JP2000207434A - 形状処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 データ変換の機能をマルチスレッドにより並
列に実行することによって変換に要する時間を短縮し、
時間的制約によりデータ交換が事実上不可能であったケ
ースで、データ交換を可能にする方法を提案する。 【解決手段】 ＣＰＵ数を検出する。ＣＰＵ数はスレッ
ド関数を生成する目安となる（ＳＴＥＰ１）。３次元形
状のデータから曲面を全て取り出し、メモリに格納する
（ＳＴＥＰ２）。ＳＴＥＰ２で得られた曲面データをＣ
ＰＵ数で分割し、複数のデータに分ける（ＳＴＥＰ
３）。ＳＴＥＰ１で得られたＣＰＵ数分だけ曲面オブジ
ェクトを形状変換するスレッド関数を動作させる（ＳＴ
ＥＰ４）。ＳＴＥＰ２で得られた曲面データをＣＰＵ数
で分割し、それぞれの曲面データ群をＳＴＥＰ３で生成
したスレッド関数に割り当てて、データ変換処理を行う
（ＳＴＥＰ５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、形状処理方法、よ
り詳細には、分散型３次元形状データの変換方法に関
し、例えば、３次元ＣＡＤ／ＣＡＭ／ＣＡＥにおける形
状データの交換等に応用可能なものである。

【０００２】

【従来の技術】３次元形状設定において、データ交換
は、設計効率を左右する重要な機能の一つである。形状
設計は一つのＣＡＤ（Computer Aided Design）／ＣＡ
Ｍ（Computer Aided Manufactureing）システムだけで
行われるのではなく、設計物に応じて複数のシステムを
使い分けるので、システム間で３次元形状を受け渡す必
要が生じることが理由の一つである。

【０００３】一般に、データ交換は、ＩＧＥＳ（Smith,
B.,Rinaudot,G.R.,Reed,K.A.,and Wright,T.:INITIAL G
RAPHICS EXCHANGE SPECIFICATION(IGES) VERSION 4.0,N
ational Bureau of Standard,Spring field,VA,(198
8).）やＳＴＥＰ（岸浪建史：ＳＴＥＰによる技術デー
タ統合の現状と動向，精密工学会誌，第６２巻，第１
号，pp.19-23(1996).）などの標準的なデータフォーマ
ットを介して行われるか、システム間で直接データを変
換するダイレクトトランスレーターを利用するかのどち
らかの手法により実現されている。最近では、ＣＯＭ／
ＤＣＯＭ技術を利用した形状データ交換用ＡＰＩによる
データ交換技術も提案されている（http://www.dmac.or
g/）。

【０００４】データ交換では、形状データが他のシステ
ムに高速かつ正確に受け渡されることが要求される。し
かし、一般には、システム間の形状表現方法や精度の違
いが障害となり、表現方法の変換や幾何形状の近似計算
を行いながらデータを取り込む。この時、ユーザは、幾
何形状の近似精度を変更しながら何度かデータ変換を試
み、近似された形状が意図通りになる最適な精度を探索
する。このように、データ変換は試行錯誤による計算量
が膨大であり、幾何形状の近似計算自体も計算負荷が高
いため、短時間で意図するデータを得ることが困難な場
合も多い。

【０００５】データ変換のための実行時間を短縮するた
めの一つの方法として、例えば、同一プロセス内で並列
処理を実現する手段として、マルチスレッドプログラミ
ングを利用することが考えられる（Microsoft Develope
r Studioのヘルプ参照）。マルチスレッドプログラミン
グでは、スレッドと呼ばれる実行単位（ＯＳによりスケ
ジュールされる最小単位）を複数生成し、それぞれのス
レッドに別々の作業を割り当てることができる。従っ
て、複数のＣＰＵを搭載する計算機では、それぞれのＣ
ＰＵにスレッドが割り当てられ並列にスレッドが実行さ
れるため、実行時間の短縮が期待できる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】あるシステムで作成し
た３次元形状を別のシステムへ受け渡すためのデータ変
換技術は、形状データの共有化を促進し、データを有効
利用する上でも必須の技術である。しかし、データ交換
ではシステム間の幾何精度の違いや、表現形式の違いに
よりデータを変換できない、あるいは、データ量が多い
場合や複雑な形状の場合には、変換に多大な時間を必要
とするため事実上変換不可能となるなどの問題がある。

