JP2003503787A - 大規模集合ネットワークによる処理システムおよびその方法 - Google Patents

大規模集合ネットワークによる処理システムおよびその方法

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ケビン ディー． ホワード，
ゲラード エイ． バーベック，
スコット エイ． スミス，
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マッシブリー パラレル コンピューティング， インコーポレイテッド
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    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/509—Offload

Abstract

(57)【要約】 個人または企業により実行されるタイプのプログラム（１０）の実行を高速化するための方法およびシステムが提供される。本方法は、プログラムとのデータ通信において、少なくとも１つのプログラム関数をライブラリに伝達する工程、および上記関数（１０６）を、通常はコンピュータクラスタの形態である、演算処理設備に送信する工程を含む。上記関数は、上記演算処理設備で処理され、結果が上記プログラムのユーザに中継により返送される（１１６）。本発明のユーザは、オンライントランザクションを介することおよび／または予め構成されたＩＳＰ（６１２）接続を介すること等のいくつかのインターフェースのうちの１つにより、高速化された（１０８、１１０）実行に対する支払いをする。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （関連出願） 本出願は、同一人によって所有されている、同時係属中の米国仮出願第６０／
１４１，２０８号および第６０／１８８，６５９号の継続出願である。これらの
出願をそれぞれ、参考のため援用する。
【０００２】 （発明の背景） 当該分野において公知の高性能コンピュータとして、ＣＲＡＹ（登録商標）、
Ｔｈｉｎｋｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、Ｓｉｌｉｃｏ
ｎｅ Ｇｒａｐｈｉｃｓ ＣｏｍｐａｎｙおよびＩＢＭ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏ
ｎにより提供されるコンピュータがある。高性能の演算処理は、いくつかの公知
の恩恵を提供するが、普通のユーザにとっては高価であり、また、利用不可能で
ある場合が多い。そのため、殆どの個人および企業は典型的には、超高速演算処
理を用いればタスクおよび処理タスクをより迅速に処理することが可能であるに
も関わらず、そのような恩恵に浴していない。
【０００３】 （発明の要旨） 従って、本発明の１つの目的は、事業および個人にとって「オンデマンド」で
利用可能な新規な大規模に接続されたコンピュータを通じて、高性能演算処理の
ためのシステムおよび方法を提供することである。本発明の別の目的は、インタ
ーネット（好適には、インターネットサービスプロバイダ課金ノードおよび増補
ノード）を通じて、大規模並列演算処理を提供することである。本発明のさらに
別の目的は、コンピュータを超高速演算処理設備にリンクさせて、機能およびプ
ログラムのオンデマンド処理を行うための方法論を提供することである。上記お
よび他の目的は、以下の説明において明らかである。
【０００４】 以下の特許および文献は、本発明の背景にとって有用であるため、参考のため
、これらの文献を、その内容全体が本明細書中に含まれているかのごとく援用す
る：「Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎ
ｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈ
ｉｒｄ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ ｃｏｎｃｕｒｒｅ
ｎｔ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」（Ｖｏｌ．１
）、Ｐａｓａｄｅｎａ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ、１月１９日〜２０日（１９８８
）；Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃａ ７の内容（１９９２）（ｐｐ５１−７５）；「
Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｃｏｎｖｅｘｉｔｙ ａｎｄ Ｄｏｍｉｎａｔｉｏｎ Ａ
ｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ｆｉｎｅ−ａｎｄ Ｍｅｄｉｕｍ−Ｇｒａｉｎ
Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ」（ＥｄＣｏｈｅｎ、Ｒ．Ｍｉｌｌｅ
ｒ、Ｅ．Ｃｏｈｅｎ、Ｄｅｐｔ． ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ、
Ｓｔａｔｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ａｔ Ｂｕｆｆ
ａｌｏ；「Ｐｒｏｃ．６ｔｈ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｍｅｍｏｒｙ Ｃｏｍ
ｐｕｔｉｎｇ Ｃｏｎｆ．」の内容（１９９１）、（ＩＥＥＥ、ｐｐ．３４−４
１）；および１９９７年１１月１８日に発行された、Ｓｗａｒｔｚｒａｕｂｅｒ
に付与された米国特許第５，６８９，７２２号。
【０００５】 １つの局面において、本発明は、エンティティによって用いられるコンピュー
タプログラムの実行を加速化させる方法を提供する。例示目的のため、エンティ
ティは、企業、事業または個人である。エンティティは典型的には、エンティテ
ィに対して決定を下す許可発行者（ａｕｔｈｏｒｉｔｙ）（例えば、ＣＥＯすな
わち企業のコスト会計専門家）を有する。加速化された実行が望まれる場合、エ
ンティティからのプログラムおよび／または機能は、エンティティとネットワー
クで接続された演算処理設備を通じて処理される。例えば、エンティティは、イ
ンターネットを介して、演算処理設備にリンクされる。１つの局面において、演
算処理設備は、コンピュータの１つ以上のクラスタ（以下、「クラスタ」と呼ぶ
）を有し、好適には、コンピュータまたはプロセッサの１つのグループまたは１
つのクラスタさえもが、互いにリンクされてホームノードを形成して、クラスタ
による処理を容易化する。エンティティは、１つ以上のトランザクションごとに
演算処理設備の使用料を支払う。例えば、エンティティは、演算処理設備の必要
に応じた使用に対して使用料を支払い得るか、または、演算処理設備の専用の部
分使用または専用の完全使用について、エンティティと契約を交わし得る。トラ
ンザクションは、エンティティによって望まれる処理ＭＩＰＳに基づいても、価
格付けされ得る。
【０００６】 １つの局面において、演算処理設備は、演算処理設備による、トランザクショ
ンに対して責任を有する管理者（例えば、企業）とリンクされる。１つの局面に
おいて、演算処理設備を使用するトランザクションコストは、「９００」番の電
話トランザクションを通じてエンティティによって負担され、この「９００」番
の電話トランザクションによって、管理者に支払いが行なわれる。さらに別の局
面において、トランザクションコストは、クレジットカードによるトランザクシ
ョンを通じてエンティティによって支払われる。さらに別の局面において、超高
速演算処理のトランザクションコストは、エンティティを管理者および／または
演算処理設備とリンクさせるインターネットサービスプロバイダ料金によって負
担される。
【０００７】 １つの局面において、本発明は、管理者にリンクされたインターネットサービ
スプロバイダ（「ＩＳＰ」）を通じて、無料のインターネットアクセスを提供す
る。詳細には、１つの局面において、演算処理設備は、ＩＳＰの一部でありかつ
インターネットに接続されたコンピュータのアレイとして構成される。管理者は
、このコンピュータのアレイを用いて、本明細書において説明する超高速演算処
理機能を行う。そのため、本明細書中、このコンピュータのアレイをコンピュー
タの「バーチャルクラスタ」と呼ぶが、これは、本明細書中に説明するクラスタ
として動作する。クラスタ内においてコンピュータを使用することの代わりに、
そのコンピュータのユーザに、無料のインターネットアクセスが提供される。実
