--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/presen/slide.md	Mon May 15 11:56:15 2017 +0900
@@ -0,0 +1,119 @@
+title: Gears OS における並列処理 
+author: Takui Higashionna
+profile:
+lang: Japanese
+code-engine: coderay
+
+# 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。
+
+<div style="text-align: center;">
+    <img src="./images/codeGear_dataGear.svg" alt="message" width="800">
+</div>
+
+# 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。
+
+<div style="text-align: center;">
+    <img src="./images/meta_gear.svg" alt="message" width="800">
+</div>
+
+# Gears OS の構成
+
+- Gears OS は以下の要素で構成される。
+
+# 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。
+
+# 依存関係の解決
+
+- 
+
+# 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。
+
+# 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い区、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。
+
+
+
+