【０００７】本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなさ
れたもので、データ変換の機能をマルチスレッドにより
並列に実行することによって変換に要する時間を短縮
し、時間的制約によりデータ交換が事実上不可能であっ
たケースで、データ交換を可能にする方法を提案するこ
とを目的として成されたものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、ある
形式で表現された３次元形状を形状処理システムに読み
込む際に、形状オブジェクトを読み込みシステムのＣＰ
Ｕ数に合わせて分割し、それぞれのＣＰＵに読み込み処
理を行わせることによって、３次元形状の読み込み機能
を高速に実現することを特徴としたものである。

【０００９】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、読み込み処理のためにマルチスレッド技術を利用し
て、３次元形状の読み込みのためのスレッド実行関数を
作成し、読み込み機能を並列に処理することによって、
３次元形状の読み込み機能を高速に実現することを特徴
としたものである。

【００１０】請求項３の発明は、請求項２の発明におい
て、読み込み処理のためにマルチスレッド技術を利用し
て、３次元形状の読み込みのためのスレッド実行関数を
２つ作成し、読み込み機能を２つのＣＰＵに並列に実行
させることによって、３次元形状の読み込み機能を高速
に実現することを特徴としたものである。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明は、前述の目的を達成する
ために、曲面オブジェクトを形状変換するスレッド関数
を作成し、スレッド関数をマルチスレッド技術により複
数動作させ、個々のスレッドに異なった曲面オブジェク
トを割り当てて並列に動作させるようにしたものであ
る。

【００１２】図１は、本発明の一実施例を説明するため
のフローチャートで、ＳＴＥＰ１では、ＣＰＵ数を検出
する。ＣＰＵ数はスレッド関数を生成する目安となる。
ＳＴＥＰ２では、３次元形状のデータから曲面を全て取
り出し、メモリに格納する。ＳＴＥＰ３では、ＳＴＥＰ
２で得られた曲面データをＣＰＵ数で分割し、複数のデ
ータに分ける。ＳＴＥＰ４では、ＳＴＥＰ１で得られた
ＣＰＵ数分だけ曲面オブジェクトを形状変換するスレッ
ド関数を動作させる。ＳＴＥＰ５では、ＳＴＥＰ２で得
られた曲面データをＣＰＵ数で分割し、それぞれの曲面
データ群をＳＴＥＰ３で生成したスレッド関数に割り当
てて、データ変換処理を行う。

【００１３】本出願人は、マルチスレッドプログラム対
応の３次元データ交換のためのカーネル上で３次元デー
タを変換する応用プログラムを作成し、データ交換の処
理時間が短縮されることを確認し、応用プログラムの有
効性を検証した。すなわち、２つ以上のＣＰＵを搭載す
るパーソナルコンピュータ（ＰＣ）上で、複数のＣＰＵ
に処理を分散する分散型データ交換プログラムを作成
し、従来の逐次処理との速度を比較することで、マルチ
スレッドを利用した方式が、逐次処理方式と比較して高
速化されることを実証した。

【００１４】（形状処理ツールキットの概要）最初に、
本発明で行う評価のための３次元形状処理ツールキット
について説明する。マルチスレッドを利用して、３次元
形状を分散処理するにあたり、ＭＴ−ＳＡＦＥ（湯浅太
一，安村通晃，中田登志之：初めての並列プログラミン
グ，共立出版（1998).）な３次元形状処理ツールキット
が必要である。そこで、本出願人は、データ交換を主眼
に置きＭＴ−ＳＡＦＥなツールキットを開発した。ここ
では、３次元形状の分散型データ交換プログラムである
Translatorを実現するための３次元形状処理ツールキッ
トMiniKernelについて説明する。

【００１５】一般に、ＣＡＤシステム間では、３次元形
状の位相構造や幾何形状の許容誤差などが異なっている
ため、データの受け側では、位相構造の再構築や形状の
近似などを行う。この時、幾何学的に整合する形状をま
ず構築できないと、位相構造生成のための幾何計算が意
図通りなされない。従って、データ交換でまず重要なこ
とは、曲線，曲面といった幾何要素が受け側の許容誤差
内で取り込めることである。

