【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ソースプログラムの変換方式に関し、特に分散メモリ型のマルチプロセッサシステムのコンパイラにおける、エイリアス（別名で参照）されたデータに対するソース変換方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】分散メモリ型マルチプロセッサシステムにおいて、配列データが、１以上の任意の次元方向の各次元で、連続したインデックス（添字）の任意の要素数の塊毎に分割されて、対象となるプロセッサに例えばラウンドロビン方式で割り付けられる場合、あるプロセッサへ割り付けられる部分配列データのインデックス空間は、直方体が有限個集まったものとなるので、各プロセッサの配列データの、所有範囲やデータ転送の範囲は、
各次元の所有下限インデックスと、所有上限インデックス（とそのストライド（幅））によって表現することができる。

【０００３】例えば、４×４の２次元配列Ａ（０：３，
０：３）を、２×２のマトリックス状のプロセッサＰ
（０：１，０：１）上に、ブロック状に均等分配した場合、プロセッサＰ（ｉ，ｊ）（但し、ｉ，ｊ＝０，１）
が所有する配列Ｚの部分インデックス空間は、Ａ（２
ｉ：２（ｉ＋１）−１，２ｊ：２（ｊ＋１）−１）のように、各次元の所有下限インデックスと所有上限インデックスにより表現できる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】分散メモリ型マルチプロセッサシステムにおいて、配列データが、１以上の任意の次元方向の各次元で、連続したインデックスの任意の要素数の塊毎に分割されて、対象となるプロセッサに例えばラウンドロビン方式で割り付けられる場合、このように分割された配列と記憶領域を共有する、他の配列データの、プロセッサへ割り付けられる部分配列データのインデックス空間は、一般に不規則な形状となるため、各プロセッサが所有したり、転送したりするインデックスの範囲を表現することが困難であり、このため、
このようなマッピングを選択することが困難であった。

【０００５】例えば、上記した配列Ｚと記憶領域を共有する２×３×２の３次元配列Ｂ（０：１，０：２，０：
１）の先頭アドレスが、配列要素Ａ（１，０）に対応しているものとする。

【０００６】配列データのメモリへのマッピングが、カラム順（ｃｏｌｕｍｎ−ｗｉｓｅｏｒｄｅｒ）であるものと仮定すると、例えば、プロセッサＰ（１，０）が所有する３次元配列Ｂのインデックス空間は、図３に示すように、不規則な形状になってしまうので、所有する全ての要素のインデックスＢ（１，０，０），Ｂ（０，
１，０），Ｂ（１，２，０），Ｂ（０，０，１）を個別に保持するしかない。

【０００７】このため、このような配列データをプロセッサへマッピングすることは困難であった。

【０００８】従って、本発明は、上記事情に鑑みて為されたものであって、その目的は、分散メモリ型マルチプロセッサシステムにおいて、エイリアスされたデータの分散状態を効率良く管理できるソース変換方式を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため、本発明に係るソース変換方式は、分散メモリ型マルチプロセッサシステムにおいて、配列のエイリアス関係を解析するデータエイリアス解析手段と、配列のマッピングを解析するデータマッピング解析手段と、配列データの宣言を変形する配列データ宣言変形手段と、プログラム中の配列データ参照部分を変形する配列データ参照変形手段と、を有するコンパイラから構成されている。

【００１０】本発明において、コンパイラは、入力プログラムから決定されるマッピングされるデータと記憶領域を共有する配列データの形状を変形することにより、
配列データの分散状態を容易に管理できるようにしたものである。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

【００１２】図１は、本発明の一実施形態におけるコンパイラの機能ブロックを示した図である。 図１を参照すると、ソースプログラム１を入力とするコンパイラ２
は、このソースプログラム１中のデータのエイリアス関係を解析するデータエイリアス解析手段２１と、データのマッピングを解析するデータマッピング解析手段２２
と、配列データの宣言を変形する配列データ宣言変形手段２３と、プログラム中の配列データ参照部分を変形する配列データ参照変形手段２４と、から構成されている。

【００１３】本発明の実施の動作の形態について、図２
を参照して詳細に説明する。 図２は、コンパイラ２の処理フローを説明するための流れ図である。

【００１４】まず、データエイリアス解析手段２１が、
記憶域を共有するデータ同士の、メモリ上での相対的な位置関係を表す、記憶領域共有データ情報３５を生成する（ステップ３１）。

