アルゴリズムのスケルトン

コンピューティングにおいて、アルゴリズムスケルトン、または並列処理パターンは、並列および分散コンピューティングのための高レベルの並列プログラミングモデルです。

アルゴリズムスケルトンは、一般的なプログラミングパターンを利用して、並列アプリケーションや分散アプリケーションの複雑さを隠します。基本的なパターンセット (スケルトン) から始めて、基本的なパターンを組み合わせることで、より複雑なパターンを構築できます。

概要

アルゴリズムスケルトンの最も優れた特徴は、他の高レベル並列プログラミングモデルとの違いとして、並列アクティビティのオーケストレーションと同期がスケルトンパターンによって暗黙的に定義されることです。プログラマーは、アプリケーションの連続部分間の同期を指定する必要がありません。これにより、2 つの影響が生じます。まず、通信/データアクセスパターンが事前にわかっているため、コストモデルを適用してスケルトンプログラムをスケジュールできます。^[1]次に、アルゴリズムスケルトンプログラミングでは、従来の低レベル並列プログラミングモデル (スレッド、MPI) と比較してエラーの数が少なくなります。

サンプルプログラム

次の例は、並列プログラミング用の Java Skandium ライブラリに基づいています。

目的は、分割統治パターンを使用して、アルゴリズムスケルトンベースのQuickSortアルゴリズムの並列バージョンを実装することです。高レベルのアプローチにより、スレッド管理がプログラマーから隠されることに注意してください。

// 1. スケルトン プログラムを定義します。
Skeleton < Range , Range > sort = new DaC < Range , Range > ( new ShouldSplit ( threshold , maxTimes ), new SplitList (), new Sort (), new MergeList ()); // 2. 入力パラメーターFuture < Range > future = sort . input ( new Range ( generate (...))); // 3. ここで別の操作を行います。// ... // 4. 結果をブロックします。 Range result = future . get ();

まず最初に、パターン (ShouldSplit、SplitList、Sort、MergeList) を満たす関数コードを使用してスケルトンの新しいインスタンスを定義します。関数コードは、並列処理を考慮せずにプログラマーによって記述されます。
2 番目のステップは、計算をトリガーするデータの入力です。この場合、Range は、配列と、サブ配列の表現を可能にする 2 つのインデックスを保持するクラスです。フレームワークに入力されたデータごとに、新しい Future オブジェクトが作成されます。複数の Future を同時にスケルトンに入力できます。
Future では、結果の計算中に他のタスクを実行できるため、非同期計算が可能になります。
必要に応じてブロックして（つまり、結果がまだ利用できない場合）、計算の結果を取得できます。

この例の機能コードは、条件、分割、実行、およびマージの 4 つのタイプに対応しています。

パブリッククラスShouldSplit はCondition < Range >を実装します{    

  int threshold , maxTimes , times ; public ShouldSplit ( int threshold , int maxTimes ) { this.threshold = threshold ; this.maxTimes = maxTimes ; this.times = 0 ; } @Override public synchronized boolean condition ( Range r ) { return r.right - r.left > threshold && times ++ < this.maxTimes ; } }

ShouldSplit クラスは Condition インターフェイスを実装します。この関数は入力 (この場合は Range r) を受け取り、true または false を返します。この関数が使用される Divide and Conquer のコンテキストでは、サブ配列を再度分割するかどうかを決定します。

SplitList クラスは、分割インターフェースを実装します。この場合、(サブ)配列を小さなサブ配列に分割します。このクラスは、partition(...)よく知られている QuickSort ピボットおよびスワップスキームを実装するヘルパー関数を使用します。

パブリッククラスSplitList はSplit < Range 、Range >を実装します。     

 @Override 
public Range [] split ( Range r ){ int i = partition ( r . array , r . left , r . right ); Range [] intervals = { new Range ( r . array , r . left , i - 1 ), new Range ( r . array , i + 1 , r . right )}; return intervals ; } }

Sort クラスは Execute インターフェースを実装し、で指定されたサブ配列のソートを担当しますRange r。この場合、指定されたサブ配列に対して Java のデフォルトの (Arrays.sort) メソッドを呼び出すだけです。

パブリッククラスSortはExecute < Range , Range > {を実装します。      

  @Override 
public Range execute ( Range r ){ if ( r . right <= r . left ) return r ; Arrays . sort ( r . array , r . left , r . right + 1 ); return r ; } }

最後に、サブ配列のセットがソートされたら、Merge インターフェイスを実装する MergeList クラスを使用して、サブ配列の各部分をより大きな配列にマージします。

パブリッククラスMergeList はMerge < Range 、Range > {を実装します。     

  @Override 
public Range merge ( Range [] r ){ Range result = new Range ( r [ 0 ] . array , r [ 0 ] . left , r [ 1 ] . right ); return result ; } }