【００１６】境界表現(Braid,I.C. and Lang,C.A.:Comp
uter-aided design of mechanicalcomponents with vol
ume building bricks,In Proceedings of PROLAMAT '7
3,(1973).)を用いた３次元形状は、曲線，曲面といった
幾何要素と幾何要素の繋がりを表す位相要素により表現
されている。幾何要素には、ＮＵＲＢＳ（Non Uniform
Rational B-Spline）表現や平面，２次曲面などの解析
表現などが主に用いられる。また、位相要素は、ＣＡＤ
システムにより異なるが、立体，シェル，面，ループ，
稜線，頂点などで構成される(Mantyla,(¨省略)M.:An I
ntroduction ToSolid Modeling,Computer science pres
s,USA(1988)，鳥谷浩志，千代倉弘明：３次元ＣＡＤの
基礎と応用，共立出版(1991).）。

【００１７】面，ループ，稜線，頂点と幾何要素との関
係に着目すると、面は曲面を持ち、稜線は曲線を持つ。
また、面とループによりトリム曲面を表し、３次元空間
における面上線を稜線が持つ曲線で表す。一方、頂点は
稜線の端点を表すが、頂点が持つ３次元空間上の座標値
と稜線が持つ曲線の端点，頂点の位置に対応する曲面上
の点の３点が整合する必要があり、３つの情報を整合さ
せながら維持管理するのは手間がかかる。また、ある演
算を行うときに、頂点の位置情報，曲線の端点，面上の
点のどれかを利用するかで処理結果が変わる可能性もあ
る。面，ループ，稜線，頂点は、曲面と曲面の境界稜線
の関係を表しており、曲面が境界曲線列として直接トリ
ム情報を持てば、位相要素は冗長であるとと考えられ
る。前述したように、データ交換は幾何形状主導で行わ
れることを考えれば、位相要素は極力排除した方が受け
取ったデータの管理方法が単純になる。

【００１８】以上のような考え方により、MiniKernelで
は、モデル，立体，領域，シェルを位相要素として持
つ。一方、幾何要素としては、曲面とパラメータ空間曲
線，３次元空間曲線の３つを持つ。幾何要素が表現でき
る曲線，曲面表現形式には次のものがある。 ・パラメータ空間曲線（２次元の曲線） 直線（線分），円（円弧），（有理）Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ
曲線 ・３次元空間曲線 直線（線分），円（円弧），（有理）Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ
曲線 ・曲面 平面，球面，円柱面，円錐面，トーラス面，（有理）Ｂ
−Ｓｐｌｉｎｅ曲線 ここで述べた位相，幾何要素により３次元形状を表現す
る。また、上記のデータ以外は形式変換する。

【００１９】MiniKernelは、次のような特徴を持つ。 ・ＭＴ−ＳＡＦＥである。MiniKernelを利用したマルチ
スレッド対応の応用プログラムを作成することができ
る。

【００２０】・ＮＵＲＢＳ表現と解析表現が連携する。
ＮＵＲＢＳ表現と解析表現ではパラメータ化が異なるた
め、混在して利用するときには、形状変換を行わなけれ
ばならない。例えば、回転面の境界面線には円弧が含ま
れるが、回転面を表現しているＮＵＲＢＳ曲面の境界曲
線はＮＵＲＢＳ曲線で表現されるため、同一の形状が円
弧とＮＵＲＢＳ曲面とで表されることがある。このよう
な場合には、円弧をＮＵＲＢＳ曲線に変換するか、ＮＵ
ＲＢＳ曲線を円弧に変換する必要がある。形状変換にか
かるコストを低減するために、ＮＵＲＢＳ表現と主表
現，解析的表現を従表現とし、常に両方の表現形式を維
持することができる。

【００２１】・計算結果の寿命を管理することにより、
計算コストを低減する。曲線の端点の座標値や微分ベク
トルなど、幾何形状の評価結果を保存し、適宜利用する
ことで形状評価による計算コストを低減する。

【００２２】・Ｇ¹連続およびPeriodicなＮＵＲＢＳ曲
線，曲面を扱う。様々なＣＡＤシステムで生成された幾
何形状を取り込むために、ＮＵＲＢＳ表現上の拘束条件
を緩めに設定しておく。ただし、Ｃ⁰連続な形状は折れ
ていることが形状特徴であるという認識により、MiniKe
rnelではＣ⁰の位置で分割して扱う。

