->top;
+ element->data = data;
+ stack->top = element;
+ goto next(...);
+}
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@@ -63,12 +94,22 @@
# Gears OS の構成
- Gears OS は以下の要素で構成される。
+ - Context
+ - TaskQueue
+ - TaskManager
+ - Worker
+
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# 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。
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# TaskManager
- TaskManager は Task、Worker の生成
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- 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。
+- CPU Worker はreceive Task 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
@@ -112,13 +153,42 @@
- 呼び出される Code Gear の引数となる Data Gear はここで全て定義される。
- Code Gear、Data Gear に参照するために Context を通す必要があるが、interface を記述することでデータ構造の API と Data Gear を結びつけることが出来、 呼び出しが容易になった。
+```c
+typedef struct Stack
{
+ union Data* stack;
+ union Data* data;
+ union Data* data1;
+ __code whenEmpty(...);
+ __code clear(Impl* stack,__code next(...));
+ __code push(Impl* stack,union Data* data, __code next(...));
+ __code pop(Impl* stack, __code next(union Data*, ...));
+ __code pop2(Impl* stack, union Data** data, union Data** data1, __code next(union Data**, union Data**, ...));
+ __code isEmpty(Impl* stack, __code next(...), __code whenEmpty(...));
+ __code get(Impl* stack, union Data** data, __code next(...));
+ __code get2(Impl* stack,..., __code next(...));
+ __code next(...);
+} Stack;
+```
+
# stub Code Gear
- Code Gear が必要とする Data Gear を取り出す際に Context を通す必要があるが、Context を直接扱うのはセキュリティ上好ましくない。
- そこで Context から必要なデータを取り出して Code Gear に接続する stub Code Gear を定義し、これを介して間接的に必要な Data Gear にアクセスする。
- stub Code Gear は Code Gear 毎に生成され、次の Code Gear へと継続する間に挟まれる。
-# 生成
+# stub Code Gear の生成
+
+- stub Code Gear は Code Gear 毎に記述する必要があり、そのCode Gear の引数を見て取り出す Data Gear を選択する。
+- stub Code Gear を 自動生成する generate stub を Perl スクリプトで作成することによって Code Gear の記述量を約半分にすることができる。
+- stub を生成するために generate_stub は指定された cbc ファイルの __code型である Code Gear を取得し、引数から必要な Data Gear を選択する。
+- generate_stub は引数と interface を照らし合わせ、Gearef または GearImpl を決定する。
+- また、この時既に stub Code Gear が記述されている Code Gear は無視される。
+- cbc ファイルから、生成した stub Code Gear を加えて stub を加えたコードに変換を行う。
+
+# Context の生成
+
+- generate_context は Context.h、Interface.cbc、generate_stub で生成されたImpl.cbc を見て Context を生成する Perl スクリプトである。
+
-->
# 依存関係の解決
@@ -134,9 +204,62 @@
# 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。
+- ここに論文で使っていたcode1を入れる
# 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。
+- par goto は先に上げたCode1 に変換される記述であり、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。
+- ここに論文で使っていたcode2をいれる
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+# 従来のシステムとの比較
+- Microware OS/9 モジュール単位で実装されたりreal-time OS
+- compiler directve を使用する HPC
+- CUDA
+- golang
+- Unix
+- Aspect J
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+# Microware OS/9
+- モジュール単位で記述された real-time OS
+- モジュール内部では普通のシステムコールを行う
+- ユーザーレベルとシステムレベルの区別がある
+- Gears OS はメタ計算のサポートがある
+- データモジュールの待ち合わせなどの機能はOS/9にはない
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+# compiler directve
+- C や Fortran のコードに並列用の指示を埋め込む手法
+- 専用のコンパイラが用意される
+- チューニングはコンパイラが用意された機能の範囲内で行う
+- Gears OS ではメタ計算を使った個別のチューニングが可能
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+# CUDA
+- NVIDIA GPGPU 用の並列計算ライブラリ
+- 並列計算を行うカーネルとデータ転送を記述する部分からなる
+- 細かい最適化を行う場合はDriver APIを用いる
+- Gears OS ではCUDAのカーネルをそのまま Code Gear として使うことができる
+- データ転送部分はメタレベルで記述する
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+# golang
+- シンプルな構文を持つ並列言語
+- go routine 単位で並列処理を行う
+- データの単位としてunion が入っている
+- go routine 間の通信はchannel を用いて行う
+- Gears OSでは並列処理の実装はmeta Code Gear で行う
+- 通信は Data Gear の待ち合わせで行う
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+# Aspect J
+- Java用のメタ計算記述
+- ポイントカットと呼ばれる方法でメタ計算を挟む位置を指定する
+- 計算のログを取るのに使われている
+- Code Gear ではCode segment 間の任意の位置にメタ計算を挿入することができる
+- Aspect J よりも下位のメタ計算を記述することが可能
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+# まとめ
+- Gears OS のメタ計算を用いた並列処理の実装について考察した
+- CPUWoker とGPUWoker が稼働している
+- ノーマルレベルでの記述からstub とContext そしてメタ計算部分を生成するスクリプトを作成した
+- 他のシステムとの比較を行った
+- 今後は実装の詳細化、raspberry pi への実装
+- メタ計算を用いたプログラム検証などを行っていく
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