JP2011008382A - Particle behavior analysis system, information processing apparatus, particle behavior analysis apparatus, information processing system and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、粒子挙動解析システム、情報処理装置、粒子挙動解析装置、情報処理システム、プログラムに関する。 The present invention relates to a particle behavior analysis system, an information processing device, a particle behavior analysis device, an information processing system, and a program.
情報処理を行なう場合に、処理時間の短縮を目的として、情報処理装置や電子計算装置（計算機とも称する）を複数台使用し、各装置の並行動作による分散処理を行なうことが提案されている（特許文献１，２を参照）。
In the case of performing information processing, it has been proposed to use a plurality of information processing devices and electronic computing devices (also referred to as computers) for the purpose of reducing processing time, and to perform distributed processing by parallel operation of each device ( (See
たとえば、特許文献１では、粒子の挙動をシミュレーションにより解析する場合に、力分割並行アルゴリズムにより並行処理を実現する仕組みが提案されている。たとえば、各粒子の磁気力、静電気力、接触力の各粒子間相互作用について、それぞれ各別の力マトリクスを用いて、特定プロセッサに分散して計算し、特定プロセッサ間で通信し、分散して計算した相互作用力の和を求め、各粒子の運動方程式を解いて位置座標を計算する。各粒子の位置座標を特定プロセッサに通信し、計算情報を更新し、予め決められた計算ステップに到達するまで、同様の処理を繰り返す。これにより、特許文献１の仕組みを適用しない場合よりもプロセッサ間の通信量を低減させることで、解析処理時間の短縮を図るようにしている。
For example,
特許文献２では、複数の異なる種類のプロセッサコアにより構成されたマルチコアプロセッサ（ヘテロジーニアスなマルチコアプロセッサと称する）において、タスクごとに処理に最も適したプロセッサコアを利用することで、特許文献２の仕組みを適用しない場合よりも、タスクを動的に効率よくプロセッサコアへ割り当てる仕組みが提案されている。たとえば、最初にタスクを実行する際に、ハードウェア資源の利用情報をパフォーマンスモニタで収集し、２回目以降の再実行時には以前に収集されたタスクのハードウェア資源の利用情報を参照して、処理させる１つのプロセッサコアを選択するようにしている。
In
本発明は、複数の情報処理装置や電子計算装置で並行処理を実行する際に、複数の装置の中に他とは処理性能の異なるものが存在する場合であっても、大きな速度低下を起こさずにシステムを構成する全ての装置の処理性能を利用することのできる仕組みを提供することを目的とする。 In the present invention, when parallel processing is executed by a plurality of information processing devices and electronic computing devices, even if a plurality of devices have processing performance different from the others, the speed is greatly reduced. It is an object of the present invention to provide a mechanism that can utilize the processing performance of all the devices constituting the system.
請求項１に記載の発明は、分配された解析対象要素を受け付ける受付部および前記受付部が受け付けた解析対象要素に基づき予め決められた並行処理の分割法に従って粒子挙動計算を行なう粒子挙動計算部を具備した複数の粒子挙動解析装置と、解析対象範囲内の解析対象要素を、前記複数の粒子挙動解析装置のそれぞれに分配する第１の分配処理部を備えた情報処理装置と、を備え、前記第１の分配処理部は、前記複数の粒子挙動解析装置の前記粒子挙動計算部の処理性能に基づき、各粒子挙動解析装置が扱う解析対象要素を分配する粒子挙動解析システムである。
The invention described in
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記第１の分配処理部は、前記粒子挙動計算部を具備した複数の粒子挙動解析装置の何れかに設けられている。 According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the first distribution processing unit is provided in any of a plurality of particle behavior analysis apparatuses including the particle behavior calculation unit.
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、前記粒子挙動解析装置は、前記粒子挙動計算部が、前記予め決められた並行処理の分割法に従って前記記憶部との間で計算情報の入出力を行ないながら粒子挙動計算を行なう複数の粒子挙動計算機能部の組合せで構成されており、さらに、前記第１の分配処理部により当該粒子挙動解析装置に分配された解析対象要素を、前記複数の粒子挙動計算機能部のそれぞれに分配する第２の分配処理部を備え、前記第２の分配処理部は、前記複数の粒子挙動計算機能部の処理性能に基づき、各粒子挙動計算機能部が扱う解析対象要素を分配する。 According to a third aspect of the present invention, in the first or second aspect of the present invention, the particle behavior analysis apparatus is configured such that the particle behavior calculation unit is connected to the storage unit according to the predetermined parallel processing division method. And a combination of a plurality of particle behavior calculation function units that perform particle behavior calculation while inputting / outputting calculation information between them, and the analysis distributed to the particle behavior analysis device by the first distribution processing unit A second distribution processing unit that distributes the target element to each of the plurality of particle behavior calculation function units, the second distribution processing unit based on the processing performance of the plurality of particle behavior calculation function units, Distributes the analysis target elements handled by the particle behavior calculation function unit.