【００２３】図２は、MiniKernelが持つモデル（Mode
l），立体（Body），領域（Region），シェル（Shell）
などのオブジェクト構造を示している。太線で囲まれた
ものがオブジェクトであり、矢印はオブジェクト間のリ
ンクを表す。また、細線や破線で囲まれるものは、それ
ぞれのオブジェクトが持つメンバーである。更に、破線
で囲まれたメンバーはリング上の双方向リストを表し、
リストノードには位相または幾何要素が設定される。例
えば、モデルはモデルに含まれる立体のリストを持ち、
個々の立体はその親のモデルへのリンクを持つ構造であ
る。

【００２４】図２からも分かるように、MiniKernelで
は、モデル，立体，領域，シェルは、境界表現で表され
る形状モデルの位相要素を意味する。シェルは、そのシ
ェルを構成する曲面（Surf）のリストを持ち、曲面は、
曲面の元になる母曲面（Base）と曲面の境界（bound）
を表す境界線列からなる。母曲面は、ＮＵＲＢＳ曲面が
主表現であり形状に応じて従表現を持つ。境界線列は、
母曲面のｕ，ｖ方向のパラメータ区間がそれぞれ［０，
１］であると想定したときのパラメータ空間曲線列であ
る。よって、母曲面のパラメータ空間曲線で表された境
界線列により、トリム曲面を表現することができる。図
３では、パラメータ空間曲線と３次元空間曲線の関係を
示している。これらは、Mantylaが提案する半稜線構造
(Mantyla,M.:An Introduction To Solid Modeling,Comp
uter science press,USA(1988)をなしており、隣接する
２つの曲面のそれぞれのパラメータ空間曲線が、３次元
空間上の共有境界曲線を指し示し、３次元空間曲線が元
になるパラメータ空間曲線を指し示す双方向リンクとな
っている。

【００２５】上述のような構造を持つMiniKernel上に３
次元形状を構築するときには、次のような手順で行う。 （１）曲面を生成する。曲面の幾何情報とパラメータ空
間曲線を生成し、（トリム）曲面を生成する。 （２）Ｍｏｄｅｌオブジェクトを生成する。Ｍｏｄｅｌ
は３次元形状のルートにあたる概念である。立体形状
は、すべてＭｏｄｅｌからリンクすることができる。 （３）Ｂｏｄｙを生成する。（２）で生成したＭｏｄｅ
ｌに属するＢｏｄｙオブジェクトを生成し、適切なリン
クをはる。 （４）立体のスケルトンを生成する。（３）で生成した
Ｂｏｄｙに属するＲｅｇｉｏｎ，Ｓｅｌｌオブジェクト
をそれぞれ一つずつ生成し、適切なリンクをはる。これ
によって、空のＳｈｅｌｌを含む立体が一つずつ生成さ
れる。なお、Ｒｅｇｉｏｎは中空シェルを表現するため
のオブジェクトである。 （５）（１）で生成した曲面を（４）で生成したＳｈｅ
ｌｌの持つ曲面リストに追加する。これにより、Ｓｈｅ
ｌｌは１枚の曲面を持つサーフェスシェルになる。

【００２６】複数の曲面を生成するときには、前記
（４）から（５）を繰り返すことにより、サーフェスモ
デルを表す３次元形状をMiniKernel上に構築できる。ソ
リッドモデルを生成する場合には、個々のＳｈｅｌｌを
接合すればよい。以上に述べた方法で、３次元形状デー
タ交換のための形状構築を行う。以下にその詳細につい
て説明する。

【００２７】本出願人は、以上に説明したMiniKernelを
利用し、商用の３次元形状ツールキットＤＥＳＩＧＮＢ
ＡＳＥ（鳥谷浩志，千代倉弘明：３次元ＣＡＤの基礎と
応用，共立出版(1991).)から形状データを取り込むデー
タ交換ツール（Translatorと呼ぶ）を開発した。以下
に、Translatorの構成とアルゴリズムについて説明す
る。また、並列に実行するときの並列化効率についても
説明する。