フレームワークとライブラリ

アシスト

ASSIST ^[2]^[3]は、構造化されたコーディネーション言語をプログラマに提供するプログラミング環境です。コーディネーション言語は、並列プログラムをソフトウェアモジュールの任意のグラフとして表現できます。モジュールグラフは、型付きデータストリームのセットを使用して、一連のモジュールが互いにどのように相互作用するかを記述します。モジュールは順次または並列にすることができます。順次モジュールは、C、C++、またはFortranで記述でき、並列モジュールは特別なASSIST並列モジュール（parmod）を使用してプログラムされます。

AdHoc ^[4]^[5]は階層的でフォールトトレラントな分散共有メモリ（DSM）システムであり、リポジトリにget/put/remove/execute操作を提供することで、処理要素間のデータストリームを相互接続するために使用されます。AdHocに関する研究は、データリポジトリの透明性、スケーラビリティ、フォールトトレランスに重点を置いています。

スケルトンが提供されないという意味では古典的なスケルトンフレームワークではありませんが、ASSIST の汎用parmod は、 farm、mapなどの古典的なスケルトンに特化できます。ASSISTはparmodの自律制御もサポートしており、使用されるリソースの数を動的に調整することでパフォーマンスコントラクトの対象にすることができます。

二酸化炭素

CO2P3S （Correct Object-Oriented Pattern-based Parallel Programming System）は、 Javaでスレッドを使用して並列処理を実現するパターン指向開発環境^[6]です。

CO2P3S は、並列アプリケーションの完全な開発プロセスに関係しています。プログラマーはプログラミング GUI を介して対話し、パターンとその構成オプションを選択します。次に、プログラマーがパターンに必要なフックを埋めると、アプリケーションの並列実行のためのフレームワークとして Java の新しいコードが生成されます。生成されたフレームワークは、抽象度の降順で、パターンレイヤー、中間コードレイヤー、ネイティブコードレイヤーの 3 つのレベルを使用します。したがって、上級プログラマーは、生成されたコードに複数のレベルで介入して、アプリケーションのパフォーマンスを調整できます。生成されたコードは、スーパークラスの拡張を必要としないプログラマーによって提供される型を使用して、ほとんどが型安全ですが、メッシュパターンの Reduce(..., Object Reducer) メソッドのように、完全に型安全ではありません。

CO2P3S でサポートされているパターンのセットは、メソッドシーケンス、ディストリビューター、メッシュ、ウェーブフロントに対応しています。オブジェクト参照を使用してフレームワークを構成することで、複雑なアプリケーションを構築できます。ただし、適切なパターンがない場合、MetaCO2P3S グラフィカルツールは、プログラマがパターンデザインを変更して CO2P3S に新しいパターンを導入できるようにすることで、拡張性に対応します。

CO2P3Sにおける分散メモリアーキテクチャのサポートは、後に導入されました。^[7]分散メモリパターンを使用するには、プログラマーはパターンのメモリオプションを共有から分散に変更し、新しいコードを生成する必要があります。使用の観点から、コードの分散メモリバージョンでは、リモート例外の管理が必要です。

カルシウムとスカンジウム

Calcium はLithium と Muskel から多大な影響を受けています。そのため、アルゴリズムスケルトンプログラミングを Java ライブラリとして提供します。タスクとデータの並列スケルトンは両方とも完全にネスト可能であり、継承ではなくパラメトリックスケルトンオブジェクトを介してインスタンス化されます。

Calcium は、分散クラスターのようなインフラストラクチャのProActive環境上でスケルトンアプリケーションの実行をサポートします。さらに、Calcium にはアルゴリズムスケルトンプログラミングのための 3 つの特徴的な機能があります。1 つ目は、パフォーマンスバグの原因となるコードをプログラマーが特定するのに役立つパフォーマンスチューニングモデルです。 ^[8] 2 つ目は、サブジェクト削減プロパティを保証することが証明されており、Java Generics を使用して実装されているネスト可能なスケルトンの型システムです。^[9] 3 つ目は、データ集約型アプリケーション用のスケルトンを可能にする透過的なアルゴリズムスケルトンファイルアクセスモデルです。^[10]

Skandiumは、マルチコアコンピューティング向けにCalciumを完全に再実装したものです。Skandiumで書かれたプログラムは、共有メモリを利用して並列プログラミングを簡素化することができます。^[11]

エデン

Eden ^[12]はHaskellを拡張した分散メモリ環境向けの並列プログラミング言語です。プロセスは並列プログラミングを実現するために明示的に定義されますが、通信は暗黙のままです。プロセスは1つのライターを1つのリーダーに接続する単方向チャネルを介して通信します。プログラマーはプロセスがどのデータに依存するかを指定するだけで済みます。Edenのプロセスモデルは、プロセスの粒度、データ分散、通信トポロジを直接制御します。

Eden は、スケルトンが言語構成要素として提供されないという意味でスケルトン言語ではありません。代わりに、スケルトンは Eden の低レベルプロセス抽象化の上に定義され、タスクとデータの両方の並列性をサポートします。したがって、他のほとんどのアプローチとは対照的に、Eden ではスケルトンを同じ言語で定義でき、スケルトンのインスタンス化が記述されるのと同じレベル、つまり Eden 自体になります。Eden は関数型言語の拡張であるため、Eden スケルトンは高階関数です。Eden では、アルゴリズムスケルトンの並列実装を記述するアーキテクチャに依存しないスキームである実装スケルトンの概念が導入されています。

