並列化アプリケーションを対象とした統計的手法によるメニーコアアーキテクチャシミュレーションの高速化

摘要

本稿では，プログラムのループに着目した統計的サンプリングによるメニーコアアーキテクチャシミュレーションの高速化手法の，自動クラスタリングによるサンプリング位置特定手法を提案する．筆者等による従来の提案手法では，着目するループからサンプリングするイタレーション数を統計的手法によって算出する．さらに，イタレーションごとの実行サイクル数が大きく変化するようなアプリケーションでは，クラスタリングによってプロファイル結果をサンプルサイズが小さくなるように分類することで，低サンプル数で高精度なシミュレーション結果推定を行うことができる．しかしながら，クラスタ数の決定は手動で行う必要があった．本稿ではクラスタリング手法としてX-means法を用いることで，クラスタ数の決定を自動で行う手法を提案する．本手法の予備評価として逐次実行コストの推定を行った結果，最もイタレーション実行コストの変動が激しいMPEG-2エンコーダの入力動画SIF16の場合において，X-meansでは450イタレーション中の14イタレーションをサンプリングすることで1.92％の誤差が得られることを確認でき，高精度かつ低サンプリング数となるクラスタ数の決定を自動的に得られることが確認できた．