際は、ユーザのコンピュータは、バーチャルクラスタの中の他のコンピュータと
「共有」され、これにより、本明細書中に記載のような超高速演算処理を提供す
る。この共有化は、コンピュータの処理能力のごく一部しか占有しないため、ユ
ーザは、ＩＳＰを通じて他のサービスを受けることが可能である。
【０００８】 １つの局面の方法は、以下の工程を含む：少なくとも１つのプログラム機能を
、プログラムとデータ通信しているライブラリに通信させる工程；その機能を演
算処理設備に送信する工程；その機能を演算処理設備において処理する工程；そ
の機能の処理に関連する結果を演算処理設備からエンティティに送信する工程；
および、その結果を、プログラムと適合する言語に翻訳する工程。１つの局面の
演算処理設備は、コンピュータのネットワーク（例えば、１つのクラスタとして
構成された複数のコンピュータ）を含む。さらに別の局面において、クラスタは
、ハイパーキューブコンフィギュレーションとしてリンクされたコンピュータの
アレイによって形成される。別の局面において、クラスタは、特殊なカスケード
コンフィギュレーションとして形成される。本明細書中、このカスケードコンフ
ィギュレーションを「ハワードカスケード」と呼び、本明細書における高性能演
算処理機能を行う。
【０００９】 別の局面の方法は、以下のさらなる工程を含む：機能の実行および処理にかか
るコストを計算する工程；許可発行者にコストを通知する工程；および、許可発
行者から許可を受けて、機能を処理する工程。これらの工程は、演算処理設備と
の事前に取り決められた支払い方式を持たないエンティティのために用いられる
。
【００１０】 本発明は、いくつかの利点を提供する。一例を挙げると、ソフトウェアの製造
業者が、顧客に高性能演算処理能力をプロセッサのネットワークを通じて提供す
ることができ、これにより、ソフトウェアのインストール先である機器のハード
ウェアによる制約を受けることなく、処理速度が格段に高速化され、顧客の手持
ちのアプリケーションが大幅に高度化される。このような性能向上に加えて、本
発明は、ソフトウェア製造業者のソフトウェアが高性能の超高速演算処理能力へ
のアクセスに用いられるため、ソフトウェア製造業者に継続的な収入源を得る機
会も提供する。
【００１１】 本発明によって提供される処理能力は、ソフトウェア製造業者にとって強力な
パラダイムシフトを意味する。製造業者は、アプリケーションサービスプロバイ
ダ（またはＡＳＰ）の利用を通じた自社のソフトウェアのマーケティングにより
、収入の流れが変化していることを既に認識し始めている。アプリケーションサ
ービスプロバイダにおいて、ユーザは、ウェブサイトを通じてソフトウェアにア
クセスし、接続料金および時間料金によりソフトウェア使用料を支払う。従って
、本発明を用いれば、ＡＳＰへのアクセスは、様々なレベルの演算処理能力に結
び付けられ得る。ソフトウェアベンダーは、エンドユーザの必要とする演算処理
能力または望んでいる演算能力に応じて、顧客によって使用される処理能力のレ
ベルに応じて、異なるレベルの収入をも実現することができる。
【００１２】 一例を挙げると、画像処理に関与する産業は、極めて高い演算処理能力を既に
必要としている。既に利用可能となっているいくつかの高度なアプリケーション
を用いて、ユーザが必要な処理を１日がかりで設定し、その日の晩にコンピュー
タに処理を終了させることは珍しいことではない。なぜならば、このような高度
なアプリケーションによる処理は８時間以上かかり得るからである。本発明を用
いることにより、ソフトウェア製造業者は、これと同じレベルの処理を数秒間で
提供することができる。これは、１つの画像処理ステーションが１日単位で達成
することのできる仕事量を劇的に増加させる利点を意味する。本発明は、例えば
画像処理速度を高速化させるだけではなく、より高いレベルでの高度化の問題の
実行を可能にする。
【００１３】 本発明の１つの局面において、演算処理デバイスの複数のクラスタ（すなわち
、単一の大型コンピュータとして機能するように構成された複数のコンピュータ
）が接続され、これにより、インターネットまたは適合するソフトウェアを有す
るエンドユーザによる直接的リンクを通じて、プログラムの大規模並列演算処理
を行う。プロセス全体の正確な内容は、エンドユーザにとって極めて不透明であ
る−すなわち、エンドユーザは、自身のコンピュータの画面上のアイコンをクリ
ックして特定の料金構造に同意すると、自分のソフトウェアがはるかに強力にな
り、今まで用いていたどのバージョンよりも動作が向上したことに気付くだけで
ある。
【００１４】 本発明はまた、ソフトウェア製造業者によって結合される、超高速演算処理ソ
ース（例えば、上述の演算処理設備）に簡単にアクセスするためのソフトウェア
も提供する。さらに、コードライブラリにより、演算処理設備とのシームレスな
インターフェースを（最小の改変および最小の努力で）得る能力をソフトウェア
製造業者に提供する。１つの局面において、ソフトウェア製造業者によって使用
されるソフトウェアは、当該分野において公知のダイナミックリンクライブラリ
（または「ＤＬＬ」）の形態をとる。
【００１５】 本発明のクラスタにおいて用いられるプロセッサの速度は、クラスタの全体的
速度と直接に関係を有する。同様に、クラスタにおいて用いられるプロセッサの
数も、クラスタの全体的速度を決定する一要素である。クラスタ速度に関係を有
する第３の要素は、「アーキテクチャオーバーヘッド」として知られる。クラス
タのアーキテクチャは、システムの物理的トポロジーだけではなく、接続性の点
において用いられる、クラスタ中のプロセッサとプロセッサとの間でのデータ分
配の効率度を決定するソフトウェア技術も含む。接続性は典型的には効率が１０
０％ではなく、接続性と関連するこのオーバーヘッドが、クラスタの低速化を招
く。従来技術では、複雑なルータと偏微分方程式の群と組み合わせて用いて、ノ
ード間にデータを分配していた。従来技術のこの複雑性は、プロセッサを１個追
加しても、１個のプロセッサに相当する演算処理能力が得られないことを意味す
る。さらに、この従来技術では、追加されるプロセッサの数が増えるほど、追加
されたプロセッサの効率が低下した。本明細書中に記載の発明は、スイッチによ
って相互接続されたハワードカスケードの論理的トポロジーを用いて、自由な物
理的ラインが常時利用可能となることを確実にするものである。約１．２の線形
負荷係数の使用が、本発明に関連するオーバーヘッドの概算値として妥当である
。この係数は、従来技術の割当て方法と比較して極めて効率が良く、問題セット
をノード間に割り当てる際に数学的カスケードを用いてノード間のタイミングを
処理および規定することにより、得られる。
【００１６】 システムオーバーヘッドが線形である場合、クラスタにおいて用いられる個々
のプロセッサの速度は、クラスタの全体的速度に直接比例する。しかし、処理速
度はプロセッサのコストに直接比例しない。言い換えれば、低速のプロセッサの
方が高速なプロセッサよりも「１ドル当たりのＭＩＰＳ」をより多く提供する場
合、１つのクラスタを高速なプロセッサではなく低速なプロセッサで構築した方
が、コスト的に効率が良い場合がある。実際、これが今日の市場の現状に当ては
まる場合が殆どである。市場は、処理速度に対して割増の価格を支払うが、この
処理速度は、単一のプロセッサ環境において期待されているものである。その結
果、比較的低速のプロセッサは非常に安価となり、これは、プロセッサの巨大ア
レイのコスト面での実行可能性を支援する。例示目的のため、本発明の一実施形
態において、６６ＭＨｚのプロセッサで動作する５，０００個のプロセッサのク
ラスタを用いる。これらのプロセッサの処理能力はそれぞれ、約１１１．６ＭＩ
ＰＳ（Ｍｉｌｌｉｏｎ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）を
処理する。これは、演算はＤｒｙｓｔｏｎｅ１．１モデルを用いて計算された。
それとは対照的に、新型の１３３ＭＨｚのプロセッサの処理能力は、約２１８．
８ＭＩＰＳである。１．２のオーバーヘッド低速化係数を用いると、５，０００
個の６６ＭＨｚのプロセッサクラスタは、命令の処理を、約４６５，０００ＭＩ
ＰＳ（すなわち、毎秒当たり４６５０億個の命令（または４６５「ＧＩＰＳ」）
）の速度で行う。この計算結果は、１１１．６ＭＩＰＳを５，０００（プロセッ
サの数）で乗算し、その値を１．２（オーバーヘッド低速化係数）で除算するこ
とによって得ている。２１８．８ＭＩＰＳで１時間動作する１３３ＭＨｚのプロ
セッサは、約７８７，６８０，０００，０００個の命令（すなわち、７８８０億
個の命令）を処理する。この計算は、２１８．８ＭＩＰＳを３，６００秒で乗算