エスケル

エディンバラスケルトンライブラリ（eSkel）はC言語で提供され、MPI上で動作します。eSkelの最初のバージョンは^[13]で説明されており、その後のバージョンは^{[14]で発表されています。}

^[15]では、スケルトンのネストモードとインタラクションモードが定義されています。ネストモードは一時的または永続的のいずれかであり、インタラクションモードは暗黙的または明示的のいずれかです。一時的なネストとは、ネストされたスケルトンが各呼び出しに対してインスタンス化され、その後破棄されることを意味します。一方、永続的とは、スケルトンが一度インスタンス化され、同じスケルトンインスタンスがアプリケーション全体で呼び出されることを意味します。暗黙的なインタラクションとは、スケルトン間のデータフローがスケルトン構成によって完全に定義されることを意味します。一方、明示的とは、スケルトン構成で指定されていない方法でデータを生成したり、フローから削除したりできることを意味します。たとえば、入力をまったく受け取らずに出力を生成するスケルトンには、明示的なインタラクションがあります。

主にパイプラインのスケジューリングとリソースマッピングのパフォーマンス予測は、Benoitら^[16]^[17]^[18]^[19]によって研究されてきました。彼らはプロセス代数に基づいて各マッピングのパフォーマンスモデルを提供し、モデルの結果に基づいて最適なスケジューリング戦略を決定します。

最近の研究では、構造化並列プログラミングにおける適応の問題、特にパイプスケルトン^{[20]について取り上げられている。}^[21]^[22]

ファストフロー

FastFlow は、ストリーミングおよびデータ並列アプリケーションの開発に特化したスケルトン並列プログラミングフレームワークです。当初はマルチコアプラットフォームを対象に開発されましたが、共有メモリプラットフォームのクラスターで構成される異種プラットフォームを対象にするように順次拡張され、^[23]^{[24] NVidia GPGPU、Xeon Phi、Tilera}TILE64などのコンピューティングアクセラレータが搭載されている場合もあります。FastFlow の主な設計理念は、適切な並列プログラミング抽象化と慎重に設計されたランタイムサポートを通じて、アプリケーション設計者に並列プログラミングの主要機能 (市場投入までの時間、移植性、効率性、パフォーマンスの移植性など) を提供することです。^[25] FastFlowは、異種並列プラットフォーム向けの汎用 C++ プログラミングフレームワークです。Intel TBBや OpenMPなどの他の高レベルプログラミングフレームワークと同様に、ポータブル並列アプリケーションの設計とエンジニアリングを簡素化します。しかし、キャッシュコヒーレントな共有メモリプラットフォームでの細粒度並列処理、ストリーミングアプリケーション、マルチコアとアクセラレータの結合使用など、特定のアプリケーションシナリオでは、他の並列プログラミングフレームワークと比較して表現力とパフォーマンスの点で明らかに優位性があります。他のケースでは、FastFlowは通常、Intel TBB、OpenMP、Cilkなどの最先端の並列プログラミングフレームワークに匹敵し、場合によってはわずかに高速です。^[26]

ＨＤＣ

高階分割統治法（HDC）^{[27]は、関数型言語}Haskellのサブセットです。関数型プログラムは、C / MPIにコンパイルでき、スケルトン実装とリンクできる多態的な高階関数として表現されます。この言語は分割統治パラダイムに焦点を当てており、一般的な分割統治スケルトンから始めて、効率的な実装を持つより具体的なケースを導き出します。具体的なケースは、固定再帰深度、定数再帰次数、複数ブロック再帰、要素ごとの操作、および通信相手との通信に対応しています^[28]

HDC は、サブ問題の粒度と、その粒度と利用可能なプロセッサの数との関係に特に注意を払います。HDC はプログラムの各部分に適切なプロセッサの割り当てを推定しようとするため、プロセッサの合計数はスケルトンプログラムのパフォーマンスにとって重要なパラメータです。したがって、アプリケーションのパフォーマンスは、推定されるプロセッサ数と密接に関係しており、サブ問題の数が過剰になったり、利用可能なプロセッサを活用するための並列性が不十分になったりします。

HOC-SA

HOC-SA は Globus Incubator プロジェクトです。HOC
-SA は Higher-Order Components-Service Architecture の略です。Higher-Order Components (HOC) の目的は、グリッドアプリケーション開発を簡素化することです。HOC
-SA の目的は、Globus ミドルウェア (GRAM RSL ドキュメント、Web サービス、リソース構成など) の詳細をすべて知りたくない Globus ユーザーに、コア Globus Toolkit よりも高レベルのグリッドインターフェイスを提供する HOC を提供することです。HOC は
グリッド対応のスケルトンであり、Globus Toolkit 上にコンポーネントとして実装され、Web サービス経由でリモートからアクセスできます。^[29]