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、前記粒子挙動計算機能部が、さらに、前記予め決められた並行処理の分割法に従って前記記憶部との間で計算情報の入出力を行ないながら粒子挙動計算を行なう複数の粒子挙動計算機能部の組合せで構成されている。 According to a fourth aspect of the present invention, in the invention according to the third aspect, the particle behavior calculation function unit further inputs calculation information to and from the storage unit according to the predetermined parallel processing division method. It is composed of a combination of a plurality of particle behavior calculation function units that perform particle behavior calculation while outputting.
請求項５に記載の発明は、予め決められた並行処理の分割法に従って粒子挙動計算を行なう粒子挙動計算部を具備した複数の粒子挙動解析装置に対して、解析対象範囲内の解析対象要素を各粒子挙動解析装置の各粒子挙動計算部のそれぞれに分配する分配処理部を備え、前記分配処理部は、前記複数の粒子挙動解析装置の前記粒子挙動計算部の処理性能に基づき、各粒子挙動解析装置が扱う解析対象要素を分配する情報処理装置である。
The invention according to
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、前記分配処理部は、複数の前記粒子挙動計算部の何れかに他と処理性能の差がある場合に、解析対象範囲内の解析対象要素を均等に分配した場合よりも各粒子挙動計算部での解析処理時間の差が小さくなるように、各粒子挙動計算部が扱う解析対象要素の量を制御する。
The invention according to
請求項７に記載の発明は、予め決められた並行処理の分割法に従って粒子挙動計算を行なう複数の粒子挙動計算機能部の組合せで構成されている粒子挙動計算部を具備した複数の粒子挙動解析装置のそれぞれに分配された解析対象要素をさらに各粒子挙動計算機能部のそれぞれに分配する分配処理部を備え、前記分配処理部は、前記複数の粒子挙動計算機能部の処理性能に基づき、各粒子挙動計算機能部が扱う解析対象要素を分配する情報処理装置である。
The invention according to
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の発明において、前記分配処理部は、前記複数の粒子挙動計算機能部の何れかに他と処理性能の差がある場合に、解析対象範囲内の解析対象要素を均等に分配した場合よりも各粒子挙動計算機能部での解析処理時間の差が小さくなるように、各粒子挙動計算機能部が扱う解析対象要素の量を制御する。
The invention according to
請求項９に記載の発明は、請求項５〜８の内の何れか一項に記載の発明において、前記分配処理部は、解析対象領域中の粒子密度と前記処理性能に基づき、前記解析対象要素を分配する。
The invention according to
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の発明において、前記分配処理部は、粒子密度が高いものについては処理性能の高いものに前記解析対象要素を分配し、粒子密度が低いものについては処理性能の低いものに前記解析対象要素を分配する。
The invention according to
請求項１１に記載の発明は、請求項５〜８の内の何れか一項に記載の発明において、前記分配処理部は、粒子が属する領域と前記処理性能に基づき、前記解析対象要素を分配する。
The invention according to
請求項１２に記載の発明は、 請求項１１に記載の発明において、前記分配処理部は、粒子数が多い領域については処理性能の高いものに前記解析対象要素を分配し、粒子数が少ない領域については処理性能の低いものに前記解析対象要素を分配する。 The invention according to a twelfth aspect is the invention according to the eleventh aspect, wherein the distribution processing unit distributes the element to be analyzed to a region having a high processing performance for a region having a large number of particles, and a region having a small number of particles. Is distributed to those having low processing performance.
請求項１３に記載の発明は、請求項５〜８，１１，１２の内の何れか一項に記載の発明において、前記分配処理部は、粒子の種類と前記処理性能に基づき、前記解析対象要素を分配する。 The invention according to a thirteenth aspect is the invention according to any one of the fifth to eighth, eleventh, and twelfth aspects, wherein the distribution processing unit is configured to analyze the analysis object based on a type of particles and the processing performance. Distribute elements.