することによって得ている。４６５ＧＩＰＳで動作する、意図される５，０００
個のプロセッサによるクラスタは、約１．７秒間に１０２３０億個の命令を処理
する。これは、７８８０億個の命令（１３３ＭＨｚのプロセッサが１時間で処理
する量）を４６５ＧＩＰＳ（５，０００個のプロセッサによる６６ＭＨｚのクラ
スタが１時間で生成する命令の数）で除算することにより計算される。従って、
５，０００個のプロセッサのクラスタによってサポートされる本発明を用いる顧
客は、本発明を用いなければ比較的高速の１３３ＭＨｚのマシンで約１時間かか
る処理を、わずか１．７秒で処理することができる。
【００１７】 このような性能向上に対する価格は、節約できる時間の価値に大きく依存する
。殆どの製造業務において、時間は、ソフトウェアを用いる技術者またはエンジ
ニアの時間あたりの料金の点からだけではなく、業務と関連する総体的オーバー
ヘッドおよびプロジェクトをタイミング良く方向転換する価値の点において、貴
重である。好適には、本発明の１つの局面において、１組の料金を、１兆個の命
令（すなわち、１０，０００億個の命令。これは、上記の１時間の処理の説明に
おける提供された１０，２３０億個の命令と対照している）の処理に対して請求
する。好適には、均一の接続料金を用いて、５１２百万個未満の命令を伴うソリ
ューションを網羅する。
【００１８】 顧客側は、１つのクラスタに対する時間を独占する権利を購入する。このオプ
ションは、ユーザが、クラスタを丸ごと購入するか、または、ある数のクラスタ
ノードを事前に取り決められた時間の長さで事前に取り決められた日付および時
間に購入するかのいずれかを行うことを可能にする。
【００１９】 別の局面において、顧客は、１つの局面（すなわち、１つのクラスタ）に対し
て、非独占的時間ブロックを購入する。このオプションは、ユーザが事前に取り
決められたＭＩＰＳ数でクラスタ時間を購入することを可能にし、かつ、クラス
タは依然、クラスタ上の他のジョブを動作させることができる。
【００２０】 従って、本発明は複数の利点を有し、これらの利点は、本明細書中の説明およ
び図面を見ればさらに明らかとなる。１つの特定の利点として、本発明が、随意
に選択されるサービスプロバイダ（ＥＳＰ）の方法をサポートする点がある。ユ
ーザをインターネットに接続するだけのＩＳＰ（インターネットサービスプロバ
イダ）またはユーザがソフトウェアを使うたびに課金するＡＳＰ（アプリケーシ
ョンサービスプロバイダ）と異なり、ＥＳＰは、エンドユーザがソフトウェアの
性能を必要に応じて向上させることを可能にする。言い換えれば、ソフトウェア
のユーザは、現在自分が現にそうしているようにソフトウェアを使用する権利を
購入またはリースし、次いで、ＥＳＰを通じて、ユーザは、本発明の教示内容に
従って、そのソフトウェアの性能を所望の程度まで経済的に向上させる。これに
より、エンドユーザは、ＡＳＰまたはＩＳＰの言い値を支払う代わりに、自分の
支出を制御できるようになる。
【００２１】 本発明のより完全な理解は、図面を参照することにより得られ得る。
【００２２】 （図面の詳細な説明） 図１は、本発明に従って構築され、以下に述べるトランザクションを介して相
互接続された１つのシステム１０を示す。ブロック２０は、超高速演算処理を望
む顧客エンティティのための超高速演算処理を容易化する責任を持つ管理者（例
えば、企業）を示す。典型的な顧客エンティティがブロック２２によって示され
る。超高速演算処理は、「クラスタ」とラベル付けされたブロック２６において
行なわれる。本発明のクラスタは、並列の処理ができるように互いに結合された
コンピュータのアレイ（すなわち、「ノード」）と、好適には、本明細書中に述
べるように、１つ以上のスイッチに結合されたコンピュータのアレイとを含み、
様々なノードを通じたデータ処理を容易化する。また、クラスタ２６は好適には
、以下により詳細に説明するような「ホームノード２６ａ」を含む。
【００２３】 トランザクション１２において、管理者２０は、ソフトウェア製造業者（ブロ
ック２４）にライセンスを発行して、本発明をその業者のソフトウェアと結合さ
せる；それと交換に、管理者２０は、ソフトウェア製造業者２４からライセンス
料を受け取る。次いで、ソフトウェア製造業者２４は、自身のソフトウェア（こ
の製造業者のソフトウェアは本発明と協働して動作するように改変されているた
め、以下においてこのソフトウェアを「速度向上ソフトウェア」と呼ぶ）を顧客
２２に販売し、トランザクション１３において、速度向上ソフトウェアの販売に
よる収入を受け取る。
【００２４】 トランザクション１４において、顧客エンティティ２２は、自身の速度向上ソ
フトウェアを用いて、データ（および／またはプログラム）を管理者２０に送る
。典型的には、トランザクション１４は、インターネット、バーチャルプライベ
ートネットワーク、ＬＡＮ、ＷＡＮまたは他のネットワーク上で発生する。好適
な実施形態において、顧客エンティティ２２は、クラスタ２６へのアクセスの際
、自身のインターネットプロバイダまたは電話会社のいずれかを通じて自動的に
課金される。管理者２０は、トランザクション１４からのデータを処理対象とし
て待ち受け、クラスタ２６を用いるためのパラメータを設定し、そのデータを処
理対象としてトランザクション１６で送る。クラスタ２６によって処理されたデ
ータは、トランザクション１７において管理者２０に戻り、トランザクション１
８において顧客エンティティ２２に返送される。トランザクション１４〜１８の
プロセス全てを行うのに、数分の１秒（または、この時間は、処理対象のデータ
またはプログラムの複雑度に応じてそれよりも長くなる）かかり、多数のトラン
ザクションを同時に処理することが可能となる。当業者であれば、本発明の範囲
を逸脱することなく、トランザクションを別の方法でリンクさせることも可能で
ある−例えば、エンティティをクラスタ２６に直接リンクさせるなど−ことを理
解するはずである。
【００２５】 本発明の別の実施形態において、管理者２０は、ＳＡＮ（「格納領域ネットワ
ーク」）ソリューションを顧客エンティティ２２に販売し、その見返りとして、
トランザクション１９を介してコンサルタント料金を受け取る。詳細には、顧客
エンティティ２２は自身のデータをＳＡＮ中に格納し（ブロック２８）、管理者
２０は、トランザクション１９に示すようにその格納に対する料金を受け取る。
動作時において、顧客エンティティ２２は、自身の速度向上ソフトウェアを用い
ることにより、処理すべき問題を管理者２０に送る。管理者は、その処理リクエ
ストを終了する際、ＳＡＮ２８中に格納されているデータにアクセスして、その
処理に対する料金を受け取る。
【００２６】 動作時において、本発明の１つの実施形態は、図２に示すように動作する。コ
ンピュータ３０にいるユーザは、プログラム３２を処理することを望む。プログ
ラム３２は、速度向上ソフトウェア（例えば、図１のソフトウェア製造業者２４
からの速度向上ソフトウェア）によって処理またはサポートされる種類のプログ
ラムである。コンピュータ３０は典型的には、事務所または企業３４（例えば、
図１の顧客エンティティ２４）内にある。コンピュータ３０は典型的には、保護
されているＬＡＮ３６を介してエンティティ３４と通信し、企業ファイアウォー
ル４０を通じてインターネット３８とさらに通信する。所望であれば、コンピュ
ータ３０にいるユーザは、アイコン４８をクリックすることにより、演算処理設
備４６を通じて、プログラム３２の高速処理をリクエストすることができる。ア
イコン４８は典型的には、ユーザが速度向上ソフトウェアを操作または使用して
いるときにコンピュータ３０上に現れる。演算処理設備４６は、例えば、図１の
管理者２０、クラスタ２６、および／もしくはＳＡＮ２８を示すか、または、例
えば、クラスタおよび／もしくはＬＡＮへの接続性を示す。当業者であれば、Ｌ
ＡＮ３６およびインターネット３８の機能は他のネットワークを通じて提供可能
であり、ファイアウォール４０は必須ではないことを理解するはずである。
【００２７】 従って、図１および図２の発明は、インターネットによってアクセス可能な異
種の複数のコンピュータを１つ以上の大規模並列コンピュータとして用いること
を容易化する。本発明は、最低レベルのコンピュータの接続速度を上昇させ、コ
ンピュータの切断に関連する問題を取り除くことにより、従来技術の特定の問題
を解消し、これにより、インターネットによって接続されたコンピュータを用い
て、スーパーコンピュータクラスに匹敵する処理速度を提供する。
【００２８】 好適な実施形態において、本発明は、以下に説明する「ハワードカスケード効
果」を用いて、インターネット接続されたコンピュータのアレイで見受けられる
相対的な並列処理を増加させる。例えば、所与の演算問題について、ポイントソ
