本論文では，大規模並列・分散システムにおいて，基盤となるハードウェア環境およびアプリケーションに柔軟に適応できる資源管理機能を備えた並列プログラミング環境Parsleyの設計と性能評価について述べる．Parsleyは，並列処理可能なサブタスクを単位として，サブタスク間の依存関係に関する情報をもとに，実行時間を短縮するスケジューリングを行う．大規模並列計算機HITACHISR2201上で，分子動力学シミュレーションをParsleyを用いて実行したところ，従来の分子動力学シミュレーションの並列化されたプログラムに対して，プロセッサ数32台以上で高い性能を示し，プロセッサ数175台で最大3．80倍の高速化を達成した．また，Parsleyは実行して得られたサブタスクの実行時間などの情報を記録して以降の実行に適用し，スケジューリング方針の自動的な改善を行う．その効果を調べた予備的実験では，1．07?1．16倍の性能向上が得られた．本論文ではさらに，依存関係に基づくスケジューリングで得られる性能向上について，個々の操作に要する時間を検討するなどして，詳細な性能の解析を行った．This paper describes the design and implementation of a new parallel programming environment called Parsley, which provides fine-grained scheduling services based on the applications' program structure. In Parsley, application programs are divided into subtasks which may run serially or in parallel. Parsley provides a programming interface that allows a user to define subtasks and to specify the precedence constraints among them. According to this specification, the Parsley system schedules subtasks and allocates processors. Thus, the subtasks are executed in a dependence-driven manner. We developed a parallel molecular dynamics simulation program based on the Parsley mechanism and executed it on scalable multiprocessor systems. We achieved good scalability and showed that our system is efficient for large-scale molecular dynamics simulation.
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