請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の発明において、前記分配処理部は、解析対象領域中で、粒子数が多いものについては処理性能の高いものに前記解析対象要素を分配し、粒子数が少ないものについては処理性能の低いものに前記解析対象要素を分配する。 According to a fourteenth aspect of the present invention, in the invention according to the thirteenth aspect, the distribution processing unit distributes the analysis target elements to those having a high processing performance for those having a large number of particles in the analysis target region. For those having a small number of particles, the analysis target element is distributed to those having a low processing performance.
請求項１５に記載の発明は、請求項５〜１４の内の何れか一項に記載の発明において、前記分配処理部は、粒子挙動解析処理の進行に伴う解析対象範囲内の解析対象要素の量の変化に応じて、前記情報処理装置による計算情報の複写および入替えと協働して、前記解析対象要素を再分配する。
The invention according to
請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の発明において、前記粒子挙動解析装置との間で計算情報の複写と入替えを行なう第２の情報処理装置が粒子挙動解析システムに備えられている場合に、前記分配処理部は、粒子挙動計算の負荷が高くなったものと粒子挙動計算の負荷が低くなったものとを交換するように、前記解析対象要素を再分配し、前記第２の情報処理装置に対しては、粒子挙動計算の負荷が高くなったものと粒子挙動計算の負荷が低くなったものとの間で、計算情報の複写と入替えを行なうように制御する。
The invention according to
請求項１７に記載の発明は、予め決められた並行処理の分割法に従って粒子挙動計算を行なう粒子挙動計算部と、解析対象範囲内の解析対象要素を、前記粒子挙動計算部および通信手段で接続された他の粒子挙動解析装置の各粒子挙動計算部のそれぞれに分配する分配処理部と、を備え、前記分配処理部は、それぞれの前記粒子挙動計算部の処理性能に基づき、各粒子挙動計算部が扱う解析対象要素を分配する粒子挙動解析装置である。
The invention according to
請求項１８に記載の発明は、予め決められた並行処理の分割法に従って粒子挙動計算を行なう複数の粒子挙動計算機能部の組合せで構成されている粒子挙動計算部と、解析対象範囲内の解析対象要素を、前記複数の粒子挙動計算機能部のそれぞれに分配する分配処理部と、を備え、前記分配処理部は、前記複数の粒子挙動計算機能部の処理性能に基づき、各粒子挙動計算機能部が扱う解析対象要素を分配する粒子挙動解析装置である。
The invention according to
請求項１９に記載の発明は、入力された計算対象要素について計算処理を行なう複数の計算部と、通信手段で接続された前記複数の計算部のそれぞれに計算対象要素を分配する分配処理部と、を備え、前記分配処理部は、前記複数の計算部の処理性能に基づき、各計算部が扱う計算対象要素を分配する情報処理システムである。
The invention according to
請求項２０に記載の発明は、入力された計算情報について情報処理計算を行なう複数の計算部に対して、前記複数の計算部の各処理性能に基づき、各計算部が扱う計算情報をそれぞれ分配する分配処理部として電子計算装置を機能させるプログラムである。
The invention according to
請求項１，５，１７，１９，２０に記載の発明によれば、システムを構成する複数の装置の中に他とは処理性能の異なるものが存在する場合であっても、本発明の分配処理部を有さない場合に比較して、大きな速度低下を起こさずに全ての装置の処理性能を利用して並行処理を実行することができる。 According to the first, fifth, 17, 19, and 20th aspects of the present invention, the distribution of the present invention can be performed even when a plurality of devices constituting the system have processing performance different from others. Compared to the case where the processing unit is not provided, parallel processing can be executed using the processing performance of all apparatuses without causing a large speed reduction.
請求項２に記載の発明によれば、粒子挙動解析を行なう装置と解析対象要素を各装置に分配する情報処理装置を各別の装置で構成する場合よりもシステムをコンパクトにできる。 According to the second aspect of the present invention, the system can be made more compact than the case where the apparatus for performing particle behavior analysis and the information processing apparatus for distributing the analysis target element to each apparatus are constituted by different apparatuses.