ース（例えば、１つのコンピュータ）を考える。問題を解くために、ポイントソ
ースにさらなるコンピュータを接続することが望ましいので、システムソリュー
ションの固有の並列処理が望まれる。図３、３Ａ、および３Ｂに、それぞれハワ
ードカスケード効果を表す３つの接続性のセットを示す。レベル「０」は、カス
ケード幅を規定する。ハワードカスケード効果コンピュータ接続性は、好ましく
は、クラスタ、例えば、図１のクラスタ２６、または、図２の演算処理設備４６
内に組み込まれる。図３において、１つのコンピュータは、ポイントソースに関
係する、１つの幅および深さの１つのカスケードとして表される。図３Ａに、ポ
イントソースに関係する３つのコンピュータの接続性を示す。この接続性によっ
て、幅「２」および深さ「２」のハワードカスケード効果が得られる。図３Ｂに
、ポイントソースに関係する７つのコンピュータの接続性を示す。この接続性に
よって、幅「３」および深さ「３」のハワードカスケード効果が得られる。当業
者であれば、より大きなハワードカスケードコンピュータ接続性によって、連続
的な接続性が築かれ得ることを理解する。
【００２９】 より具体的には、図３、３Ａ、および３Ｂに示す数字「１、２、３」は、コン
ピュータ、またはコンピュータ上の演算スレッドを表す。スレッドは、コンピュ
ータプロセッサのある一定量、処理帯域幅を消費する論理処理である。さらに、
数字は、そのコンピュータまたはスレッドにアクセスするために用いられるタイ
ムチックの数を表す。例えば、図３Ｂにおいて、ポイントソースは、７つのコン
ピュータのうち、３つとしか通信しない。ポイントソースが第３のコンピュータ
との通信を終わるときには、７つのコンピュータ全てが問題を解くために動作し
ている。
【００３０】 表Ｉに示すように、ハワードカスケードは、好ましくは、以下の仮定のうち１
つ以上を用いて、ポイントソースから接続されたコンピュータまでのコンピュー
タ接続性構成の相対的な効率を計算する。（ａ）ノード間でデータが転送されな
いこと、（ｂ）問題の処理が１時間単位かかること、および（ｃ）コンピュータ
への呼の転送が１時間単位かかることである。ポイントソースで充分な数の入力
チャネルが利用可能であり、「呼ばれた」コンピュータがデータに並列にアクセ
スすることを可能にしている場合には、仮定（ａ）が消去され得る。本明細書中
では、効率は、乗算器と同様に、連続処理速度のカスケード処理速度に対する比
として規定される。従って、全ての数のコンピュータが、１つのハワードカスケ
ードによってサポートされているわけではないことが明らかである。表Ｉの「コ
ンピュータの数」という列に示す数字は、ハワードカスケードについての一般的
な起こり得るシーケンスを示す。表ＩＩのコンピュータリスティングは、ハワー
ドカスケードによってサポートされているコンピュータの数をどのように計算す
るのかについての例を提供する。 表Ｉ：ハワードカスケード効果効率
【００３１】
【表１】 表ＩＩ：ハワードカスケード関数を示すコンピュータリスティング
【００３２】
【表２】 ハワードカスケードを伴うあらゆる数のコンピュータ／スレッドをサポートす
るため、典型的には、以下の式で変換が起こる。 Ｎ＝Ｈ（ｘ）＋．．．＋Ｈ（ｙ）＋Ｈ（ｚ） ただし、 Ｎ＝コンピュータ／スレッドの数 Ｈ（）＝ハワードカスケード関数 ｘ、ｙ、ｚ＝関数レベル この式は、あらゆる整数が、ハワードカスケードの合計として表されることを可
能にする。 例： ００＝Ｈ（０）＝０ ０１＝Ｈ（１）＝１ ０２＝Ｈ（１）＋Ｈ（１）＝１＋１ ０３＝Ｈ（２）＝３ ０４＝Ｈ（２）＋Ｈ（１）＝３＋１ ０５＝Ｈ（２）＋Ｈ（１）＋Ｈ（１）＝３＋１＋１ ０６＝Ｈ（２）＋Ｈ（２）＝３＋３ ０７＝Ｈ（３）＝７ ０８＝Ｈ（３）＋Ｈ（１）＝７＋１ ０９＝Ｈ（３）＋Ｈ（１）＋Ｈ（１）＝７＋１＋１ １０＝Ｈ（３）＋Ｈ（２）＝７＋３ ハワードカスケードは、クラスタを通じて問題セットを分配するだけではなく
、プロセッサまたはスレッドのグループを時系列に並べる。例えば、同じ数のプ
ロセッサまたはスレッドの全て（例えば、図３参照）が、同時に発生する。プロ
セッサまたはスレッドが時間で並べられるという事前の知識によって、かつ、プ
ロセッサまたはスレッド間の接続がスイッチングハードウェアを介して行われる
ことを保証することによって、データのノード間転送が、従来技術のデータ分配
で必要な偏微分方程式のセットに頼ることなく、効率的に行われ得る。
【００３３】 ノード（プロセッサまたはスレッド）がそれ自体の間で情報を渡す場合、デー
タ分配問題がより困難になるので、これがどのように処理されるかということを
、以下の説明によって示す。情報を渡す方法には、４つの公知の方法がある。１
対１、１対複数、複数対複数、および複数対１である。１対１の情報を渡す方法
は、ソースおよび宛先ノードとして公知の１対のノードを必要とする。効率的に
情報を渡すために、ソースおよび宛先ノードの両方が、時間的に同期化される必
要がある。図３Ａおよび３Ｂに示すように、時間ステップ２で示すこれらのノー
ド、ならびに、時間ステップ３で示すそれらのノードは、時間同期化される。さ
らに、これらのノードのそれぞれは、クリアチャネルを有することを保証される
。従って、対がハワードカスケードを介して時系列に並べられる限り、ポイント
対ポイントデータ転送は、待機することなく、クリアな事前ノードペアリング位
置で、起こる。１対複数の情報を通過させる方法は、１対１情報転送方法と同様
に動作する。１対複数の情報の追加において、関連付けられた、時間同期化され
たノードが用いられる限り、ノード間でクリアチャネルを有することが保証され
る。本発明が、好ましくは、ノード間通信でＴＣＰ／ＩＰを用いるので、１対複
数の情報転送について、ＩＰブロードキャストおよびマルチキャストオプション
が用いられて、適切な宛先に並列にデータを送信する。複数対複数の情報転送は
、いくつかの１対複数の情報転送と同様に動作する。複数対１の情報転送は、複
数対１の関係が存在する理由に依存して、異なる数の処理を必要とし得る。例え
ば、超越関数の複数の精度値を表すことは、関数が、シリーズの成分が加算／減
算されて、１つの関数の複数精度インスタンスを生成するシリーズとして表され
ることを必要とする。シリーズの全ての成分が合計されるので、これは、複数対
１の関係として考えられ得る。しかし、合計することは、いくつかのディスクリ
ートの１対１の関係として起こり得、従って、ディスクリートの１対１関係とし
て表され得る任意の複数対１関係が、存在し得る。現在並列処理において用いら
れる殆ど全ての数学関数が、このカテゴリーに入る。このカテゴリーに入らない
少数の関数は、いずれの処理システム上でも効率的に実行されない。上記の説明
は、本発明が、並列処理において用いられる数学的関数を現存する技術よりもず
っと効率的に処理できることを意味する。当業者で有れば、他のクラスタ、カス
ケード、および超高速演算処理構成が本発明と共に用いられ得ること、および、
本発明による、ハワードカスケードが好適なコンピュータクラスタ接続性を表す
ことを理解する。
【００３４】 図４に、７つ接続されたハワードカスケード構成を、さらに示す。充填時間（
ｆｉｌｌ ｔｉｍｅ）および処理時間（すなわち、上記の仮定ｂおよびｃ）のた
め、利用されるチャネルは、せいぜい３つである。すなわち、任意のある時刻に
、７つのコンピュータのうち３つしか、並列して、データを請求しない。データ
格納部５０は、典型的には、ＲＡＭの形式であるが、例えば、図１のＳＡＮ２８
、または図２の演算処理設備４６に常駐し得る。概して、ハワードカスケードを
用いて、動画と同時に（データがほぼ同じサイズであり、転送レートがほぼ同じ
である場合）、並列処理を維持するために用いられる並列データチャネルの数は
、カスケード幅と等しい。従って、表Ｉの最後の行に示すように、１６，３８３
プロセッサの場合でさえ、充分なデータレートを保つために（ポイントソースで
）１４の入力／出力チャネルしか用いられない。入力／出力チャネルは、１つの
ポートに等しい。ポートは、ネットワークインターフェースカード、モデム、シ
リアルバス、パラレルバス、または任意の他の物理層コンピュータ接続ハードウ
ェアと関連付けられ得る。
【００３５】 本発明は、好ましくは、異機種クラスタノードを用いて、クラスタ価格性能比
を低減させる。従来技術において、並列処理において用いられるコンピュータの
クラスタは、典型的には、同機種マシンを必要とし、さらに、これらのマシンは
、典型的には、市販されているものの中で最大速度を有するものであった。従来
技術のこれらの制約の主な理由として、プロセッサを均衡させることがあった。
すなわち、プロセッサノード相互通信がある場合、相互動作の速度が、最も遅い