ジャスケル

JaSkel ^[30]は、ファーム、パイプ、ハートビートなどのスケルトンを提供する Java ベースのスケルトンフレームワークです。スケルトンは継承を使用して特殊化されます。プログラマーは、各スケルトンの抽象メソッドを実装して、アプリケーション固有のコードを提供します。JaSkel のスケルトンは、シーケンシャル、コンカレント、および動的バージョンの両方で提供されます。たとえば、コンカレントファームは共有メモリ環境 (スレッド) で使用できますが、分散ファームを使用する必要がある分散環境 (クラスター) では使用できません。あるバージョンから別のバージョンに変更するには、プログラマーはクラスのシグネチャを変更して、別のスケルトンから継承する必要があります。スケルトンのネストには基本的な Java Object クラスが使用されるため、スケルトンの構成中に型システムは強制されません。

JaSkelでは、計算の分散の側面はAOP、より具体的にはAspectJ実装を使用して処理されます。したがって、JaSkelはクラスターとグリッドの両方のインフラストラクチャにデプロイできます。^[31]ただし、JaSkelアプローチの欠点は、スケルトンのネストがデプロイメントインフラストラクチャに厳密に関連していることです。したがって、階層型インフラストラクチャでは、ファームの二重ネストの方が単一のファームよりもパフォーマンスが向上します。これでは、スケルトンプログラムの分散と機能上の懸念を分離するためにAOPを使用する目的が達成されません。

リチウムとマスケル

Lithium ^[32]^[33]^[34]とその後継であるMuskelは、イタリアのピサ大学で開発されたスケルトンフレームワークです。どちらも、Java ライブラリとしてネスト可能なスケルトンをプログラマに提供します。スケルトンアプリケーションの評価は、Aldinucci と Danelutto ^[35]^[36]によって導入された操作意味論の正式な定義に従っており、タスクとデータの両方の並列処理を処理できます。この意味論は、ラベル付き遷移システムを使用して、スケルトン言語の機能的動作と並列動作の両方を記述します。さらに、スケルトン書き換え技術 [18, 10]、タスクの先読み、サーバー間の遅延バインディングなど、いくつかのパフォーマンス最適化が適用されます。^[37]

実装レベルでは、Lithiumは並列処理を実現するためにマクロデータフロー^[38]^[39]を活用しています。入力ストリームが新しいパラメータを受け取ると、スケルトンプログラムが処理されてマクロデータフローグラフが得られます。グラフのノードはマクロデータフロー命令（MDFi）であり、プログラマーが提供するコードの連続部分を表します。タスクは複数のMDFiをグループ化するために使用され、タスクプールのアイドル処理要素によって消費されます。グラフの計算が完了すると、結果が出力ストリームに配置され、ユーザーに返されます。

Muskelは、サービス品質（QoS）^[40]、タスクプールとインタープリタ間のセキュリティ^[41]^[42] 、分散実行フレームワークであるJava / Jini Parallel Framework（JJPF） ^[43]とのインターフェース時のリソース検出、負荷分散、フォールトトレランスなどの非機能的な機能も提供しています。Muskelは、構造化プログラミングと非構造化プログラミングを組み合わせるためのサポートも提供しており^[44]、最近の研究では拡張性に取り組んでいます。^[45]

マルバ

Mallba ^[46]は、厳密な探索、ヒューリスティックな探索、ハイブリッドな探索戦略をサポートする組み合わせ最適化のライブラリです。^[47]各戦略は、必要なコードを提供することで使用できる汎用スケルトンとして Mallba に実装されています。厳密な探索アルゴリズムでは、Mallba は分岐限定法と動的最適化スケルトンを提供します。ローカル探索ヒューリスティックでは、Mallba は、ヒルクライミング、メトロポリス、シミュレーテッドアニーリング、タブーサーチをサポートしています。また、遺伝的アルゴリズム、進化戦略、その他 (CHC)などの進化アルゴリズムから派生した集団ベースのヒューリスティックもサポートしています。ハイブリッドスケルトンは、遺伝的アルゴリズムとシミュレーテッドアニーリングを組み合わせた GASA や、CHC と ES を組み合わせた CHCCES などの戦略を組み合わせています。

スケルトンは C++ ライブラリとして提供され、ネスト可能ではありませんが、型安全です。カスタム MPI 抽象化レイヤーである NetStream が使用され、プリミティブデータ型のマーシャリング、同期などを処理します。スケルトンには、ターゲットアーキテクチャ (シーケンシャル、LAN、WAN) に応じて、複数の低レベルの並列実装が含まれる場合があります。たとえば、集中型マスタースレーブ、分散型マスタースレーブなどです。

Mallbaは、探索スケルトンの状態を保持する状態変数も提供します。状態は探索と環境をリンクし、探索の進化を調べて将来のアクションを決定するためにアクセスできます。たとえば、状態は、これまでに見つかった最良の解決策や、分岐と境界の剪定のためのα、β値を保存するために使用できます。^[48]

他のフレームワークと比較すると、Mallba のスケルトンの概念の使用方法は独特です。スケルトンは、パラメトリック並列化パターンではなく、パラメトリック検索戦略として提供されます。