請求項３，７，１８に記載の発明によれば、各装置の計算部の粒子挙動計算機能部がさらに複数の粒子挙動計算機能部の組合せで構成されている場合において、つまり、各装置の計算部が１つのマルチコアで構成されている場合において、マルチコアを構成する複数の粒子挙動計算機能部の中に他とは処理性能の異なるものが存在する場合であっても、本発明の分配処理部を有さない場合に比較して、大きな速度低下を起こさずに全ての粒子挙動計算機能部の処理性能を利用して並行処理を実行することができる。
According to invention of
請求項４に記載の発明によれば、各装置の計算部の粒子挙動計算機能部がさらに複数の粒子挙動計算機能部の組合せで構成されている場合において、つまり、各装置の計算部が複数のマルチコアで構成されている場合において、マルチコアを構成する複数の粒子挙動計算機能部の中に他とは処理性能の異なるものが存在する場合であっても、複数の粒子挙動計算機能部の全てにそれぞれの処理性能に応じた処理量を割り当てることができる。
According to the invention described in
請求項６，８に記載の発明によれば、解析対象要素を均等に分配した場合よりも解析処理時間を短縮できる。 According to the sixth and eighth aspects of the invention, the analysis processing time can be shortened compared with the case where the analysis target elements are evenly distributed.
請求項９に記載の発明によれば、解析負荷が粒子密度の影響を受ける場合であっても、複数の装置の全てにそれぞれの処理性能に応じた処理量を割り当てて、複数の装置の全てを無駄なく利用して、並行処理を実行することができる。 According to the ninth aspect of the present invention, even when the analysis load is affected by the particle density, all the plurality of apparatuses are allotted a processing amount corresponding to each processing performance to all of the plurality of apparatuses. Can be executed without waste.
請求項１０に記載の発明によれば、解析負荷が粒子密度の影響を受ける場合であっても、請求項１０の構成を適用しない場合よりも処理時間を短くすることができる。
According to the invention described in
請求項１１に記載の発明によれば、解析負荷が粒子が属する領域の影響を受ける場合であっても、複数の装置の全てにそれぞれの処理性能に応じた処理量を割り当てて、複数の装置の全てを無駄なく利用して、並行処理を実行することができる。
According to the invention of
請求項１２に記載の発明によれば、解析負荷が粒子が属する領域の影響を受ける場合であっても、請求項１２の構成を適用しない場合よりも処理時間を短くすることができる。 According to the twelfth aspect of the present invention, even when the analysis load is affected by the region to which the particles belong, the processing time can be shortened compared with the case where the configuration of the twelfth aspect is not applied.
請求項１３に記載の発明によれば、解析負荷が粒子種の影響を受ける場合であっても、複数の装置の全てにそれぞれの処理性能に応じた処理量を割り当てて、複数の装置の全てを無駄なく利用して、並行処理を実行することができる。
According to the invention described in
請求項１４に記載の発明によれば、解析負荷が粒子種の影響を受ける場合であっても、請求項１４の構成を適用しない場合よりも処理時間を短くすることができる。
According to the invention described in
請求項１５に記載の発明によれば、解析処理の進行に伴い解析対象要素の量に変化が起こる場合であっても、その変化に応じて複数の装置の全てにそれぞれの処理性能に応じた処理量を割り当てて、複数の装置の全てを無駄なく利用して、並行処理を実行することができる。 According to the fifteenth aspect of the present invention, even when the amount of the analysis target element changes with the progress of the analysis processing, all of the plurality of devices according to the change respond to each processing performance. Parallel processing can be executed by assigning a processing amount and using all of the plurality of apparatuses without waste.
請求項１６に記載の発明によれば、解析処理の進行に伴い解析対象要素の量に変化が起こる場合であっても、請求項１６の構成を適用しない場合よりも処理時間を短くすることができる。 According to the sixteenth aspect of the present invention, even when the amount of the analysis target element changes as the analysis process proceeds, the processing time can be shortened compared to the case where the configuration of the sixteenth aspect is not applied. it can.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、以下においては、情報処理装置が適用される具体例として、粒子挙動解析装置を例に説明する。粒子挙動解析装置の解析対象粒子が存在する装置としては、たとえば、プリンタ装置、ファクシミリ装置、またはそれらの機能を有する複合機などの画像形成装置を例に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following, a particle behavior analysis device will be described as an example as a specific example to which the information processing device is applied. As an apparatus in which particles to be analyzed by the particle behavior analysis apparatus exist, an image forming apparatus such as a printer apparatus, a facsimile apparatus, or a multifunction machine having these functions will be described as an example.