プロセッサ速度（連続動作）に制限される。従って、全体システム性能を増強す
るために、従来技術においては、それぞれのプロセッサが利用可能な最速の速度
で動作し、同じ速度で動作するプロセッサのクラスタを作ろうとしていた。本発
明は、このようなクラスタモデルを用いるのではなく、好ましくは、スレッドを
用いる処理を利用する。コンピュータ「スレッド」は、異なるプログラムカウン
タおよび異なるスタックポインタを有する同じプログラムの組合せである。スレ
ッドは、固定のタイムスライスを有し得、それぞれのスレッドは、自身のデータ
にアクセスし、自身の数学的関数を解釈する。
【００３６】 スレッドは、好ましくは、関数の同一セットでプログラムされる。関数がリク
エストされ、データが（スレッドごとに）受信される場合、関数は、データに適
用される。各スレッドについてのタイムスライスが、他の全てのスレッドと同じ
性能を生成するように規定される場合、（効率的なデータおよび関数呼割り当て
で）各処理の速度が、関連付けられたスレッドのそれぞれの速度である。スレッ
ドを最小共通分母とすることによって、本発明は、異なる速度の異なるコンピュ
ータを混ぜること、すなわち、異種クラスタまたはアレイにおいて、平衡が取ら
れたシステムを維持することが可能になる。
【００３７】 本発明の好適な実施形態に従って、クラスタにおいて向上した性能を得るため
に、２つの一般的な目標がある。まず、効率的な問題セット割り当てを有するこ
とが望ましく、本発明は、ハワードカスケードを通じてこの目標を達成する。第
２に、効率的なリソース割り当てを有することが望ましく、本発明は、好ましく
は、図４Ａを参照しながら、以下で規定されるハワードリソースキューを通じて
この目標を達成する。
【００３８】 特に、図４Ａは、単一リンクのリンクリスト、および二重リンクのリンクリス
トを示す。リソースを（スレッドのように）割り当てるために、好ましくは、以
下の工程が行われる。
【００３９】 １）パッシブヘッドリンク６０を用いて第１のパッシブキューノードにアクセ
スする（「スレッド１」） ２）パッシブヘッドリンクを、スレッド１の前方ポインタ６４に変更する ３）アクティブテールリンク６６を用いて、最後のアクティブキューノードに
アクセスする（「スレッド３」） ４）スレッド３の前方ポインタ６８をスレッド１に変更する ５）アクティブテールリンク６６をスレッド１に変更する ６）パッシブキューノードの後方ポインタ７０を、以前のアクティブテールリ
ンク６６に変更する リソースの割り当てを解除するために、好ましくは、以下の工程が行われる。
【００４０】 １）現在用いられているリンク位置付けを用いて、キューのアクティブ部分に
アクセスする ２）キューの現在のアクティブ部分の後方ポインタによって指し示されるノー
ドの前方ポインタを、キューのアクティブ部分の前方ポインタに変更する ３）キューの現在のアクティブ部分の前方ポインタによって指し示されるノー
ドの後方ポインタを、キューの現在のアクティブ部分の後方ポインタに変更する ４）パッシブテールリンク７２を用いて、パッシブテールリンク７２の前方ポ
インタ７４をキューの現在のアクティブ部分に変更する ５）パッシブテールポインタをキューの現在のアクティブ部分に変更する 図４Ａの割り当て／割り当て解除方法は、次の利用可能なリソースを検索する
ことなくリソースを得る１つの方法を提供する。しかし、これらの方法は、可能
な限り多くのスレッドが、可能な限り多くのクラスタノードからの所与のジョブ
に割り当てられる場合に、最も効率的に用いられる。スレッドの効率的な割り当
ては、好ましくは、パッシブリストの中のスレッドの順序をランダムにすること
によって達成される。スレッドの割り当ておよび割り当て解除する線形方法によ
って、ランダム化が達成され、特別なアルゴリズムなしに、クラスタにわたって
殆ど最適に近い問題セット割り当てが得られる。
【００４１】 本発明が、好ましくは、演算処理を行うユーザとクラスタとの間をネットワー
ク接続するためにインターネットを利用することにおいて、データセットの入力
スピードは、好ましくは、高性能を確実にするように適合される。この適合は、
「ホームノード」（例えば、図１のホームノード２６ａ）を通じて可能になる。
ホームノード自体が、例えば、所望の並列データ転送レートを生成するために十
分なサイズのハワードカスケードである。ホームノードは、従って、本明細書中
で「クラスノード」として説明されるコンピュータのアレイを含む。以下の工程
は、ホームノードを通じて入力速度が維持されることを確実にすることに役立つ
。
【００４２】 ・接続されたユーザの転送レートを、ネットワークインターフェースカードの
速度（ネットワークインターフェースカードが全て同じ速度で動作すると仮定す
る）で割る。
【００４３】 ・発生される帯域幅がユーザ転送速度と適合するか、または越えることを確実
にするために必要な数の、ホームノードにおけるクラスノードを割り当てる。
【００４４】 ・データが到着すると、選択されたクラスノードにデータを移動する。
【００４５】 ・クラスタノードが必要な場合、データポインタが適切なホームノードに設定
される。クラスタまたは関数ノードは、並列化されたアルゴリズムの値を計算す
る演算コンピュータまたはスレッドである。ホームノードは、複数の関数ノード
にわたってデータ／問題セットを割り当てる演算コンピュータまたはスレッドで
ある。ホームノードは、１つのコンピュータまたはスレッドではなく、コンピュ
ータまたはスレッドのカスケードである。同時にアクティブな正確な数は、ユー
ザにアクセスする最大入力速度（接続速度）の関数である。
【００４６】 素早い割り当て、自動的な帯域幅適合、および効率的な問題セット分配の組合
せは、異なるタイプおよび速度のマシンが、クラスタ内で効率的に用いられ得る
ことを意味し、本発明の重要な利点を提供する。
【００４７】 ホームノードのクラスタノードへの接続（その組合せは、例えば、図１のクラ
スタ２６である）を、図４Ｂにより詳細に示す。示すように、ホームノード８０
は、スイッチ８２を介して、関数およびデータ（「インターネットジョブ７９」
とラベルが付けられている）を分配する。クラスタ８４も、スイッチ８２を介し
てデータを分配する。従って、システムのＩ／Ｏ帯域幅（例えば、図１のクラス
タ２６）は、スイッチ８２の総内部帯域幅によって制限され、データの速度およ
びインターネットから受信した関数を含む。例えば、総スイッチＩ／Ｏ帯域幅が
、３ギガビット／秒であり、インターネット接続が、１．５メガビット／秒（現
在のＴ１速度）を必要とする場合、クラスタ８４用に残されている帯域幅は、２
．９ギガビット／秒しかない。それぞれのスイッチポート８２ａが１００メガビ
ット／秒を消費する場合、全体で３０のクラスタノード（コンピュータ入力／出
力ポート）は、クラスタ８４においてサポートされ得、データ（例えば、インタ
ーネットジョブ７９）がインターネットから流れることを可能にする。
【００４８】 ネットワークまたは従来のクラスタとは異なり、クラスタ８４は、ハブおよび
ルータを必要とせず、スイッチ（または、複数のスイッチ）を用いる。スイッチ
８２は、２つのＴＣＰ／ＩＰポート８２ａのグループが、同時に接続されること
を可能にする。ポート８２ａのうち１つがすでに接続されている場合、新たな接
続は、第１の接続がドロップされる後まで待つ。しかし、上述したように、上述
のように使用される場合、ハワードカスケードのジオメトリによって、必要とさ
れる接続がすべて必要なときに利用可能であることが常に保証される。
【００４９】 ホームノード８０は、インターネット７９に接続され、従って、おそらくクラ
スタでもあり得る１つ以上のコンピュータを含む。インターネット接続を接続す
る場合、アクセスされる関数は、スイッチ８２を介して、クラスタノードおよび
／またはスレッドに転送される。クラスタノードおよび／またはスレッドが、カ
スケード分配を行う必要がある場合、上述したように、スイッチ８２を介して行
う。クラスタノードおよびスレッドが、関数リストを有し、他のクラスタノード
およびスレッドへのカスケード関数リストを必要としない場合、適切なホームノ
ードクラスノードから（スイッチ８２を介して）データをリクエストする。デー
タはクラスタノードスレッドに送られる準備ができたときに、スイッチ８２を介
して送られる。その後、データは、クラスタノードスレッドによって処理される
。結果は、他のクラスタノードスレッド、またはホームノードに送れられる準備
ができたときに、上述したように、同様にスイッチ８２を通じて行われる。
【００５０】 動作中、スイッチ８２は、物理的に、クラスタ８４、およびホームノード８０
内のそれぞれのノードに接続され、それぞれがＴＣＰ／ＩＰアドレスを有する。