骨髄

Marrow ^[49]^[50]は、おそらく異種のマルチGPU環境でOpenCL計算をオーケストレーションするための C++ アルゴリズムスケルトンフレームワークです。タスクとデータ並列の両方のスケルトンのセットが提供され、ネストによって合成して複合計算を構築できます。結果として得られる合成ツリーのリーフノードは GPU 計算カーネルを表し、残りのノードはネストされたサブツリーに適用されたスケルトンを示します。このフレームワークは、異種のマルチ GPU 環境でこれらのツリーを正しく実行するために必要なホスト側のオーケストレーション全体を引き受けます。これには、データ転送と実行要求の適切な順序付け、およびツリーのノード間で必要な通信が含まれます。

Marrow の最も際立った機能には、パイプラインやループなど、これまで GPU コンテキストでは利用できなかった一連のスケルトンと、スケルトンのネスト機能 (これもこのコンテキストでは新しい機能) があります。さらに、このフレームワークは通信と計算をオーバーラップする最適化を導入し、PCIeバスによって課せられる遅延を隠します。

複数の GPU による Marrow 構成ツリーの並列実行は、データ並列分解戦略に従って行われます。この戦略では、計算ツリー全体を入力データセットの異なるパーティションに同時に適用します。どのカーネルパラメータを分解できるかを表現し、必要に応じて部分的な結果をどのようにマージするかを定義する以外は、プログラマーは基盤となるマルチ GPU アーキテクチャから完全に抽象化されます。

詳細情報とソースコードはMarrowのウェブサイトでご覧いただけます。

ミューズリー

ミュンスタースケルトンライブラリMuesli ^[51]^[52]は、高階関数、カリー化、多態型 [1] など、Skil で導入された多くのアイデアや概念を再実装した C++ テンプレートライブラリです。これはMPI 1.2 とOpenMP 2.5 上に構築されており、他の多くのスケルトンライブラリとは異なり、タスク並列スケルトンとデータ並列スケルトンの両方をサポートしています。スケルトンのネスト (構成) は P3L の 2 層アプローチに似ています。つまり、タスク並列スケルトンは任意にネストできますが、データ並列スケルトンはネストできませんが、タスク並列ネストツリーのリーフで使用できます。^{[53] C++ テンプレートはスケルトンを多態的にするために使用されますが、型システムは強制されません。ただし、ライブラリは}^[54]に触発された自動シリアル化メカニズムを実装しており、標準 MPI データ型に加えて、任意のユーザー定義データ型をスケルトン内で使用できます。サポートされているタスク並列スケルトン^[55]は、Branch & Bound、^[56] Divide & Conquer、^[57]^[58] Farm、^[59]^[60] Pipeで、補助スケルトンはFilter、Final、Initialです。fold (reduce)、map、permute、zipなどのデータ並列スケルトンとそのバリエーションは、分散データ構造の高次メンバー関数として実装されています。現在、Muesliは配列、行列、疎行列の分散データ構造をサポートしています。^[61]

ユニークな機能として、Muesli のデータ並列スケルトンは、シングルコア、マルチノードのクラスターアーキテクチャの両方で自動的にスケーリングします。^[62]^[63]ここでは、ノードとコア間のスケーラビリティは、それぞれ MPI と OpenMP を同時に使用することで確保されています。ただし、この機能はオプションであり、Muesli で作成されたプログラムは、ソースコードを変更することなく、シングルコアのマルチノードクラスターコンピューターでコンパイルおよび実行されます。つまり、下位互換性が保証されます。これは、非常に薄い OpenMP 抽象化レイヤーを提供することで確保され、プログラムをコンパイルするときに OpenMP コンパイラフラグを指定/省略するだけで、マルチコアアーキテクチャのサポートをオン/オフに切り替えることができます。これにより、実行時にオーバーヘッドがほとんど発生しません。

P3L、SkIE、SKElib

P3L ^[64] (Pisa 並列プログラミング言語) はスケルトンベースの調整言語です。P3LはC コードの並列または順次実行を調整するために使用されるスケルトン構造を提供します。この言語には Anacleto ^[65]というコンパイラが用意されています。Anacleto は実装テンプレートを使用して P3L コードをターゲットアーキテクチャにコンパイルします。したがって、スケルトンは、それぞれ異なるアーキテクチャに最適化された複数のテンプレートを持つことができます。テンプレートは特定のアーキテクチャでスケルトンを実装し、パフォーマンスモデルを含むパラメトリックプロセスグラフを提供します。パフォーマンスモデルは、パフォーマンスの最適化につながるプログラム変換を決定するために使用できます。^[66]

P3Lモジュールは、入力ストリームと出力ストリーム、および他のサブモジュールまたはシーケンシャルCコードを含む適切に定義されたスケルトン構造に対応します。モジュールは2層モデルを使用してネストすることができ、外側のレベルはタスク並列スケルトンで構成され、内側のレベルではデータ並列スケルトンを使用できます[64]。プログラマが入力ストリームと出力ストリームの型を明示的に指定し、サブモジュール間のデータフローを指定することによって、データフローレベルで型検証が実行されます。

