特許ウォッチ

公開番号2025149735
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-08
出願番号2024050558
出願日2024-03-26
発明の名称タスクチューニングプログラムおよびタスクチューニング方法
出願人富士通株式会社
代理人個人
主分類G06F 11/34 20060101AFI20251001BHJP(計算;計数)
要約【課題】プログラムの高速化を図ること。
【解決手段】情報処理装置101は、プログラム110を解析してタスク(例えば、タスク1,2,3)を検出する。情報処理装置101は、検出したタスク間の依存関係に基づいて、検出したタスクのうち、1タスクに融合可能なタスクのペア(例えば、ペア111,112)を特定する。情報処理装置101は、特定したペアごとに、当該ペアのタスク同士を融合した場合の理論ピーク演算性能(例えば、理論ピーク演算性能a,b)を算出する。情報処理装置101は、算出した理論ピーク演算性能に基づいて、特定したペアの中から、融合対象のペア(例えば、ペア112)を決定する。情報処理装置101は、プログラム110における、決定した融合対象のペアのタスク同士を融合する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
プログラムを解析してタスクを検出し、
検出した前記タスク間の依存関係に基づいて、検出した前記タスクのうち、１タスクに融合可能なタスクのペアを特定し、
特定した前記ペアごとに、前記ペアのタスク同士を融合した場合の演算性能あたりのメモリバンド幅を表す第１の値と、前記プログラムを実行するハードウェアの演算性能あたりのメモリバンド幅を表す第２の値と、前記ハードウェアの演算性能とに基づいて、前記ペアのタスク同士を融合した場合の理論ピーク演算性能を算出し、
算出した前記理論ピーク演算性能に基づいて、特定した前記ペアの中から、融合対象のペアを決定し、
前記プログラムにおける、決定した前記融合対象のペアのタスク同士を融合する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするタスクチューニングプログラム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
決定した前記融合対象のペアの各タスクの演算性能あたりのメモリバンド幅を表す第３の値と、前記第２の値と、前記ハードウェアの演算性能とに基づいて、前記各タスクの理論ピーク演算性能を算出する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記融合する処理は、
前記融合対象のペアの理論ピーク演算性能が、算出した前記各タスクの理論ピーク演算性能のうちの最も高い理論ピーク演算性能以下の場合には、前記融合対象のペアのタスク同士を融合しない、
ことを特徴とする請求項１に記載のタスクチューニングプログラム。
【請求項３】
前記融合する処理は、
決定した前記融合対象のペアのタスク同士を融合した場合に使用するレジスタ数が、前記ハードウェアが有するレジスタ数を超える場合、前記融合対象のペアのタスク同士を融合しない、
ことを特徴とする請求項１に記載のタスクチューニングプログラム。
【請求項４】
検出した前記タスク間の依存関係に基づいて、検出した前記タスクを、前記依存関係を満たすような実行順で並べるとともに、前記依存関係があるタスク同士を接続したタスクフローを作成する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記特定する処理は、
作成した前記タスクフローに基づいて、検出した前記タスクのうち、１タスクに融合可能なタスクのペアを特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のタスクチューニングプログラム。
【請求項５】
前記決定する処理は、
特定した前記ペアのうち、算出した前記理論ピーク演算性能が最も高いペアを、前記融合対象のペアとして決定する、ことを特徴とする請求項１に記載のタスクチューニングプログラム。
【請求項６】
前記融合対象のペアのタスク同士を融合した前記プログラムを実行する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載のタスクチューニングプログラム。
【請求項７】
プログラムを解析してタスクを検出し、
検出した前記タスク間の依存関係に基づいて、検出した前記タスクのうち、１タスクに融合可能なタスクのペアを特定し、
特定した前記ペアごとに、前記ペアのタスク同士を融合した場合の演算性能あたりのメモリバンド幅を表す第１の値と、前記プログラムを実行するハードウェアの演算性能あたりのメモリバンド幅を表す第２の値と、前記ハードウェアの演算性能とに基づいて、前記ペアのタスク同士を融合した場合の理論ピーク演算性能を算出し、
算出した前記理論ピーク演算性能に基づいて、特定した前記ペアの中から、融合対象のペアを決定し、
前記プログラムにおける、決定した前記融合対象のペアのタスク同士を融合する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするタスクチューニング方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、タスクチューニングプログラムおよびタスクチューニング方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、分散メモリ環境におけるプログラミング手法の一つに、データ依存付きタスク並列がある。データ依存付きタスク並列の実行形態としては、例えば、ノード内のコアに対応するスレッドを生成し、そのスレッド上でタスクを実行するものがある。一方で、近年は様々な種類のハードウェアが登場しており、プログラムの高速化に、ハードウェアの特性に合わせたプログラミングが求められる。
【０００３】
先行技術としては、例えば、複数の計算デバイスを用いてタスクを実行する時に、タスクの処理命令によって処理されるデータのデータ量を、複数の計算デバイスの計算能力の違いに応じて複数の計算デバイス間で配分し、複数の計算デバイスを用いてタスクを分散して実行させるものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０１８－１５８８１９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、データ依存付きタスク並列記述などのプログラムを高速化することが難しい。例えば、様々な種類のハードウェアが登場している中で、ハードウェアの特性に合わせたプログラムの書き換えを人手で行う場合、実装や保守にかかるコストの増大化を招くという問題がある。
【０００６】
一つの側面では、本発明は、プログラムの高速化を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様では、プログラムを解析してタスクを検出し、検出した前記タスク間の依存関係に基づいて、検出した前記タスクのうち、１タスクに融合可能なタスクのペアを特定し、特定した前記ペアごとに、前記ペアのタスク同士を融合した場合の演算性能あたりのメモリバンド幅を表す第１の値と、前記プログラムを実行するハードウェアの演算性能あたりのメモリバンド幅を表す第２の値と、前記ハードウェアの演算性能とに基づいて、前記ペアのタスク同士を融合した場合の理論ピーク演算性能を算出し、算出した前記理論ピーク演算性能に基づいて、特定した前記ペアの中から、融合対象のペアを決定し、前記プログラムにおける、決定した前記融合対象のペアのタスク同士を融合する、タスクチューニングプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一側面によれば、プログラムの高速化を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、実施の形態にかかるタスクチューニング方法の一実施例を示す説明図である。
図２は、データ依存付きタスク並列記述のプログラムの一例を示す説明図である。
図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図４は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。
図５は、対象プログラムの具体例を示す説明図である。
図６は、タスクフローの具体例を示す説明図である。
図７は、理論ピーク演算性能の算出例を示す説明図（その１）である。
図８は、理論ピーク演算性能の算出例を示す説明図（その２）である。
図９は、タスクの融合例を示す説明図である。
図１０は、タスクフローの更新例を示す説明図である。
図１１は、情報処理装置１０１のタスクチューニング処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
図１２は、情報処理装置１０１のタスクチューニング処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に図面を参照して、本発明にかかるタスクチューニングプログラムおよびタスクチューニング方法の実施の形態を詳細に説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許