さらなるポート８２ａが必要である（すなわち、より大きいスイッチが必要とさ
れる）場合、さらなるスイッチが、クラスタノード（および／またはホームノー
ドのノード）接続されて、クラスタサイズを拡大する。
【００５１】 図４Ｃに、クラスタ「ストリップ」とスレッドとの関係を示す。ストリップに
おけるスレッドの数は、１つを除いて、関連付けられたカスケードレベルに等し
い。例えば、Ｓｔｒｉｐ1におけるスレッドの数は、３である。これは、カスケ
ードレベル２と等しい。Ｓｔｒｉｐ2におけるスレッドの数は、１であり、これ
は、カスケードレベル１と等しい。Ｓｔｒｉｐ3におけるスレッドの数は、０で
あり、カスケードレベル０と等しい。ストリップ全体のデータの値をカバーする
ため、第１のストリップは、カスケード内において他のノードへのアドレスを有
する必要がある。カスケードがレベルＸだとすると、ＸNでのストリップは、ｙ
＝ｃ（２N-1−１）を意味する。ただし、Ｎは、ストリップの等しいカスケード
レベルである。
【００５２】 インターネットを用いる並列演算による問題の１つは、素早い検出およびコン
ピュータのドロップアウトの低減を含む。すなわち、問題は、（ａ）アレイ内の
コンピュータがオフラインになる時刻を、作業のその部分が完了する前に検出す
ること、および（ｂ）そのコンピュータを、依然オンラインであるコンピュータ
と取り替えることを含む。本発明のハワードカスケードを用いると、階層のそれ
ぞれの部分が、呼びたすコンピュータ全てを追跡する。従って、コンピュータの
モニタリングは、並列に達成される。ドロップアウトが検出される場合、ドロッ
プされたコンピュータメッセージは、ポイントソースに送られ、ポイントソース
が新たなコンピュータアドレスを可能性のあるコンピュータに渡すことを可能に
する。可能性のあるコンピュータを検出する仕組みの１つは、処理が「ＯＫ」で
あるというメッセージを、処理が完了したというメッセージの受信の前に受信し
ないことである。
【００５３】 好適な実施形態において、ユーザ（例えば、図２のコンピュータ３０でのユー
ザ）は、ダイナミックリンクライブラリ、すなわち「ＤＬＬ」の使用を通じて、
クラスタ（例えば、図１のクラスタ２６）と通信する。当該技術において公知で
あるように、ＤＬＬライブラリは、演算関数、制御関数、およびデータ定義の３
つの部分からなる。演算関数は、サポートされた数学的演算のリストである。こ
のリストはしばしば更新される。現在サポートされている演算関数は、以下の通
りである。
【００５４】
【数１】 制御関数は、ユーザが情報を送受信したり、関数をグループ化したり、グルー
プを繰り返したり、スレッドを破壊したり、スレッドを作成したりことを可能に
する。データ定義は、ユーザが、演算関数が用いるために、アレイ、マトリクス
、整数、および実数を定義することを可能にする。
【００５５】 本発明のクラスタにおいて、特定のコンピュータ（ノード）が、適切に機能し
ないか、通信しないかのいずれかになる時刻を検出することができることが重要
である。本発明の好適な実施形態による、クラスタ内でのエラー検出には、３つ
のレベルがある。第１のレベルは、ＴＣＰ／ＩＰレベルである。メッセージがホ
ームノードからクラスタに送られる場合、メッセージ確認を受け取ることを必要
とする。数回試みた後、メッセージ確認が発生しない場合、現在のノードがダウ
ンしていると仮定される。カスケードＴＣＰ／ＩＰ転送の間（メッセージ転送ノ
ードとホームノードとの間に直接の接続がなくてもよいので）メッセージ確認が
発生しない場合、メッセージ転送ノードによって、「ロストノード」メッセージ
が作成され、ホームノードに送られる。「ロストノード」メッセージは、応答し
ないノードのＴＣＰ／ＩＰアドレスを含む。
【００５６】 第２のエラー検出レベルは、メッセージ内部周期冗長検査によって容易になる
。この検査は、計算を含むので、計算エラーは、良くないメッセージ検査につな
がる。数回のリクエストの後、良好なメッセージが検出されない場合、ホームノ
ードが自動的にエラーを検出するか、または、カスケードノードから「ロストノ
ード」メッセージを受け取るかのいずれかである。
【００５７】 第３のエラー検出レベルは、未完了状況によって容易になる。現在のノード／
スレッドが特定のジョブの処理を完了する場合、応答を送る。最長期間内に応答
が発生しない場合、ホームノードが自動的にエラーを検出するか、または、カス
ケードノードから「ロストノード」メッセージを受け取るかのいずれかである。
【００５８】 特定のノード上で十分な数のエラーが発生する場合、そのノードは、以下の工
程によってオフラインにされる。
【００５９】 １）目標のノードに「キルスレッド」メッセージを送る ２）アクティブリストを検索し、目標ＴＣＰ／ＩＰアドレスに関する全てのエ
ントリを消去する ３）パッシブリストを検索し、目標ＴＣＰ／ＩＰアドレスに関する全てのエン
トリを消去する ４）「ノード切断」メッセージをモニタに表示する ５）ネットワークケーブルをスイッチおよびノードの両方から切断する ６）ノードをラックから除去する 同様に、ノードをオンラインにする場合、そのノードは、クラスタには組み込
まれず、以下の工程を通ってオンラインにする。
【００６０】 １）ノードをラックに配置する ２）ネットワークケーブルを、空のスイッチポートおよびネットワークインタ
ーフェースカードに接続する ３）「スレッド定義」メッセージをモニタに表示する ４）スレッドの数、スレッドのタイムスライス、ノードＴＣＰ／ＩＰアドレス
を入力する ５）「スレッド定義」メッセージをＴＣＰ／ＩＰアドレスに送る ６）パッシブスレッドキュー用に、ホームノードスレッドノードを定義する ７）スレッドノード位置をランダム化し、パッシブスレッドキューを通じて発
生するようにする。
【００６１】 本発明は、多くの処理工程を提供する。これらの工程は、本願が優先権主張の
基礎とする特許仮出願において明示的に記載され、具体的には、その本明細書中
のソースコード内に記載される。しかし、図５、５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、５Ｅ
、５Ｆ、５Ｇは、あるフローチャートを示し、エンドユーザコンピュータ（例え
ば、図１における顧客エンティティ２２におけるコンピュータ）から、ホームノ
ード、およびクラスタ（例えば、図１におけるクラスタ２６）への本発明の用途
を示す。特に、図５は、エンドユーザコンピュータにおいて起こる処理方法を示
し、図５Ａは、ホームノードにおいて起こる処理方法を示し、図５Ｂは、クラス
タにおいて起こる処理方法を示す。図５Ｃ、５Ｄ、５Ｅ、５Ｆ、５Ｇは、図５、
５Ａ、５Ｂおよび図５Ｃ〜５Ｇの他のフローチャートと共に、ライブラリ作用お
よび相互接続（例えば、コネクタＡ−Ｆ）を示す。これらのフローチャート内で
使用される場合、「ハワードストリップ（Ｈｏｗａｒｄ Ｓｔｒｉｐ）」は、通
信用にＴＣＰ／ＩＰアドレスの共通リストを受信する関連ノード／スレッドを意
味し、「キュー（ｑｕｅｕｅ）」は、システムリソース（スレッド、メモリ、ソ
ケット等）のリストを意味し、「クアイエス（ｑｕｉｅｓｃｅ）」は、関連ノー
ドのすべてのスレッドが問題の処理を終了したことを保証することを意味し、「
ヘッドアンドテールポインタ（ｈｅａｄ ａｎｄ ｔａｉｌ ｐｏｉｎｔｅｒｓ
）」は、リストポインタのリンクリスト（ヘッドポインタ）およびリストポイン
タのリンクリストエンド（テールポインタ）を意味し、「並列化（ｐａｒａｌｌ
ｅｌｉｚａｔｉｏｎ）」は、数学関数またはアルゴリズムを等価な数学的級数に
変換することを意味する。
【００６２】 図５は、エンドユーザコンピュータ（例えば、図２のコンピュータ３）におい
てまたはエンドユーザコンピュータを介して、好適に起こる工程および機能を示
すフローチャートを示す。図５のフローチャートを、表ＩＩＩに十分に記載する
。当業者は、これらの工程が本発明を限定するものでもなく、典型的には処理順
にもなっておらず、かつすべての工程が機能を活かすために必要なわけでもない
ことを理解すべきである。 表ＩＩＩ：図５のフローチャートの工程
【００６３】
【表３】 図５Ａは、好適にはホームノードにおいてまたはホームノードを介して起こる
工程および機能を示すフローチャートを示す。図５Ａのフローチャートを、表Ｉ
Ｖに十分に記載する。当業者は、これらの工程が本発明を限定するものでもなく
、通し番号順にもなっておらず、かつすべての工程が機能を活かすために必要な
わけでもないことを理解すべきである。 表ＩＶ：図５Ａのフローチャートの工程
【００６４】
【表４】 図５Ｂは、好適にはクラスタ（例えば、図１のクラスタ２６）においてまたは
クラスタを介して起こる工程および機能を示すフローチャートを示す。図５Ｂの
フローチャートを、表Ｖに十分に記載する。当業者は、これらの工程が本発明を
