実用的なJavaプログラムをGPUで実行するためにJava処理系に求められるものは

情報処理学会

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  • How a Java runtime can execute practical Java programs on GPU

抄録

GPU は高いデータ並列性を持つアプリケーションを高効率で実行可能であり，HPC 分野で広く利用されている．しかしながら，その高い計算性能を利用するためには，GPU 上のメモリ確保やホストとのデータ転送，GPU のハードウェアを用いた独自の実行方式に基づいて GPU カーネルを記述する等，低レベル API を使う必要がある．現在，HPC 分野で GPU を使用する場合，一般的に CUDA や OpenCL 言語が使用されている．この 2 つの言語では，これらの API をプログラマが明示的に記述する必要がある．このような記述が必要であることは，GPU 非経験者にとって GPU プログラミングの敷居を高くしている理由の 1 つであると考えられる．このような記述を必要としない OpenACC が普及しはじめているが，適切な指示子を挿入する必要がある．これらの言語は C/C++/FORTRAN から利用可能である．非 HPC 分野でプログラムを記述する際には，自動メモリ管理・プログラムの安全性の確保・プラットフォーム非依存性等の，プログラムの生産性を高める特徴を持つ Java 言語が用いられることも多い．このような Java 言語の特徴を活かしたまま，GPU で実行可能なプログラムを記述することができるならば，GPU プログラミングの敷居を低くするとともに，より多くの分野で GPU が用いられることが期待される．Java 8 では，ループ内のデータ並列性を高レベルで記述可能な，Parallel Stream API が導入された．これを，ラムダ式と組み合わせると，並列実行可能なループを下記のように記述可能である．java.util.stream.IntStream.range(0, a.length).parallel().forEach(i -> { a[i] = i; });IBM Java 8 では，このような記述を Just-In-Time コンパイラが検出し，GPU で実行可能なコードと，そのコードを実行するために必要な CUDA Driver API を呼び出すコードを自動的に生成する．また，実行高速化のためのいくつかの最適化を自動的に適用する．現在の IBM Java 8 では，Parallel Stream API のいくつかのメソッドと，ラムダ式の中で Java 言語のサブセット （基本型のみ対応，など） を記述可能である．今後のバージョンでは，記述可能な言語機能を増やす予定である．このポスターでは，より大規模で実用的なアプリケーションの並列実行可能部分を GPU で実行する際に，現在の制限が持つ問題点，必要不可欠な言語仕様，望まれる最適化機能，などについて関連分野の方々と議論させていただき，ご意見をいただけると幸いである．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050011097156350080
  • NII論文ID
    170000150710
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00141707/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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