Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

自動チューニング / 高性能計算 / コード変換 / 最適化 / 機械学習 / 動的負荷分散 / プログラミング言語 / 事後機能付加 / 疎行列計算 / 可変性の発見

自動チューニングは、ソフトウェアにあらかじめ可変性を仕込み、この可変性をソフトウェア自身に調整させて、様々な計算環境で良好な実行性能を目指す。本研究では、既存のプログラムに対して、事後的に可変性と調整機能を組み込むことにより、新しい計算環境や新しい高性能手法が登場しても、それを既存のプログラムに組込み自動チューニングができる仕組みを目指して研究した。
我々はチームメンバーが開発してきた Xevolverというコード変換システムを活用することで、自動チューニングを想定していないプログラムに可変性と自動チューニング機構を組み込む手法を明らかにした。ただし原プログラムの分析の必要性が明らかになった。

横断的関心事 / アスペクト指向 / 文脈指向 / セキュリティ / 意味論 / 型安全性 / プログラミング言語 / モジュール性 / 最適化 / アスペクト指向プログラミング / セキュリティーポリシー / イベント駆動 / 文脈指向プログラミング / モジュール化 / EventCJ / ContextJ / セキュリティポリシー / AspectJ / 分散ソフトウェア

横断的関心事や環境に適応した振舞をモジュール化するアスペクト指向プログラミング・文脈指向プログラミング言語に関して、基礎的な計算体系の構築・型システムの改良による記述力の向上・セキュリティ応用のための言語提案・事象に基づく制御機構を持った言語提案による応用範囲の拡大といった研究を行った。これらの提案はJava,AspectJを拡張した言語処理系を作成し、実際のアプリケーショプログラム記述を通して有効性を検証している。

LMNtal / プログラミング言語 / グラフ書換え / 並行計算 / 言語処理系 / 最適化 / プログラム言語 / コンパイラ / 分散計算 / 多重集合書換え

LMNtal(elementalと発音)は,多重集合や並行処理やモビリティなどの概念を持つさまざまな計算モデルを簡明な形で統合することを目的として,研究代表者と研究分担者が提案したプログラミング言語モデルである.本研究は,階層グラフ書換え型の計算モデルとして確立しつつあったLMNtalを実用プログラミング言語に成長させるために必要な言語機能を設計し,実装技術を確立し,実際に処理系を構築して広く公開することを目標に推進した.
本研究によって得られた主要成果は以下の通りである.
(a)プログラミング言語としてのLMNtalの確立-階層グラフ書換えモデルに対して,基本データ型と基本演算,モジュールシステム,他言語インタフェースなどの導入方法を検討設計し,それらを用いて多様なライブラリの構築を行った.
(b)実装技法の確立と処理系の作成-LMNtal用中間言語へのコンパイラと,中間命令列を実行をつかさどる実行時処理系からなる処理系を構築した.特に,複数タスクを用いた非同期実行方式を設計・実装するとともに,逐次実行最適化機能や中間言語からJavaへのトランスレータも実装した.またグラフ自動整形機能をもつ実行可視化機能を設計・実装した.
(c)記述能力の検証-LMNtalの基本的記述能力の検証のために,π計算,Ambient計算,λ計算,CHR(Constraint Handling Rules)など,多様な計算モデルをLMNtalでエンコードして,開発した処理系上で動作確認を行った.
開発した処理系の規模は約5万行で,http://www.ueda.info.waseda.ac.jp/lmntal/から公開している.

【研究分担者】
滝沢寛之	東北大学	サイバーサイエンスセンター	教授	(Kakenデータベース)

【研究連携者】
八杉昌宏	九州工業大学	大学院情報工学研究院	教授	(Kakenデータベース)

【研究協力者】
片桐孝洋	名古屋大学	情報基盤センター	教授	(Kakenデータベース)

【研究連携者】
五十嵐淳	京都大学	大学院・情報学研究科	教授	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
加藤紀夫	早稲田大学	産業技術総合研究所システム検証研究センター	研究員	(Kakenデータベース)