限定するものでもなく、通し番号順にもなっておらず、かつすべての工程が機能
を活かすために必要なわけでもないことを理解すべきである。 表Ｖ：図５Ｂのフローチャートの工程
【００６５】
【表５】 表ＶＩは、図５Ｃにおけるライブラリ作用のフローチャートを記載する。当業
者は、表ＶＩの各工程が必ずしも必要なわけでもなく、これらの工程が、必ずし
も処理が通し番号順に記載されてもいないことを理解すべきである。 表ＶＩ：図５Ｃのフローチャートの工程
【００６６】
【表６】 表ＶＩＩは、図５Ｄにおけるライブラリ作用のフローチャートを記載する。当
業者は、各工程が必ずしも必要なわけでもなく、これらの工程が、必ずしも処理
が通し番号順に記載されてもいないことを理解すべきである。 表ＶＩＩ：図５Ｄのフローチャートの工程
【００６７】
【表７】
【００６８】
【表８】 表ＶＩＩＩは、図５Ｅにおけるライブラリ作用の非限定的な工程からなるフロ
ーチャートを記載する。当業者は、各工程が必ずしも必要なわけでもなく、これ
らの工程が、概して処理が通し番号順に記載されてもいないことを理解すべきで
ある。 表ＶＩＩＩ：図５Ｅのフローチャートの工程
【００６９】
【表９】
【００７０】
【表１０】 表ＩＸは、図５Ｆにおけるライブラリ作用の非限定的な工程からなるフローチ
ャートを記載する。当業者は、各工程が必ずしも必要なわけでもなく、これらの
工程が、概して処理が通し番号順に記載されてもいないことを理解すべきである
。 表ＩＸ：図５Ｆのフローチャートの工程
【００７１】
【表１１】 表Ｘは、図５Ｇにおけるライブラリ作用の非限定的な工程からなるフローチャ
ートを記載する。当業者は、各工程が必ずしも必要なわけでもなく、これらの工
程が、概して処理が通し番号順に記載されてもいないことを理解すべきである。
表Ｘ：図５Ｇのフローチャートの工程
【００７２】
【表１２】 図６は、本発明によって構築されたシステム５００を示す。システム５００は
、１つ以上のエンドユーザ５０２からの関数を、１つ以上のクラスタ５０４1・
・・５０４nを介して処理する。図１のように、管理者５０６は、ソフトウェア
製造者（例えば、製造者５０８）との通信によって、そのような処理を容易にし
、ユーザ５０２用に速度向上ソフトウェアを提供する。ＳＡＮ５１０は、図１に
示すように、中間格納部として使用され得る。ホームノード５１２はまた、クラ
スタ５０４に対して、高性能ネットワーク５０５を介して、フロントエンドとし
ての役目を果たすクラスタであり、クラスタ５０４とのデータ並列化を維持する
。
【００７３】 例示するように、管理者５０６は、ビジネスとして機能するために、非限定的
ないくつかのソースへの一時的なトランザクションと、非限定的ないくつかのソ
ースからの一時的なトランザクションとを実行する。エンドユーザは、料金を管
理者５０６にトランザクション５１４を介して支払い、管理者５０６は、格納に
ついてＳＡＮ５１０にトランザクション５１６を介して支払い、管理者５０６は
、製造者５０８にトランザクション５１８を介して支払う。データは、ユーザ５
０２とクラスタ５０４との双方に、およびユーザ５０２とクラスタ５０４との間
を、いくつかの他のトランザクション５２０を介して移動する。
【００７４】 図６Ａは、本発明によって構築された別の実施形態であるシステム６００を示
す。システム６００は、図６のシステム５００に類似している、ただし、ノード
クラスタが共通ＩＳＰにリンクされた相互接続コンピュータを介して提供される
ことのみが異なる。特に、システム６００は、１つ以上のエンドユーザ６０２か
らの関数を、１つ以上のクラスタ６０４1・・・６０４nを介して処理する。各ク
ラスタ６０４は、ＩＳＰ６０７にリンクされ、ＩＳＰ６０７によって可能になる
。図１のように、管理者６０６は、ソフトウェア製造者（例えば、製造者６０８
）との通信によって、システム６００を介する処理を容易にし、ユーザ６０２用
の高速化ソフトウェアを提供する。ＳＡＮ６１０は、図１のように、中間格納部
として使用され得る。ホームノード６１２はまた、ＩＳＰおよびクラスタ６０７
、６０４に対して、高性能ネットワーク６０５を介して、フロントエンドとして
の役目を果たすクラスタであることが好適であり、クラスタ６０４とのデータ並
列化を維持する。
【００７５】 例示するように、管理者６０６は、ビジネスとして機能するために、非限定的
ないくつかのソースへの一時的なトランザクションと、非限定的ないくつかのソ
ースからの一時的なトランザクションとを実行する。エンドユーザは、料金を管
理者６０６にトランザクション６１４を介して支払い、管理者６０６は、格納に
ついてＳＡＮ６１０にトランザクション６１６を介して支払い、管理者６０６は
、製造者６０８にトランザクション６１８を介して支払う。データは、ユーザ６
０２とクラスタ６０４との双方に、およびユーザ６０２とクラスタ６０４との間
を、いくつかの他のトランザクション６２０を介して移動する。好適には、管理
者６０６はまた、ＩＳＰ６０７にトランザクション６２０を介して支払い、これ
と交換して、クラスタ６０４のノードが、無料のインターネットアクセスを、Ｉ
ＳＰ６０７を介して提供される。このように、超高速演算処理が、無料のインタ
ーネットアクセスと交換にコンピュータ（詳細には、コンピュータの１つ以上の
スレッド）を共有する有志ＩＳＰ参加者が所有するコンピュータのネットワーク
化されたクラスタによって、提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、本発明の１つ以上の実施形態の利用に適用可能なトランザクション
フローチャートを示す。
【図２】 図２は、本発明による、１つのトランザクションの動作を示す。
【図３】 図３は、本発明による、異なるコンピュータの接続性を示し、ハワードカスケ
ードによる効果を説明する。
【図３Ａ】 図３Ａは、本発明による、異なるコンピュータの接続性を示し、ハワードカス
ケードによる効果を説明する。
【図３Ｂ】 図３Ｂは、本発明による、異なるコンピュータの接続性を示し、ハワードカス
ケードによる効果を説明する。
【図４】 図４は、本発明による、７個のコンピュータによるハワードカスケードコンフ
ィギュレーションのデータフローおよび格納を示す。
【図４Ａ】 図４Ａは、本発明による、効率的なリソースの割当てを得るために用いられる
ハワードリソースキューを模式的に示す。
【図４Ｂ】 図４Ｂは、本発明による、本発明のホームノードおよびクラスタを用いたスイ
ッチ動作を示す。
【図４Ｃ】 図４Ｃは、本発明による、クラスタストリップとスレッドとの間の関係を示す
。
【図５】 図５は、本発明を用いる際の１つの処理フローを示し、特に、プログラムの高
速処理が必要とするコンピュータにおいて行なわれる工程を含む。
【図５Ａ】 図５Ａは、本発明を用いる際の１つの処理フローを示し、特に、ホームノード
（例えば、本発明の管理者）において行なわれる工程を含む。
【図５Ｂ】 図５Ｂは、本発明を用いる際の１つの処理フローを示し、特に、本発明のクラ
スタにおいて行なわれる工程を含む。
【図５Ｃ】 図５Ｃは、本発明の好適な実施形態による、ライブラリアクションのフローチ
ャートを示す。
【図５Ｄ】 図５Ｄは、本発明の好適な実施形態による、ライブラリアクションのフローチ
ャートを示す。
【図５Ｅ】 図５Ｅは、本発明の好適な実施形態による、ライブラリアクションのフローチ
ャートを示す。
【図５Ｆ】 図５Ｆは、本発明の好適な実施形態による、ライブラリアクションのフローチ
ャートを示す。
【図５Ｇ】 図５Ｇは、本発明の好適な実施形態による、ライブラリアクションのフローチ
ャートを示す。
【図６】 図６は、本発明による、クラスタ処理を通じた収入生成トランザクションを示
す。
【図６Ａ】 図６Ａは、本発明による、１つ以上のＩＳＰを通じた収入生成トランザクショ
ンおよびクラスタ処理を示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ， ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ， ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＢＺ，Ｃ Ａ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ， ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，Ｋ Ｅ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ， ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，Ｒ Ｕ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ， ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 バーベック， ゲラード エイ． アメリカ合衆国 コロラド 80303， ボ ールダー， コロラド アベニュー 3790 −ディー (72)発明者 スミス， スコット エイ． アメリカ合衆国 コロラド 80303， ボ ールダー， テルライド レーン 3794 Ｆターム(参考） 5B045 GG01