SkIE ^[67] (スケルトンベースの統合環境)はP3Lと非常によく似ており、コーディネーション言語に基づいていますが、デバッグツール、パフォーマンス分析、視覚化、グラフィカルユーザーインターフェイスなどの高度な機能を提供します。コーディネーション言語を直接使用する代わりに、プログラマーはグラフィカルツールを操作して、スケルトンに基づく並列モジュールを構成できます。

SKELib ^[68]は、テンプレートシステムなどを継承することで、P3LとSkIEの貢献を基に構築されています。調整言語が使用されなくなり、代わりにP3Lで達成されたものと同様のパフォーマンスを備えたスケルトンがCのライブラリとして提供される点で、これら2つと異なります。別のCのようなスケルトンフレームワークであるSkilとは異なり、 SKELibでは型の安全性は考慮されていません。

PASとEPAS

PAS（Parallel Architectural Skeletons）は、C++とMPIで開発されたスケルトンプログラミングのフレームワークです。^[69]^[70]プログラマーはC++の拡張機能を使用してスケルトンアプリケーションを記述します1。その後、コードはPerlスクリプトに渡され、純粋なC++に拡張され、継承によってスケルトンが特殊化されます。

PASでは、すべてのスケルトンに、プログラマーが提供する必要があり、スケルトンの実行を調整する役割を担う代表 (Rep) オブジェクトがあります。スケルトンは、Rep オブジェクトを介して階層的にネストできます。スケルトンの実行に加えて、Rep は、上位レベルのスケルトンからのデータの受信と、サブスケルトンへのデータの送信も明示的に管理します。親スケルトンとサブスケルトン間のデータの送受信には、パラメーター化された通信/同期プロトコルが使用されます。

PASの拡張版であるSuperPas ^[71]、後にEPAS ^[72]として知られたものは、スケルトンの拡張性に関する懸念に対処しています。EPASツールを使用すると、 PASに新しいスケルトンを追加できます。スケルトン記述言語（SDL ）は、仮想プロセッサグリッドに関するトポロジを指定することにより、スケルトンパターンを記述するために使用されます。その後、SDLはネイティブC++コードにコンパイルされ、他のスケルトンと同様に使用できます。

スバスコ

SBASCO ( Skeleton-BAsed Scientific COmponents ) は、並列および分散数値アプリケーションの効率的な開発を目的としたプログラミング環境です。^[73] SBASCOは、スケルトンとコンポーネントという2つのプログラミングモデルをカスタム構成言語に統合することを目的としています。コンポーネントのアプリケーションビューは、そのインターフェイス (入力と出力のタイプ) の説明を提供します。一方、構成ビューは、さらにコンポーネントの内部構造とプロセッサレイアウトの説明を提供します。コンポーネントの内部構造は、ファーム、パイプ、マルチブロックの3つのスケルトンを使用して定義できます。

SBASCO は、マルチブロックスケルトンを通じてドメイン分解可能なアプリケーションに対応しています。ドメインは配列 (主に 2 次元) で指定され、重複する境界を持つサブ配列に分解されます。その後、計算は反復 BSP のような方法で行われます。最初のステージはローカル計算で構成され、2 番目のステージは境界交換を実行します。反応拡散問題の使用例が示されています。^[74]

2種類のコンポーネントが紹介されています。^[75]機能コードを提供する科学的コンポーネント (SC) と、通信、分散プロセッサレイアウト、レプリケーションなどの非機能的な動作をカプセル化する通信アスペクトコンポーネント (CAC) です。たとえば、SCコンポーネントはCACコンポーネントに接続され、CACコンポーネントは、SCに割り当てられたプロセッサを動的に再マッピングすることで、実行時にマネージャとして機能します。CACコンポーネントを使用するとパフォーマンスが向上することを示すユースケースが示されています。^[76]

SCL

構造化コーディネーション言語( SCL ) ^[77]は、最も初期のスケルトンプログラミング言語の 1 つでした。ソフトウェアコンポーネントのスケルトンプログラミングにコーディネーション言語アプローチを提供します。 SCL は基本言語と見なされ、シーケンシャルソフトウェアコンポーネントの開発に使用される Fortran や C などのホスト言語と統合されるように設計されています。SCLでは、スケルトンは構成、基本、計算の3 つのタイプに分類されます。構成スケルトンは、分散配列 (ParArray) などの一般的に使用されるデータ構造のパターンを抽象化します。基本スケルトンは、map、scan、fold などのデータ並列スケルトンに対応します。計算スケルトンは制御フローを抽象化し、主に farm、SPMD、iterateUntil などのタスク並列スケルトンに対応します。コーディネーション言語アプローチは、従来の並列マシンだけでなく、各処理ノードに異なる複数のコアを持つ並列異種マシンをプログラミングするためのパフォーマンスモデルと組み合わせて使用されました。^[78]