【００２８】図４は、本出願人が開発したTranslatorの
構成を示している。Translatorは、ＤＥＳＩＧＮＢＡＳ
Ｅの形状データをMiniKernelの形状データに変換する機
能を持つ。図４の黒い矢印は、関数の呼び出し関係を示
している。このTranslatorは、ＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥの
一つのコマンドとして作成したもので、ＤＥＳＩＧＮＢ
ＡＳＥデータをMiniKernelに取り込む場合には、ＤＥＳ
ＩＧＮＢＡＳＥのコマンドインターフェースを利用して
コマンド実行関数を呼び出し、コマンド実行関数がTran
slator本体を呼び出す方式を取った。

【００２９】Translator本体では、大きく分けて以下に
示す３つの機能を実装した。これら３種類の処理を部品
として利用し、後述の手法により並列化したアルゴリズ
ムを提案する。 （１）形状の取得：ＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥから３次元形
状を取得する。ＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥが持っている、モ
デル，立体，ループをたどり、（トリム）曲面情報を得
る。 （２）曲面の形式変換：ＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥの曲面構
造をMiniKernelのものに変換する。 （３）形状の生成：MiniKernelの曲面をカーネルに登録
する。（２）で変換したMiniKernelの曲面を、MiniKern
elのシェルとして生成する。ここで生成されたシェル
は、１つの曲面のみを持つ。

【００３０】並列処理は、専用の並列計算機や並列コン
パイラなどを利用して実装するのが一般的に行われてお
り、大規模な科学技術計算や、専用のハードウエア上で
の並列化手法（中田秀基，村上聡，荒木拓也，小池汎
平，田中秀彦：並列計算機ＰＩＥ６４ににおけるCommit
ted-choice型言語Flengの負荷分散手法，情報処理学会
論文誌，第３８巻，第２号，pp.332-340(1997))などが
提案されている。多くのＣＡＤ／ＣＡＭシステムは、逐
次処理を前提にしているので、逐次的なプログラムを複
数のタスクに分割し、タスク間の並列性を利用して並列
処理する考え方を取り入れることが容易である。また、
３次元形状モデルは、立体，シェル，面，稜線，頂点な
どのオブジェクトにより表現されているので、オブジェ
クトを分散させて同一の処理を行う手法も考えられる。
ここでは、タスク間の並列性を利用する手法を並列タス
ク型並列処理，オブジェクトを分割する手法をオブジェ
クト分割並列処理と呼ぶことにする。

【００３１】前述のTranslatorの内部機能（１）〜
（３）を並列タスク型，オブジェクト分割型並列処理に
あてはめ、次のように実装し並列化評価のためのTransl
atorを開発した。なお、並列化評価の基準となる逐次処
理についても合わせて説明する。

【００３２】（逐次処理）前記（１）から（３）までを
逐次的に処理するプログラムであり、マルチスレッドプ
ログラムではない。以下に、プログラム例を示す（エラ
ー処理などは省略する）。

【００３３】 Single( )｛ // Model オブジェクトを生成する。 Model＝Generate.Body(Model)； // Body オブジェクトを生成する。 Body＝Generate.Model( )； //形状取得（ＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥの曲面を得る） dbsf=new DBSurface [max＋１］； mksf=new MKSurface [max＋１］； for (loop=1；loop＜＝max；loop＋＋）｛ //個々の面の幾何情報を得る。 GetSurfaceFromDB (bid，loop，dbsf [loop]）； ｝ //曲面の形式変換 for (loop＝1；loop＜＝max；loop＋＋）｛ TranslateForm (dbsf [loop], mksf [loop])； ｝ //形状（シェル）を生成 for(loop＝1；loop＜＝max；loop＋＋）｛ Shell＝Generate.Skeleton(Body)； GenerateShell(Shell，mksf[loop])； ｝ ｝

【００３４】（並列タスク型並列処理）（１）から
（３）までの３つの処理を別々のスレッド実行関数とし
パイプライン処理するようにした（プログラム例参
照）。すなわち、スレッド１は、３次元形状モデルの曲
面と境界曲線をＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥ形式でｄｂｓｆに
出力する。スレッド２は、スレッド１が出力したＤＥＳ
ＩＧＮＢＡＳＥ形式の曲面と境界曲線をMiniKernelで扱
える形式に変換し、ｍｋｓｆに出力する。スレッド３
は、スレッド２で生成した曲面オブジェクトを利用し
て、位相を含めた３次元形状（シェル）を生成する。

【００３５】それぞれのスレッドは、自分が処理するべ
きデータが渡されるまでは、待ち状態にあり、データが
渡されたときにだけ処理する。以下に、プログラム例を
示す。エラー処理などは省略する。また、関数名はわか
りやすいものに変更されている。