Claims (32)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 エンティティにより用いられるプログラムの実行を高速化す
    る方法であって、該エンティティは、該エンティティについての決定を行う許可
    発行者を有し、該方法は、 該プログラムとのデータ通信において、少なくとも１つのプログラム関数をラ
    イブラリに伝達する工程と、 該関数を演算処理設備に送信する工程と、 該関数を該演算処理設備で処理する工程と、 該関数の処理に関連付けられた結果を、該演算処理設備から該エンティティへ
    と送信する工程と、 該結果を該プログラムと互換性を有する言語に翻訳する工程と を包含する、方法。
  2. 【請求項２】 前記関数を処理する工程がコンピュータクラスタを用いる工
    程を包含する、請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記関数がデータを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 【請求項４】 データを前記関数に送信する工程をさらに包含する、請求項
    １に記載の方法。
  5. 【請求項５】 費用を支払うために番号９００番にアクセスする工程をさら
    に包含する、請求項１に記載の方法。
  6. 【請求項６】 費用を計算する工程が、前記関数の処理に関連づけられた毎
    秒命令数を見積もる工程を包含する、請求項１に記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記費用を計算する工程が、前記関数を処理するために用い
    られるクラスタ処理の秒数を見積もる工程をさらに包含する、請求項６に記載の
    方法。
  8. 【請求項８】 前記費用を計算する工程が、前記関数の処理に関連付けられ
    た命令数を見積もる工程を包含する、請求項１に記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記命令を見積もる工程がＭＩＰＳを見積もる工程を包含す
    る、請求項１に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記演算処理設備がコンピュータのクラスタを含む、請求
    項１に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 前記送信する工程がインターネットを介して送信する工程
    を包含する、請求項１に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記関数を実行し、処理する費用を計算する工程、前記許
    可発行者に該費用を知らせる工程、および該許可発行者から該関数を処理する許
    可を受信する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 前記費用をトランザクション毎ベースで前記許可発行者に
    請求する工程をさらに包含する、請求項１２に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 前記費用を電子ファンド受渡し（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ
    ｆｕｎｄｓ ｔｒａｎｓｆｅｒ）を介して支払う工程をさらに包含する、請求項
    １２に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 前記費用をプリペイドアカウントを介して支払う工程をさ
    らに包含する、請求項１２に記載の方法。
  16. 【請求項１６】 前記費用をクレジットカードｅ−コマーストランザクショ
    ンを介して支払う工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 前記費用を所定の間隔で前記許可発行者に請求する工程を
    さらに包含する、請求項１２に記載の方法。
  18. 【請求項１８】 前記処理する工程が、コンピュータのクラスタを介して処
    理する工程を包含し、かつ並列データレートをホームノードを介して生成する工
    程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 前記プログラムの高速化された実行を開始するために、前
    記エンティティのコンピュータ上に表示されたアイコンをクリックする工程をさ
    らに包含する、請求項１に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 前記プログラムの高速化された実行を容易にするために、
    前記エンティティでＤＬＬを利用する工程をさらに包含する、請求項１に記載の
    方法。
  21. 【請求項２１】 エンティティにより用いられるプログラムの実行を高速化
    するネットワークであって、 インターネットに接続されるコンピュータと、 該コンピュータに関連付けられたライブラリであって、該プログラムの少なく
    とも１つの関数の処理を高速化をしたいというリクエストを受け入れる、ライブ
    ラリと、 インターネットを介して該コンピュータに接続される分散クラスタと、 ＩＳＰであって、該ＩＳＰに接続されるノードに該関数の処理および該コンピ
    ュータへの結果の返送を行わせるプロトコルソフトウェアを有する、ＩＳＰと を備えた、ネットワーク。
  22. 【請求項２２】 前記ノードが、前記関数の処理を高速化するためのクラス
    タを含む、請求項２１に記載のネットワーク。
  23. 【請求項２３】 前記クラスタが異機種のクラスタを含む、請求項２２に記
    載のネットワーク。
  24. 【請求項２４】 前記クラスタがネットワークにより接続された少なくとも
    ６台のコンピュータを含む、請求項２２に記載のネットワーク。
  25. 【請求項２５】 前記クラスタがインターネットを介して前記関数を受け取
    る、請求項２１に記載のネットワーク。
  26. 【請求項２６】 ＩＳＰであって、 クラスタ内で接続され、該クラスタ内で処理関数を分配する複数のユーザと、 該クラスタ内の関数の分散処理を容易にするソフトウェアと を備えたＩＳＰ。
  27. 【請求項２７】 前記関数の高速化された処理を所望するエンティティと前
    記ＩＳＰ間の外部支払いトランザクションを容易にするソフトウェアをさらに備
    えた、請求項２０に記載のＩＳＰ。
  28. 【請求項２８】 １以上のプログラムの高速化された並列処理のためのクラ
    スタであって、 少なくとも１つのスイッチを介して共にネットワーク化される異機種のコンピ
    ュータアレイであって、各コンピュータが１つの処理速度を有する、異機種のコ
    ンピュータアレイと、 共通の速度のスレッドを介して該プログラムの一部を処理するために構成され
    た複数のコンピュータアレイであって、該共通の速度が該処理速度よりも低く、
    かつ該スイッチの速度により規定される、複数のコンピュータアレイと を備えたクラスタ。
  29. 【請求項２９】 前記コンピュータアレイの全体にわたって並列化を維持す
    るためのホームノードをさらに備えた、請求項２８に記載のクラスタ。
  30. 【請求項３０】 前記コンピュータアレイの全体にわたってスレッド速度を
    動的に調整するためのコントローラをさらに備えた、請求項２８に記載のクラス
    タ。
  31. 【請求項３１】 前記アレイの各コンピュータが前記スイッチを介してアド
    レシング可能な一意のＴＣＰ／ＩＰアドレスを備えた、請求項２８に記載のクラ
    スタ。
  32. 【請求項３２】 １以上のコンピュータの故障時に前記コンピュータアレイ
    内でスレッドを再割当てするためのホームノードをさらに備えた、請求項２８に
    記載のクラスタ。
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