解析対象粒子との関係においては、トナー粒子のみまたはキャリア粒子とトナー粒子からなる現像剤を用いる電子写真方式による画像形成装置の現像装置における現像剤挙動解析に着目する。ただしこれは一例であって、解析対象粒子が存在する装置は画像形成装置に限定されない。 In relation to the analysis target particles, attention is paid to developer behavior analysis in a developing device of an electrophotographic image forming apparatus using only toner particles or a developer composed of carrier particles and toner particles. However, this is only an example, and the apparatus in which the particles to be analyzed exist is not limited to the image forming apparatus.
＜画像形成装置の概要＞
図１は、印刷装置（プリンタ）や複写装置（コピー機）などの電子写真方式の画像形成装置の一構成例を示す図である。図示のように、画像形成装置１は、感光体１０を中心として、その近傍に配された直流電源２２、交流バイアス電源２４、および帯電部２６を具備した帯電装置２０と、レーザ光源３２やポリゴンミラー３４やモータ３６を具備した露光装置３０と、図示しない攪拌機構を備えた現像装置４０と、転写電源５２および転写部５４を具備した転写装置５０と、ブレード機構を持つクリーニング装置６０と、用紙搬送路上の後流側の予め決められた位置に配されたロール機構を具備した定着装置７０とを備えている。
<Outline of image forming apparatus>
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an electrophotographic image forming apparatus such as a printing apparatus (printer) or a copying apparatus (copier). As shown in the figure, the
現像装置４０には、現像剤粒子１０２が充填されている。図では、１つの現像剤粒子１０２を便宜的に１つの丸で示している。実際には、現像剤粒子１０２はたとえば、それぞれ物性や粒径の異なる磁性体から構成された（磁性を持つ）キャリア粒子と非磁性のトナー粒子（たとえば各色のトナー粒子）を主成分として含有する２成分方式のものである。キャリア粒子とトナー粒子の対によって、全体として磁性粉体が形成されるようにしている。トナー粒子は、キャリア粒子に静電力により互いに吸着されている。一般的には、キャリア粒子の粒径の方がトナー粒子の粒径よりも大きい。なお、トナー粒子としては、磁性トナーを使用してもよく、この場合キャリア粒子を使用しなくてもよい。現像剤粒子１０２は、実際にはさらに、キャリア粒子およびトナー粒子の他に外添剤などの他の粒子も含む。 The developing device 40 is filled with developer particles 102. In the figure, one developer particle 102 is indicated by one circle for convenience. Actually, the developer particles 102 contain, for example, carrier particles (having magnetic properties) and non-magnetic toner particles (for example, toner particles of each color) composed of magnetic materials having different physical properties and particle sizes as main components. Two-component system. The pair of carrier particles and toner particles forms a magnetic powder as a whole. The toner particles are adsorbed to the carrier particles by electrostatic force. In general, the particle size of the carrier particles is larger than the particle size of the toner particles. As the toner particles, magnetic toner may be used, and in this case, carrier particles may not be used. Developer particles 102 actually further include other particles such as external additives in addition to carrier particles and toner particles.