【００３６】

【００３７】 Thread1( )｛ //形状取得（ＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥの曲面を得る） for (loop＝1；loop＜＝max；loop＋＋）｛ //個々の面の幾何情報を得る。 GetSurfaceFromDB (bid, loop, dbsf [loop])； ｝ ｝

【００３８】

【００３９】

【００４０】（オブジェクト分割型並列処理）データ変
換の対象となる曲面を複数のスレッド実行関数で処理す
る。それぞれのスレッドは、（１）から（３）までの処
理を行う。すなわち、それぞれのスレッドは、同一の処
理を行うが、扱う形状データが異なっている。オブジェ
クトを分割するときの目安はＣＰＵ数とする。以下に、
プログラム例を示す。エラー処理などは省略する。ま
た、関数名は、わかりやすいものに変更されている。

【００４１】 Para2( )｛ // Model オブジェクトを生成する。 Model＝Generate.Model( )； // Body オブジェクトを生成する。 Body＝Generate.Body(Model)； //作業領域を確保する。 dbsf＝new DBSurface [max＋１］； mksf＝new MKSurface [max＋１］； ここでは、ＣＰＵ数を２とする。 //２個の子スレッドを生成する。 start1＝1；end1＝max/2； CreateThread (ThreadFunc，start1，end1）； start1＝end＋1；end2＝max； CreateThread (ThreadFunc，start2，end2）； ｝

【００４２】 ThreadFunc(int start，int end)｛ //形状取得（ＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥの曲面を得る） //startからendまでの形状を処理する。 for (loop=start；loop＜＝end；loop＋＋）｛ //個々の面の幾何情報を得る。 GetSurfaceFromDB (bid，loop，dbsf [loop])； ｝ //曲面の形式変換 for(loop＝start；loop＜＝end；loop＋＋）｛ TranslateForm (dbsf[loop]，mksf [loop]）； ｝ //形状（シェル）を生成 for(loop＝start；loop＜＝end；loop＋＋）｛ Shell＝Generate.Skeleton(Body)； GenerateShell(Shell,mksf[loop])； ｝ ｝

【００４３】次に、以上に述べたTranslatorの実装法に
ついて、どの程度並列化による実行時間の短縮が図れる
かどうかを説明する。図５は、逐次処理，並列タスク型
並列処理，オブジェクト分割型並列処理の３種類につい
てTranslatorの動作と時間との関係を示している。逐次
処理では、データ交換するすべての曲面オブジェクトに
対して、形状取得，形式変換，形状生成が順番に実行さ
れるので、それぞれのフェーズでかかった時間が総実行
時間となる。並列タスク型並列処理では、まず、処理の
最初で形状取得のためのスレッド（スレッド１），形式
変換のためのスレッド（スレッド２），形状生成のため
のスレッド（スレッド３）を起動される。スレッド１か
らスレッド３までは、それぞれの入出力が同期してお
り、データが到着するかどうかをそれぞれのスレッドが
監視している。それぞれのスレッドで扱えるデータが到
着すると同時に処理を行う。いわゆる、パイプライン方
式で動作する。それぞれのスレッドは、処理すべきデー
タがなくなったところで自滅する。従って、スレッド１
での処理が開始されたときから、スレッド３が自滅する
までが、総実行時間となる。オブジェクト分割型並列処
理では、ＣＰＵ数に合わせて、オブジェクトを分割し、
スレッド関数をＣＰＵ数だけ立ち上げ、個々のスレッド
が割り当てられたオブジェクトを処理する。データ交換
の一連の処理を複数のスレッドで並列に実行されるた
め、総実行時間は、スレッドの立ち上げが開始されたと
きからスレッドがすべて終了したときまでの時間とな
る。

【００４４】曲面変換の総実行時間Ｔは、次式で表現す
ることができる。 Ｔ＝（ｔ×ｎ）×（１−Ｃ）＋ｏ …（１） ただし、ｔは１枚の曲面変換に費やす時間、ｎは処理す
る曲面数、Ｃ（Ｃ≦１とする）は並列性による寄与率、
ｏは同期などの並列オーバーヘッドとする。例えば、逐
次処理の場合には、Ｃ＝０、ｏ＝０なので、総実行時間
Ｔ_sは、 Ｔ_s＝（ｔ×ｎ） …（２） である。

