著者

廣野 哲 中村 宏 朴 泰祐 中澤 喜三郎

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.37, no.10, pp.1850-1858, 1996-10-15

参考文献数

9

被引用文献数

1

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大規模科学技術計算においては データ参照に時間的局所性が少ないためにキヤッシュが有効に働かない. このような計算においても高い実効性能を達成する擬似ベクトルプロセッサPVP-SWを我々は提案している. また データがランダムに参照され データ参照に空間的局所性も少ないリストベクトル処理においてもPVP-SWは有効であることが過去に報告されている. しかし 過去の報告では リストベクトルの内容に重複がないことが保証された場合のリストベクトル処理についてのみ論じている. 本論文では このような保証がなく 従来のべクトル型スーパーコンピュータではベクトル化できない一般のリストベクトル処理においてもPVP-SWが効率良く処理を行えることを示す. 計算機シミュレーションによる性能評価結果より PVP-SWが高い実効性能を達成することが確認できた.In large scientific/engineering applications, data caches do not work effectively because of little temporal locality. We have proposed "Pseudo Vector Processor based on Slide-Windowed Registers (PVP-SW)" for these applications. This processor realizes high performance even in list vector processing which has little spatial locality due to random data accesses. However, previous reports assumed that none of the list vector data is the same. In this paper, we focus on more general list vector computation without this assumption. Such list vector computation can not be vectorized in ordinary vector supercomputers. We show that PVP-SW is also effective even in such list Vector processing. Performance evaluation reveals that PVP-SW achieves high performance even in general list vector processing.