【００１５】次に、コンパイラ２のデータマッピング解析手段２２が、ソースプログラムのデータを解析し、記憶領域共有データ情報３５を参照しながら、データマッピング情報３６を生成する（ステップ３２）。 その際、
データのマッピングは、ソースプログラム中でのデータの参照を静的に解析して決定してもよいし、あるいはプログラムの実行プロファイルを採取して、負荷の大きい部分のデータの参照のされ方から決定してもよいし、さらに利用者により挿入される所定の指示行による指定にしたがって決定してもよい。

【００１６】ここで、マッピングされる配列データは、
この配列データと記憶域を共有する配列データの記憶域を完全に包含しているものとする。 また、以下では、配列データは、メモリ上にカラム順（column-wise orde
r）でマッピングされる場合を想定しているが、ロウ順（row-wise order）の場合にも容易に適用できる。

【００１７】次に、コンパイラ２の配列データ宣言変形手段２３が、記憶領域共有データ情報３５と、データのマッピング情報３６を参照しながら、マッピングされる配列データと記憶域を共有する全ての配列データの形状を以下のように変形する（ステップ３３）。

【００１８】簡単のため、配列の宣言の下限は、全て「０」とする（なお、下限が「０」以外の場合にも容易に拡張することができる）。 また、割り算は、小数点以下を切り捨てるものとする。

【００１９】マッピングが記述されているＥ次元配列Ｘ
のｉ次元目のサイズをＭ _iとし、これと記憶領域を共有するＦ次元配列Ｙのｉ次元目のサイズをＬ _iとする。 また、Ｆ次元配列Ｙの先頭アドレスは、Ｅ次元配列ＸのＸ
（Ｐ ₁ ，Ｐ ₂ ，…，Ｐ _E ）に対応しているものとする。

【００２０】この時、Ｆ次元配列Ｙの宣言を、以下のようなＥ次元配列Ｙ′に書き直す。

【００２１】・第ｉ次元目（１≦ｉ＜Ｅ）のサイズがＭ
_i 、第Ｅ次元目のサイズが

【００２２】

【数１】

【００２３】・Ｙ′の先頭アドレスは、Ｅ次元配列ＸのＸ（０，０，…，Ｐ _E ）に対応する。

【００２４】ここで上記Ｔｉは、

【００２５】

【数２】

【００２６】で与えられ、これらの値は全て静的に計算することができる。

【００２７】次に、配列データ参照変形手段２４が、プログラム中の全てのＹの参照Ｙ（Ｊ ₁ ，Ｊ ₂ ，…，Ｊ _F ）
を、

【００２８】

【数３】

【００２９】として、第ｉ次元目のインデックスＶ _iが

【００３０】

【数４】

【００３１】であるようなＹ′の参照に置き換える（ステップ３４）。 但し％演算は剰余演算を示している。

【００３２】このような処理を、マッピングされる配列データと記憶領域を共有する全ての配列に対して行うことにより、このような配列データの、プロセッサが所有する範囲を、下限インデックスと上限インデックスにより表現することが可能となり、分散が記述された多次元配列データと全く同様の分散状態の管理が可能になる。

【００３３】

【実施例】上記した本発明の実施の形態をより詳細に説明すべく、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説明する。

【００３４】図４は、本発明の一実施例に係るソース変換方式の構成を示したものであり、ＨＰＦ（Ｈｉｇｈ
Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｆｏｒｔｒａｎ）ソースプログラムを入力し、マッピングされる配列データと記憶領域を共有する配列データの形状を変形したＨＰＦソースプログラムを出力する。 図４を参照すると、ソースプログラム１を入力とするコンパイラ２は、このソースプログラム４１中のデータのエイリアス関係を解析するデータエイリアス解析手段２１と、データのマッピングを解析するデータマッピング解析手段２２と、配列データの宣言を変形する配列データ宣言変形手段２３と、プログラム中の配列データ参照部分を変形して変形後のＨＰＦ
ソースプログラムを出力する配列データ参照変形手段２
４とから構成されている。

【００３５】図５に、ＨＰＦソースプログラムの一例を示す。 図５のプログラムの、マッピングが指定されている４×４の２次元配列Ａと記憶領域を共有する２×３×
２の３次元配列Ｂを考えると（ＥＱＵＩＶＡＬＥＮＣＥ
宣言による、配列要素Ａ（１，０）と配列Ｂ（０，０，
０）の記憶域が一致、なおＥＱＵＩＶＡＬＥＮＣＥ文についてはＦＯＲＴＲＡＮ言語参照）、例えば、プロセッサＰ（１，０）が所有する範囲は、図３に示すような不規則な形状となる。 なお、図５のＨＰＦソースプログラムにおいて、「！ＨＰＦ＄」はコンパイラへの指示を示し、例えば配列Ａのプロセッサへのマッピング及びマトリックス状のプロセッサ等を規定している。