現像装置４０は、収納容器１０１内に、表面に現像剤粒子１０２を担持する担持ロールの一例である現像ロール１４０（マグロール、マグネットローラ、磁気搬送ローラとも言われる）を、周面が開口部１０１ａから少し突き出すように備える。現像ロール１４０内には、その内周縁に沿って、予め決められた間隔で予め決められた数のマグネット１４２が配置されている。
The developing device 40 includes a developing roll 140 (also referred to as a mag roll, a magnet roller, or a magnetic transport roller), which is an example of a carrying roll carrying the developer particles 102 on the surface, in the
また、現像装置４０は、現像ロール１４０の近傍に、高さ規制部材や層形成部材や層規制部材として機能する規制トリマー１５０を備え、マグネット１４２による磁力線に沿ってできた現像剤粒子１０２の磁気ブラシの高さを規制するようになっている。
Further, the developing device 40 includes a regulating
図示を割愛するが、収納容器１０１内には、現像剤粒子１０２を攪拌するとともに現像ロール１４０側に搬送する攪拌搬送ロールが設けられる。攪拌搬送ロールは、その回転動作によって、現像剤粒子１０２を現像ロール１４０側に攪拌しながら搬送する。
Although illustration is omitted, in the
現像ロール１４０は、矢印Ｘ方向に回転される感光体１０とともに、感光体１０と対向する側のその表面の回転移動方向が、感光体１０の移動方向Ｘと同じ向き（矢印Ｙ方向）に回転される。感光体１０の移動方向Ｘと逆向きに回転駆動するようにしてもよい。
The developing
現像剤粒子１０２は、攪拌機能を持つ攪拌搬送ロール（図示せず）により攪拌され摩擦帯電されつつ現像ロール１４０側に搬送される。規制トリマー１５０によって現像剤粒子１０２の現像ロール１４０への吸着量が規制され一定の高さで現像ロール１４０の周縁に現像剤粒子１０２が付着する。キャリア粒子は、現像ロール１４０に内蔵されたマグネット１４２からの磁場により磁気ブラシを構成する。トナー粒子はキャリア粒子とともに、感光体１０に対向する部分まで搬送される。
The developer particles 102 are conveyed to the developing
画像形成装置１を複写装置として構成する場合、帯電装置２０によって、直流電源２２からの直流電圧に交流バイアス電源２４からの交流バイアス電圧を重畳させて帯電電位（初期電位）を生成し、この帯電電位で感光体１０の表面を一様な表面電位に帯電させる。
When the
この後、原稿を図示しない読取装置によってスキャンして得た画像データに従って感光体１０の表面に露光装置３０に備えられるレーザ光源３２から発せられるレーザ・ビームをモータ３６により回転駆動されるポリゴンミラー３４でスキャンすることによって、感光体１０表面を露光して潜像電位からなる静電潜像を形成する。
After that, a
続いて、現像装置４０は、図示しない攪拌機構において出力色のトナー粒子やキャリア粒子などでなる現像剤粒子１０２を混合しながら、その現像剤粒子１０２中のトナー粒子を感光体１０の表面に形成されている静電潜像に重畳することでトナー像を感光体１０の表面に形成させる。
Subsequently, the developing device 40 forms the toner particles in the developer particles 102 on the surface of the
すなわち、現像ロール１４０は、感光体１０に対向して設けられており、現像ロール１４０に吸着された現像剤粒子１０２のうちトナー粒子は、帯電されており、静電気力により感光体１０に吸着される。このとき、感光体１０の表面は、記録画像に応じて露光されることで静電潜像が形成されており、トナー粒子は、感光体１０に形成された静電潜像に応じて吸着される。これによって、感光体１０の表面に形成された潜像は現像化される。現像処理後のキャリア粒子と、感光体１０側に飛翔されなかったトナー粒子とは、収納容器１０１内に回収される。
That is, the developing
この後、転写装置５０は、感光体１０の表面に形成されているトナー像を、外部から搬送されてきた印刷用紙上に転写する。感光体１０と転写部５４とが対向する予め決められた範囲を転写領域と称する。
Thereafter, the transfer device 50 transfers the toner image formed on the surface of the
転写済の用紙は定着装置７０側に搬送され、定着装置７０にて加熱溶融・圧着作用によりトナー像を転写体としての印刷用紙上に定着する。定着済の用紙は、図示しない排出装置によって、画像形成装置１の外に排紙される。
The transferred sheet is conveyed to the fixing device 70 side, and the fixing device 70 fixes the toner image onto a printing sheet as a transfer body by heating, melting and pressing. The fixed paper is discharged out of the
一方、クリーニング装置６０は、転写装置５０による転写後の感光体１０の表面に残留する残留トナーを除去する。清掃後の感光体１０の表面には残留電位が残っているが、帯電装置２０で初期電位を印加してから次の電子写真プロセスに利用される。
On the other hand, the cleaning device 60 removes residual toner remaining on the surface of the