【００４５】並列処理方式に対する逐次処理との速度比
は、図６のようになると予想できる。図６は、横軸はデ
ータ変換する曲面の数を、縦軸は逐次処理との速度比を
示した。比は、１より大きければ、並列処理が逐次処理
よりも高速であることを示す。すなわち、逐次処理の総
実行時間をＴ_s、並列処理の総実行時間をＴ_pとしたとき
に、

【００４６】

【数１】

【００４７】

【数２】

【００４８】で表すことができるので、これを式（３）
に代入すると、 ｏ＜Ｔ_s×Ｃ 並列処理が高速 ｏ＝Ｔ_s×Ｃ 速度は同一 ｏ＞Ｔ_s×Ｃ 逐次処理が高速 …（５） が得られる。

【００４９】式（５）より、一定の曲面数をデータ変換
するときには、並列化により短縮された時間Ｔ_s×Ｃが
並列オーバーヘッドよりも多いときには、並列処理が高
速になることが分かる。逆に、並列化により短縮された
時間Ｔ_s×Ｃが並列オーバーヘッドよりも少ないときに
は、逐次処理が高速になる。また、処理するべき曲面数
が増加したときは、処理時間であるＴ_sは増大するため
Ｔ_s×Ｃも増大し、並列オーバーヘッドｏよりも大きく
なったところで、並列処理が高速になることが予想でき
る。つまり、図６の横軸の曲面数ＡからＥまでが単調増
加すると仮定すると、ある数以上の曲面を処理すると、
並列オーバーヘッドよりも並列化により短縮された時間
Ｔ_s×Ｃが多くなり、並列処理が高速になることが予想
できる。

【００５０】次に、以上に説明したTranslatorを利用
し、３次元形状のデータ交換に要する時間を計測，評価
した結果について説明する。実行時間を計測する計算機
は、ＣＰＵがＰｅｎｔｉｕｍIIプロセッサ（２６６ＭＨ
ｚ）を２個搭載し、メモリ１２８ＭＢのパーソナルコン
ピュータ（ＰＣ）である。ＯＳは、Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｎ
Ｔ４.０である。また、ＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥはＶ７.
０、コンパイラはＶＣ＋＋５.０）を利用した。データ
交換に利用したデータは、平面，トーラス面，スイープ
面の３種類である（図７，図８，図９参照）。それぞれ
のデータをＤＥＳＩＧＮＢＡＳＥの形状生成コマンドで
生成し、その立体形状をMiniKernelに読み込むＤＥＳＩ
ＧＮＢＡＳＥコマンドを実行し、Translator本体の実行
時間を計測する。面数と時間の関係を得るために、図７
から図９に示した形状をコピーして面数を増やし、それ
ぞれの面数での読み込み時間を計測した。

【００５１】表１から表３は、平面，トーラス面，スイ
ープ面を面数が２５６枚から、１６３８４枚までを逐次
処理，並列タスク型並列処理，オブジェクト分割並列処
理の３種類の方法でMiniKernelへ読み込んだときの実行
時間を計測したものである。なお、単位は秒とする。ま
た。図１０は、逐次処理とオブジェクト分割型並列処
理，並列タスク型並列処理との速度比を示している。実
線が逐次処理とオブジェクト分割型並列処理の速度比
を、破線が逐次処理と並列タスク型並列処理の速度比を
示している。

【００５２】図１０では、横軸が面数を表し、縦軸が速
度比を表す。速度比が１.０以下では、逐次処理が高速
であり、１.０より大きければ並列処理が高速であるこ
とを示す。図１０から分かるように、並列タスク型並列
処理では、逐次処理との速度を比較しても速度向上は達
成されていない。並列タスク型並列処理では、オブジェ
クト（曲面形状）がスレッドを渡り歩くパイプライン処
理になり、各スレッドは、オブジェクトの到着を監視す
るために頻繁に同期を取る必要がある。すなわち、同期
にかかる時間やオブジェクトが到着するまでの待ち時間
が並列オーバーヘッドになる。また、処理が並列に行わ
れている時間が長くないときは、並列度が高くないた
め、速度向上は望めない。すなわち、オーバーヘッドを
含めた負荷の均等かがうまくいかないと効率が上がらな
い、典型的な例になった。