【００３６】次に本実施例の動作について詳細に説明する。

【００３７】本実施例のコンパイラ２は、図５に示したソースプログラムを入力すると、データのエイリアス解析手段２１が、配列Ａと、配列Ｂが、記憶領域を共有していること、及び、配列Ａと、配列Ｂとのメモリ上での相対的な位置関係の情報を含む記憶領域共有データ情報３５を生成する（図２のステップ３１参照）。

【００３８】次に、データのマッピング解析手段２２
が、配列Ａが、プロセッサＰ（２，２）上に、１、２次元両方に、分割幅２で、ブロック分割されている情報を含むマッピング情報３６を生成する（図２のステップ３
２）。

【００３９】次に、配列データ宣言変形手段２３が、記憶領域共有データ情報３５と、マッピング情報３６を参照しながら、マッピングされる配列Ａと記憶領域を共有する配列Ｂを、４×４の２次元配列ＢＢ（０：３，０：
３）に変形するとともに、ＢＢの先頭アドレスと、Ａ
（０，０）とが対応するように、宣言を変形する（図２
のステップ３３）。 すなわち、図６を参照して、変換されたＨＰＦソースプログラムは、整数型の配列の宣言が２×３×２の３次元配列Ｂ（０：１，０：２，０：１）
から３×３の２次元配列ＢＢ（０：３，０：３）に変換され、ＥＱＵＩＶＡＬＥＮＣＥ文においては、配列要素Ａ（０，０）とＢＢ（０，０）の記憶領域が一致することを規定している。

【００４０】次に、配列データ参照変形手段２４が、図５のソースプログラム中の配列Ｂの参照Ｂ（Ｉ，Ｊ，
Ｋ）を（Ｂ（Ｉ，Ｊ，Ｋ）＝Ｉ＋Ｊ＋Ｋ）、 ＵＵ＝１＋Ｉ＋２ ^* Ｊ＋６ ^* Ｋ として、Ｂ（ＵＵ％４，ＵＵ／４）に変形する（図２のステップ３４）。 ここで２項演算子「％」は剰余演算、
「／」は商演算（小数部切り捨て）を示している。

【００４１】これにより、図７に示すように、配列ＢＢ
の各プロセッサＰ（ｉ，ｊ）の所有範囲のインデックス空間は、直方体になり、所有下限インデックスと、所有上限インデックスにより表現できるようになる。

【００４２】なお、上記した本発明に係るソース変換方式は、コンパイラに実装してそのままオブジェクトコードを生成してもよいし、ソース変換方式が元のソースプログラムを解析して変更した結果をソースプログラムとして出力し、これを通常のコンパイラにかけるような利用形態としてもよい。

【００４３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
プログラムの実行経過時間の短縮を可能とするという効果を有する。

【００４４】これは、マッピングされるデータと記憶領域を共有するデータのプロセッサが所有するインデックスの範囲や、転送するインデックスの範囲を算出するのにかかる実行時のオーバヘッドが軽減し、特に分散型マルチプロセッサの並列化の際のオーバーヘッドを大幅に低減したことによる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るソースプログラム変換方式の実施の形態の構成を示す図である。

【図２】本発明に係るソースプログラム変換方式の実施の形態の処理フローを説明するための流れ図である。

【図３】図５に示したソースプログラム中のＰ（１，
０）が所有するＢのインデックス空間を示す図である。

【図４】本発明に係るソースプログラム変換方式の一実施例を示す図である。

【図５】本発明の一実施例の適用対象となるソースプログラムの一例を示す図である。

【図６】本発明の一実施例により変換出力されたソースプログラムの一例を示す図である。

【図７】本発明の一実施例により変換出力されたソースプログラム中のＢＢのインデックス空間のプロセッサへの分散状態を示す図である。

【符号の説明】

１ ソースプログラム ２ コンパイラ ２１ データエイリアス解析手段 ２２ データマッピング解析手段 ２３ 配列データ宣言変形手段 ２４ 配列データ参照変形手段 ３１ データのエイリアス解析 ３２ データのマッピング解析 ３３ 配列データの宣言変形 ３４ 配列データの参照変形 ３５ 記憶領域共有データ情報 ３６ マッピング情報