なお、カラー画像形成用の画像形成装置１を構成する場合、画像形成に関わる主要部の構成としては、たとえば転写装置５０にて直接に用紙に感光体１０のトナー像を転写体である用紙に転写させるのではなく、たとえば、Ｋ（黒），Ｙ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン）の出力色に対応する複数のエンジンを、たとえばＫ→Ｙ→Ｍ→Ｃの順にインライン状に配列し、Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃの画像を４つのエンジンで並行的（同時進行的）に処理する、すなわち配置位置に応じた時間を隔てて、１色ずつ中間転写ベルトに感光体１０のトナー像を転写（特に１次転写という）させ、その後、中間転写ベルト上のトナー像を用紙に転写（特に２次転写という）させるように構成したタンデム型のカラー画像形成装置にしてもよい。
In the case where the
このような電子写真プロセスでは、感光体１０に対する帯電、スキャンした原稿イメージの露光、現像すなわち感光体１０へのトナー重畳、用紙へのトナー転写およびトナー定着、感光体１０のクリーニングという複数の工程からなる。電子写真プロセスでは、たとえば、攪拌、現像、転写などの各プロセスにおいて粉体挙動解析シミュレーションを適用することで、現実に画像形成実験を行なうことなく、形成される画像を予測し評価する。キャリア粒子およびトナー粒子の挙動の解析が、電子写真装置本体や現像装置４０の開発にとって重要な要素となる。
In such an electrophotographic process, charging of the
たとえば、現像装置４０の解析では、攪拌プロセスや現像プロセスなどが解析対象となる。たとえば、規制トリマー１５０の攪拌搬送ロール側の予め決められた範囲領域を層形成領域と称し、現像剤粒子１０２についての粒子挙動解析では、磁場および重力場の作用を考慮する。攪拌搬送ロールにより攪拌・搬送される予め決められた範囲領域を攪拌搬送領域と称し、現像剤粒子１０２についての粒子挙動解析では、重力場の作用を考慮する。
For example, in the analysis of the developing device 40, an agitation process, a development process, and the like are to be analyzed. For example, a predetermined range area on the stirring and conveying roll side of the
攪拌搬送領域と層形成領域との間の現像剤粒子１０２が現像ロール１４０に磁気吸着される予め決められた範囲領域をピックアップ領域と称し、現像剤粒子１０２についての粒子挙動解析では、磁場および重力場の作用を考慮する。
A predetermined range area in which the developer particles 102 between the stirring conveyance area and the layer forming area are magnetically attracted to the developing
感光体１０と現像ロール１４０の各周縁が対向し現像作用の行なわれる範囲領域を現像ニップ領域と称し、現像剤粒子１０２についての粒子挙動解析では、電場、磁場、重力場の作用を考慮する。現像剤粒子１０２の回収される予め決められた範囲領域をピックオフ領域と称し、現像剤粒子１０２についての粒子挙動解析では、磁場および重力場の作用を考慮する。
A region where the peripheral edges of the
感光体１０の表面は、記録画像に応じた静電潜像が形成されており、トナー粒子は、静電力により感光体１０の表面に飛翔する。感光体１０の表面には、飛翔したトナー粒子が付着し、記録画像に応じたトナー像が形成される。このとき、トナー粒子の感光体１０への吸着のされ方によって、記録画像の画質が左右される。トナー粒子は、キャリア粒子により感光体１０に搬送されているので、トナー粒子の感光体１０への吸着のされ方は、現像ロール１４０と感光体１０との間の現像ニップ領域でのキャリア粒子およびトナー粒子の挙動により決定される。
An electrostatic latent image corresponding to a recorded image is formed on the surface of the
また、転写装置５０における転写プロセスでは、感光体表面粗さや、感光体・中間転写ベルトや用紙などの転写体間の速度差、転写体の接触幅などの転写プロセスにおける条件パラメータを変更しながら、粉体挙動解析シミュレーションを繰り返し行なっていくことで、転写プロセスを再現しながら形成される画質の評価を行なう。因みに、転写プロセスについての粒子挙動解析では、現像剤粒子１０２（特にトナー粒子）に作用する電場および重力場を考慮する。 Further, in the transfer process in the transfer device 50, while changing condition parameters in the transfer process such as the surface roughness of the photoreceptor, the speed difference between the transfer bodies such as the photoreceptor / intermediate transfer belt and paper, and the contact width of the transfer body, By repeating the powder behavior analysis simulation, the image quality formed is evaluated while reproducing the transfer process. Incidentally, in the particle behavior analysis for the transfer process, an electric field and a gravitational field acting on the developer particles 102 (particularly toner particles) are considered.
