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全体ミーティング (4/25)

全体ミーティング (4/25). 村田 雅之. 今日の内容. 修士研究の進捗について. テーマ. Deterministic Parallel Copying Garbage Collection 結果の決定性が保証された並列コピー GC. 動機. GC を並列化したい 高速化が期待できる 並列化すると特有の問題がある 結果が実行ごとに変わることがある 実行順序が不定である. 並列プログラムの検証に関する研究. Deterministic Parallel Java (DPJ) Bocchino Jr. et al., OOPSLA 2009

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全体ミーティング (4/25)

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Presentation Transcript

  1. 全体ミーティング (4/25) 村田雅之

  2. 今日の内容 • 修士研究の進捗について

  3. テーマ • Deterministic Parallel Copying Garbage Collection • 結果の決定性が保証された並列コピーGC

  4. 動機 • GCを並列化したい • 高速化が期待できる • 並列化すると特有の問題がある • 結果が実行ごとに変わることがある • 実行順序が不定である

  5. 並列プログラムの検証に関する研究 • Deterministic Parallel Java (DPJ) • Bocchino Jr. et al., OOPSLA 2009 • 型検査でメモリ領域へのアクセスを把握する • 実行結果の決定性を検証する • これを用いる

  6. 本研究のアプローチ • 並列GCのアルゴリズムの決定性をDPJの型システムを応用して検証する • 並列GCの正しさを検証するための第一歩 • 結果の決定性が保証されれば逐次実行環境での正しさを検証するだけで済む

  7. まずやろうとしたこと • 単純な並列GCのアルゴリズムを実装してみる

  8. 本研究でのヒープのモデル化 • 単純な整数の配列として表現する • 配列のインデックスがアドレスを表す 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5

  9. 単純な並列GCアルゴリズム • ヒープを分割してそれぞれの領域について並列にコピーGCを実行しそれを統合する

  10. 単純な並列GCアルゴリズム1. 分割フェイズ • ヒープを複数の区間に分割 • 区間内にあるrootから到達可能なデータをコピーする • 区間外へのポインタが現れたら一時停止

  11. 分割フェイズの例 region From 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 region To 0 1 2 3 4 5 6 7

  12. 分割フェイズの例 region From1 region From0 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 region To1 region To0 0 1 2 3 4 5 6 7

  13. 分割フェイズの例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 ? ? 0 1 2 3 4 5 6 7

  14. 分割フェイズの例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 1 ? 5 ? 0 1 2 3 4 5 6 7

  15. 分割フェイズの例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 1 ? 5 4 0 1 2 3 4 5 6 7

  16. 分割フェイズの例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 範囲外へのポインタは後回しにする 1 ? 5 4 0 1 2 3 4 5 6 7

  17. 単純な並列GCのアルゴリズム2. 統合フェイズ • 隣り合う領域をひとつの領域として扱う • その範囲内でコピーを続ける

  18. 統合フェイズの例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 1 ? 5 4 0 1 2 3 4 5 6 7

  19. 統合フェイズの例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 1 2 ? 5 4 0 1 2 3 4 5 6 7

  20. 統合フェイズの例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 1 3 7 4 5 1 2 3 1 5 4 0 1 2 3 4 5 6 7

  21. 単純なアルゴリズムを実装 • まずはこのアルゴリズムを実装した(つもりだった) • 実は2分割の場合しか考えられていなかった • 4分割以上すると不都合なことが起こる

  22. 見落としていた例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 2 12 7 4 2 ・・・

  23. 見落としていた例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 2 12 7 4 2 ・・・ ・・・ 1 ? 5 ? 0 1 2 3 4 5 6 7

  24. 見落としていた例 さらに範囲外へのポインタ 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 2 12 7 4 2 ・・・ ・・・ 1 2 ? 5 ? 0 1 2 3 4 5 6 7

  25. 見落としていた例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 2 12 7 4 2 ・・・ ・・・ 1 2 ? 2 5 3 0 1 2 3 4 5 6 7 データは前からつめていく方針

  26. 見落としていた例 0 1 2 3 4 5 6 7 1 4 4 2 12 7 4 2 ・・・ ・・・ 1 2 ? 2 5 3 0 1 2 3 4 5 6 7 終わっていないのに無視されてしまう ここから前は終わったことにしていた

  27. 修正の方針 • 統合する過程では複数個の処理されていないポインタが存在 • まだコピーされていないデータのインデックスを入れるキューを用意してそれを利用する • など

  28. 性能について • 未完成ではあるが実行時間を計測してみた • おおまかには評価できそう？ • 正確な実装ではさらに計算量が増えそう • CPU : Intel Core i7 2.2GHz (4コア) • メモリ : 4GB • OS : Mac OS X 10.6.7 • Java 1.6.0_24

  29. 分割サイズを変えてみる • 長さ65536の配列について実行 • ランダムにポインタを設定 • 配列を分割する最小サイズを変えてみる • 5回実行したときの最速値を計測

  30. 結果 • 横軸は分割のサイズ • 縦軸は実行時間(μs) • 128から落ち着いている

  31. 逐次アルゴリズムとの比較 • 分割・並列化によるコストが大きい • 予想はしていたが

  32. ワーカースレッドの数を変える • 1から4で変えてみた • DPJのオプション • 長さ65536の配列 • 分割サイズは128

  33. 結果 • 1スレッドの場合と比較した速さ • 4スレッドで約1.3倍 • 逐次部分が多いため？

  34. 次にすること • 単純なアルゴリズムの実装の修正 • 性能向上を考える • アルゴリズムの工夫 • 既存アルゴリズムを参考にするなど

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