スケPU

SkePU ^[79] SkePUは、マルチコアCPUおよびマルチGPUシステム用のスケルトンプログラミングフレームワークです。これは、6つのデータ並列スケルトンと1つのタスク並列スケルトン、2つのコンテナタイプ、およびCUDAとOpenCLの両方を使用したマルチGPUシステムでの実行をサポートするC++テンプレートライブラリです。最近、StarPUランタイムシステムのバックエンドを実装することにより、SkePUでハイブリッド実行、パフォーマンスを考慮した動的スケジューリング、および負荷分散のサポートが開発されました。SkePUはGPUクラスター用に拡張されています。

スキッパー＆クアフ

SKiPPERはビジョンアプリケーション用のドメイン固有のスケルトンライブラリ^[80]であり、CAMLでスケルトンを提供するため、型の安全性はCAMLに依存しています。スケルトンは、宣言型と操作型の2つの方法で提供されます。宣言型スケルトンはプログラマが直接使用しますが、操作型バージョンはアーキテクチャ固有のターゲット実装を提供します。ランタイム環境、CAMLスケルトン仕様、およびアプリケーション固有の関数（プログラマがCで提供）から、新しいCコードが生成され、コンパイルされて、ターゲットアーキテクチャでアプリケーションが実行されます。SKiPPERの興味深い点の1つは、スケルトンプログラムをデバッグのために連続的に実行できることです。

SKiPPERでは、操作スケルトンを記述するためのさまざまなアプローチが検討されています。静的データフローグラフ、パラメトリックプロセスネットワーク、階層型タスクグラフ、タグ付きトークンデータフローグラフなどです。^[81]

QUAFF ^[82]は、C++ と MPI で書かれた比較的新しいスケルトンライブラリです。QUAFF は、テンプレートベースのメタプログラミング手法を利用して、実行時のオーバーヘッドを削減し、コンパイル時にスケルトンの拡張と最適化を実行します。スケルトンはネストでき、シーケンシャル関数はステートフルです。型チェックに加えて、QUAFF は C++ テンプレートを利用して、コンパイル時に新しい C/MPI コードを生成します。QUAFF は CSP モデルに基づいており、スケルトンプログラムはプロセスネットワークと生成ルール (single、serial、par、join) として記述されます。^[83]

スケト

SkeTo ^{[84]プロジェクトは、MPI を使用し}て並列化を実現する C++ ライブラリです。SkeTo は、ネスト可能な並列パターンを提供する代わりに、リスト、ツリー、^[85]^[86]、行列[ ⁸⁷ ]などの並列データ構造の並列スケルトンを提供する点で、他のスケルトンライブラリとは異なります。データ構造はテンプレートを使用して型指定され、いくつかの並列操作を呼び出すことができます。たとえば、リスト構造は、map、reduce、scan、zip、shift などの並列操作を提供します。

SkeToに関する追加の研究は、変換による最適化戦略、および最近ではドメイン固有の最適化にも焦点を当てています。^[88]たとえば、SkeToは、2つの連続した関数呼び出しを1つにマージする融合変換^[89]を提供し、関数呼び出しのオーバーヘッドを減らし、関数間で渡される中間データ構造の作成を回避します。

スキル

Skil ^[90]はスケルトンプログラミングのための命令型言語である。スケルトンは言語の直接的な一部ではないが、言語とともに実装される。Skilは、高階関数、カリング、多態型などの関数型言語のような機能を提供するC言語のサブセットを使用する。Skilをコンパイルすると、そのような機能は削除され、通常のCコードが生成されます。したがって、Skilは多態的な高階関数を単態的な一階C関数に変換します。Skilはスケルトンのネスト可能な構成をサポートしていません。データ並列性は、たとえば利用可能なプロセッサ間で配列を分散するなど、特定のデータ並列構造を使用して実現されます。フィルタースケルトンを使用できます。

STAPL スケルトンフレームワーク

STAPLスケルトンフレームワーク ^[91]^[92]では、スケルトンはパラメトリックデータフローグラフとして定義されており、100,000コアを超えて拡張できます。さらに、このフレームワークは、ポートの概念を通じて、対応するデータフローグラフのポイントツーポイント構成としてスケルトンの構成に対処し、新しいスケルトンをフレームワークに簡単に追加できるようにします。その結果、このフレームワークでは、構成されたスケルトンの再実装とグローバル同期の必要性がなくなります。STAPLスケルトンフレームワークはネストされた構成をサポートし、ネストの各レベルで並列実行と順次実行を切り替えることができます。このフレームワークは、STAPL並列コンテナ^[93]のスケーラブルな実装の恩恵を受けており、ベクター、多次元配列、リストなどのさまざまなコンテナでスケルトンを実行できます。

T4P

T4Pはスケルトンプログラミングのために最初に導入されたシステムの1つでした。^[94]このシステムは関数型プログラミングの特性に大きく依存しており、高階関数として5つのスケルトンが定義されていました。分割統治、ファーム、マップ、パイプ、RaMPです。プログラムは複数の実装を持つことができ、それぞれが異なるスケルトンの組み合わせを使用します。さらに、各スケルトンは異なる並列実装を持つことができます。スケルトンのパフォーマンスモデルによって導かれる関数型プログラム変換に基づく方法論は、プログラムに使用する最も適切なスケルトンとスケルトンの最も適切な実装を選択するために使用されました。^[95]

