メタ計算の重要性

• プログラムを記述する際、通常の処理の他に、メモリ管理やスレッド管理、CPU や GPU の資源管理等、記述しなければならない処理が存在する。これらの計算を Meta Computation と呼ぶ。
• Meta Computation はノーマルレベルの計算から切り離して記述したい。
• そのためには処理を細かく分割する必要がある。
• しかし、関数やクラスなどの単位は容易に分割できない。
• そこで当研究室では Meta Computation を柔軟に記述するためのプログラミング言語の単位として Code Gear、Data Gear という単位を提案している。

Code Gear と Data Gear

• Code Gear は関数に比べて細かく分割されているので Meta Computation をより柔軟に記述できる。
• Data Gear はデータの単位であり、Code Gear は 任意の数の Input Data Gear を参照して処理を行い、Output Data Gear を出力し処理を終える。

Continuation based C (CbC)

• Continuation based C (CbC) はこの Code Gear 単位を用いたプログラミング言語として開発している。
• Code Gear から次の Code Gear へと goto による継続の遷移で処理を行い、引数として出力を与える。

__code cs0(int a, int b){
  goto cs1(a+b);
}

__code cs1(int c){
  goto cs2(c);
}

Gears OS

• Gears OS は Code Gear、 Data Gear の単位を用いて開発されており、CbC で記述されている。
• 並列実行するための Task を、実行する Code Gear 、実行に必要な Input Data Gear 、Output Data Gear の組で表現する。
• またGears OS では Meta Computation を Meta Code Gear、Meta Data Gear で表現する。
• Meta Code Gear は通常の Code Gear の直後に遷移され、Meta Computation 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。

Context

• Gears OS では Context と呼ばれる接続可能な Code/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 がある。
• Gears OSは必要なCode/DataGearに参照したい場合、このContext を通す必要がある。

Gearef、GearImpl

• Context には Allocation で生成した Data Gear へのポインタが格納されている。
• Code Gear が Context にアクセスする際、ポインタを使用してデータを取り出すためコードが煩雑になってしまう。

__code clearSingleLinkedStack_stub(struct Context* context) {
        SingleLinkedStack* stack = (SingleLinkedStack*)context->data[D_Stack]->Stack.stack->Stack.stack;
        enum Code next = context->data[D_Stack]->Stack.next;
        goto clearSingleLinkedStack(context, stack, next);
}

• そこで Code Gear がデータを参照するための Gearef と GearImpl というマクロを定義した。

__code clearSingleLinkedStack_stub(struct Context* context) {
        SingleLinkedStack* stack = (SingleLinkedStack*)GearImpl(context, Stack, stack);
        enum Code next = Gearef(context, Stack)->next;
        goto clearSingleLinkedStack(context, stack, next);
}

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。
• しかし、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。

__code clearSingleLinkedStack(struct Context *context,struct SingleLinkedStack* stack,enum Code next) {
    stack->top = NULL;
    goto meta(context, next);
}

__code clearSingleLinkedStack_stub(struct Context* context) {
        SingleLinkedStack* stack = (SingleLinkedStack*)GearImpl(context, Stack, stack);
        enum Code next = Gearef(context, Stack)->next;
        goto clearSingleLinkedStack(context, stack, next);
}

Context、stub Code Segment の自動生成

• Gears OS では通常の計算の他に Context や stub などの meta computation を記述する必要がある。
• 現在の CbC で Gears OS を記述すると、この meta computation の記述も行わなくてはならず、これには多くの労力を要する。
• この記述を助けるために Context を生成する generate_context と stub Code Gear を生成する generate_stub を perl スクリプトで作成した。

generate context

• generate_stub は指定された cbc ファイルの __code型である Code Gear を取得
• generate_context は context.h から Data Gear、c ファイルから Code Gear の取得

今後の課題

• 本研究では interface の記述、CbC ファイルから Gears OS の記述に必要な Context と stub の生成を行う perl スクリプトの生成を行なった。
• これにより Gears OS のコードの煩雑さは改善され、ユーザーは Context への接続を意識する必要がなくなった。
• 今後の課題は Code Gear から meta computation を行う meta Code Gear を生成できるようにし、ユーザーがメタレベルの処理を意識せずにコードを記述できるようにする。
• また、今回 perl スクリプトによって Context や stub の生成を行なったが、LLVM/clang 上で実装しコンパイラで直接 CbC を実行できるようにすることも優先する。