【００５３】一方、オブジェクト分割型並列処理では、
平面，トーラス面，スイープ面のどの場合でも、曲面数
が２０４８枚以上で逐次処理よりも高速になることが分
かる。このことから、ある一定以上の曲面処理時間が並
列オーバーヘッドよりも多くなり、並列処理が高速化さ
れたことが実証できた。以上のことから、逐次処理アル
ゴリズムを利用したオブジェクト分割型並列処理では、
変換形状の元になるモデラが再入可能であれば、並列化
効率は高まることが予測できる。また、ＣＰＵ数が２の
場合に２つのスレッドに処理を分担させることによっ
て、約２倍の高速化が達成された。ＣＰＵ数がｎの場合
には、ｎ個のスレッドに処理を分担すればよいことが予
想できる。このように、オブジェクト分割型並列処理は
データ交換に有効であると考えられる。

【００５４】

【表１】

【００５５】

【表２】

【００５６】

【表３】

【００５７】

【発明の効果】上述のように、本出願人は、再入可能な
３次元カーネルMiniKernelを作成し、マルチスレッドプ
ログラミングによる速度評価を行った。MiniKernelを利
用したアプリケーションとして３次元形状のデータ変換
プログラムを作成し、逐次処理，並列タスク型並列処
理，オブジェクト分割並列処理の３種類の方法をインプ
リメントし、平面，トーラス面，スイープ面の面数を変
更して読み込みに要する時間を計測した。アルゴリズム
から並列性を見出す並列タスク型並列処理では、高速化
されなかった。オブジェクトをＣＰＵ数分だけ分割する
オブジェクト分割型並列処理では、並列化により速度が
向上された。実験では２ＣＰＵのＰＣを利用し、オブジ
ェクトを２つに分割し処理することで約２倍の速度向上
が図れた。３次元形状処理は、対話的な処理が要求され
るにもかかわらず、計算量も多い。しかも、逐次処理的
なアルゴリズムが主流であり、立体，面，線などのオブ
ジェクトが多数存在する。従って、逐次処理をスレッド
関数として、マルチスレッドで並列化することは容易に
適用することができる。

【００５８】以上のように、マルチスレッドプログラミ
ングを利用したオブジェクト分割型並列処理は、３次元
形状処理においても有効であることが実証された。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の動作説明をするためのフローチャー
トである。

【図２】 MiniKernelが持つモデル（Model），立体（B
ody），領域（Region），シェル（Shell）などのオブジ
ェクト構造を示す図である。

【図３】 パラメータ空間曲線と３次元空間曲線の関係
を示す図である。

【図４】 本出願人が開発したTranslatorの構成を示す
図である。

【図５】 逐次処理，並列タスク型並列処理，オブジェ
クト分割型並列処理の３種類についてTranslatorの動作
と時間との関係を示す図である。

【図６】 横軸にデータ変換する曲面の数を、縦軸に逐
次処理との速度比を示す図である。

【図７】 評価用の３次元形状（平面）を示す図であ
る。

【図８】 評価用の３次元形状（トーラス面）を示す図
である。

【図９】 評価用の３次元形状（スイープ面）を示す図
である。

【図１０】 逐次処理とオブジェクト分割型並列処理，
並列タスク型処理との速度比を示す図である。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ある形式で表現された３次元形状を形状
   処理システムに読み込む際に、形状オブジェクトを読み
   込みシステムのＣＰＵ数に合わせて分割し、それぞれの
   ＣＰＵに読み込み処理を行わせることによって、３次元
   形状の読み込み機能を高速に実現することを特徴とする
   形状処理方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の形状処理方法におい
   て、読み込み処理のためにマルチスレッド技術を利用し
   て、３次元形状の読み込みのためのスレッド実行関数を
   作成し、読み込み機能を並列に処理することによって、
   ３次元形状の読み込み機能を高速に実現することを特徴
   とする形状処理方法。
3. 【請求項３】 請求項２に記載の形状処理方法におい
   て、読み込み処理のためにマルチスレッド技術を利用し
   て、３次元形状の読み込みのためのスレッド実行関数を
   ２つ作成し、読み込み機能を２つのＣＰＵに並列に実行
   させることによって、３次元形状の読み込み機能を高速
   に実現することを特徴とする形状処理方法。