フレームワークの比較

活動年数は、既知の活動年数です。この列に表示されている日付は、科学雑誌または会議議事録における関連記事の最初と最後の出版日に対応しています。プロジェクトは活動期間を超えてもまだアクティブである場合があり、指定された日付を超える出版物は見つからないことに注意してください。
プログラミング言語は、プログラマーがスケルトンアプリケーションをコーディングするために使用するインターフェイスです。これらの言語は多様で、関数型言語、コーディネーション言語、マークアップ言語、命令型言語、オブジェクト指向言語、さらにはグラフィカルユーザーインターフェイスなどのパラダイムを網羅しています。プログラミング言語内では、スケルトンは言語構成要素またはライブラリとして提供されています。スケルトンを言語構成要素として提供するには、カスタムドメイン固有言語とそのコンパイラーの開発が必要です。これは、スケルトン研究の初期に明らかに強い傾向でした。最近の傾向は、特に C++ や Java などのオブジェクト指向言語で、スケルトンをライブラリとして提供することです。
実行言語は、スケルトンアプリケーションを実行またはコンパイルする言語です。プログラミング言語 (特に関数型の場合) はスケルトンプログラムを実行するには効率が不十分であることが、かなり早い段階で認識されました。そのため、スケルトンプログラミング言語は、スケルトンアプリケーションを他の言語で実行することで簡素化されました。スケルトンアプリケーション (プログラミング言語で定義) をターゲット実行言語の同等のアプリケーションに変換するための変換プロセスが導入されました。コード生成や、実行言語のライブラリと対話できる低レベルスケルトン (オペレーショナルスケルトンと呼ばれることもある) のインスタンス化など、さまざまな変換プロセスが導入されました。変換されたアプリケーションでは、パフォーマンスに合わせてカスタマイズされたターゲットアーキテクチャコードを、変換されたアプリケーションに導入する機会も得られました。表 1 は、実行言語として好まれてきたのは C 言語であることを示しています。
ディストリビューションライブラリは、並列/分散コンピューティングを実現する機能を提供します。この意味では、MPI が大きな人気を博してきました。これは、C 言語とうまく統合され、おそらくクラスターコンピューティングにおける並列処理に最もよく使用されるツールであるため、驚くことではありません。ディストリビューションライブラリを使用して直接プログラミングすることの危険性は、ディストリビューションライブラリをまったく使用しないプログラマーからは安全に隠されています。最近の傾向は、複数のディストリビューションライブラリと対話できるスケルトンフレームワークを開発することです。たとえば、CO2 P3 S はスレッド、RMI、またはソケットを使用できます。Mallba は Netstream または MPI を使用できます。また、JaSkel は AspectJ を使用して、異なるスケルトンフレームワークでスケルトンアプリケーションを実行します。
型安全性とは、スケルトンプログラムで型の非互換性エラーを検出する機能を指します。最初のスケルトンフレームワークは Haskell などの関数型言語上に構築されていたため、型安全性はホスト言語から単純に継承されていました。しかし、スケルトンプログラミング用にカスタム言語が開発されると、コンパイラは型チェックを考慮して記述する必要がありました。これは、スケルトンのネストが完全にサポートされていなかったため、それほど難しくありませんでした。しかし、最近、完全なネストを備えたオブジェクト指向言語でスケルトンフレームワークをホストし始めたため、型安全性の問題が再浮上しました。残念ながら、型チェックはほとんど見過ごされてきました (QUAFF を除く)。特に Java ベースのスケルトンフレームワークではそうです。
スケルトンネスティングは、スケルトンパターンを階層的に構成する機能です。スケルトンネスティングは、より単純なパターンの基本セットから始めて、より複雑なパターンを構成できるため、当初からスケルトンプログラミングの重要な機能として認識されていました。しかし、主にスケジュールと型検証の難しさのため、コミュニティがスケルトンの任意のネスティングを完全にサポートするまでには長い時間がかかりました。最近のスケルトンフレームワークはスケルトンの完全なネスティングをサポートする傾向は明らかです。
ファイルアクセスとは、アプリケーションからファイルにアクセスして操作する機能です。これまで、スケルトンプログラミングは、少量のデータに長い計算時間を要する計算集約型アプリケーションで主に役立ってきました。しかし、多くの分散アプリケーションでは、計算中に大量のデータが必要になったり、大量のデータが生成されたりします。これは、天体物理学、素粒子物理学、バイオインフォマティクスなどに当てはまります。したがって、スケルトンプログラミングと統合するファイル転送サポートを提供することは、これまでほとんど見過ごされてきた重要な問題です。
スケルトンセットは、サポートされているスケルトンパターンのリストです。スケルトンセットはフレームワークごとに大きく異なります。さらに驚くべきことに、同じ名前のスケルトンでもフレームワークによってセマンティクスが異なる場合があります。文献で最も一般的なスケルトンパターンは、おそらくファーム、パイプ、マップです。

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概要