抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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並列データ構造は,多くのソフトウェアスタックレベルで広く使われており,高レベル並列科学応用から低レベルオペレーティングシステムまでの範囲にある。これらのオブジェクトの鍵となる問題は,いくつかの計算ユニット(スレッドまたはプロセス)によるそれらの同時利用であり,そのため,これらの構造の設計は,それらの逐次対応物と比較して非常に困難である。それは,データ整合性を保証するためのプロトコルを必要とする非常に動的な性質のために,著しいコストオーバーヘッドがあるからである。これに関して,いくつかの研究は,同時データ構造の逐次的正確さの必要性とアルゴリズムのスケーラビリティの間の張力を強調し,多くの場合,最近の計算環境の計算能力を完全に利用するために,ランダム化および/または再配分技術に基づくアプローチを用いてデータ構造設計を再検討する必要がある。この問題は,極端な性能を達成することを目的とした新しい世代の高性能コンピューティングシステムとともに重要性を増している。このようなシステムは,クラスタまたはMPPシステムの形でいくつかの独立ノードを統合する不均一アーキテクチャに基づいていることを観察することが容易であり,各ノードは単一ノードで資源を共有する強力な計算要素(CPUコア,GPUまたは他の加速デバイス)で構成されている。したがって,これらのシステムは,単一ノード内の共有資源の管理のための他のツールと同様に,ノード間のデータを交換するために通信ライブラリを大量に利用する。このような理由のために,これらの異種システム上の動的データ構造のためのアルゴリズムと科学的ソフトウェアの開発は,各特定のデバイスに対応する異なる種類の並列性を扱うために,いくつかの方法論とツールの適切な組み合わせを意味する。本研究では,これらの不均一アーキテクチャ上のヒープに基づく優先待ち行列(または簡単なヒープ)として知られている動的データ構造の特殊なクラスを管理するための拡張可能なモデルを導入することを目的とした。アプリケーションが完全な順序付けを必要としないデータのセットを必要とするとき,一般的にヒープは使用されるが,高い優先度でタグ付けされたいくつかのアイテムへのアクセスだけである。低い通信と同期オーバーヘッドを有するいくつかの計算ユニットによる高優先度アイテムへの正しいアクセスの間のトレードオフを確実にするために,ヒープの適切な再編成が必要である。より正確には,計算ユニットの数に依存しないオーバヘッドを持つ共有メモリ環境(CPUや複数のコアを持つCPUやマルチプロセッサなど)と同様に,メッセージパッシング環境(クラスタやMMPマルチコンピュータなど)におけるヒープのアイテムを再展開するために使用できる統一スケーラブルモデルを導入した。いくつかの数値事例研究に対する提案戦略の適用に関する計算結果を,異なるタイプの計算環境に対して提示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