＜粒子挙動解析システム＞
図２〜図２Ｂは、本実施形態の粒子挙動解析システムの構成例を説明する図である。ここで、図２は第１構成例を示すブロック図である。図２Ａは、第２構成例を示すブロック図である。図２Ｂは、第３構成例を示すブロック図である。
<Particle behavior analysis system>
2 to 2B are diagrams for explaining a configuration example of the particle behavior analysis system of the present embodiment. Here, FIG. 2 is a block diagram showing a first configuration example. FIG. 2A is a block diagram illustrating a second configuration example. FIG. 2B is a block diagram illustrating a third configuration example.
粒子挙動解析システムにおいては、各相互作用の解析を行なう際、多くのプロセッサを用いた単純な並行処理では、並行処理効率に飽和傾向が出る。その対策として、本実施形態の粒子挙動解析システムにおいては、各相互作用の解析を行なう際、予め定められている分割法を用いて解析する。因みに、本実施形態では、各相互作用の解析を行なう際の分割法としては、たとえば、領域分割法（ＳＤ；Spatial Decomposition Method）、粒子分割法（ＰＤ；Particle Decomposition Method やＲＤ；Replicated Data Method）、力分割法（力マトリクスを用いたアルゴリズム）の何れをも採用し得る。以下では、特段の断りのない限り、力分割法を適用した粒子挙動解析を行なうものとして説明する。なお、前記の各分割法を用いて並行処理により粒子挙動解析を行なう仕組みそのものについては公知技術であり、本明細書ではそれらの詳細説明を割愛する。 In the particle behavior analysis system, when analyzing each interaction, simple parallel processing using many processors tends to saturate the parallel processing efficiency. As a countermeasure, in the particle behavior analysis system of the present embodiment, when analyzing each interaction, analysis is performed using a predetermined division method. Incidentally, in the present embodiment, as a division method for analyzing each interaction, for example, a region decomposition method (SD), a particle decomposition method (PD; Particle Decomposition Method or RD; Replicated Data Method) Any of force splitting methods (algorithms using a force matrix) can be adopted. In the following description, it is assumed that the particle behavior analysis using the force splitting method is performed unless otherwise specified. Note that a mechanism for performing particle behavior analysis by parallel processing using each of the above-described division methods is a known technique, and detailed description thereof is omitted in this specification.
［第１構成例］
図２に示す第１構成例の粒子挙動解析システム２００Ｃは、力分割法により粒子の挙動を解析する際に当該行以外の各計算ノードとの間で情報通信を行なう主通信線とは別に、力マトリクスにおける行方向の各計算ノードとの間で情報通信を行なう副通信線を行ごとに設けている。主通信線や副通信線は、複数の粒子挙動解析装置２０２との間での計算情報が伝送される通信手段として機能すればよく、有線・無線の何れもよいし、その仕様も何れでもよい。
[First configuration example]
The particle behavior analysis system 200C of the first configuration example shown in FIG. 2 is separate from the main communication line that performs information communication with each calculation node other than the row when analyzing the behavior of particles by the force division method. A sub-communication line for performing information communication with each calculation node in the row direction in the force matrix is provided for each row. The main communication line and the sub communication line only need to function as a communication means for transmitting calculation information to and from the plurality of particle
たとえば、粒子挙動解析システム２００Ｃは、それぞれ粒子挙動解析機能を有する複数台の粒子挙動解析装置２０２が副通信線の一例であるサブネットワーク２０９_1（外部バス）にてネットワーク（バス）接続されて並行型計算装置として構成されている複数の粒子挙動解析システム２００が、さらに、主通信線の一例であるメインネットワーク２０９_2（外部バス）で接続されて構成されている。構成的には、事実上の並行型計算装置をネットワーク接続してなるグリッド型計算装置に近いものである。
For example, in the particle behavior analysis system 200C, a plurality of particle
サブネットワーク２０９_1は、通信状態がルーティング機能を持つネットワーク管理装置２０８_1で管理されるようになっている。メインネットワーク２０９_2は、通信状態がルーティング機能を持つネットワーク管理装置２０８_2で管理されるようになっている。 The sub-network 209_1 is managed by a network management device 208_1 whose communication state has a routing function. The main network 209_2 is managed by a network management device 208_2 whose communication state has a routing function.
なお、図では便宜的に、ネットワーク管理装置２０８_2から１本のネットワーク線を出し、そのネットワーク線上に主粒子挙動解析システム２００ａおよび副粒子挙動解析システム２００ｂ（詳細にはネットワーク管理装置２０８_1）を接続する態様で示しているが、実際には、ネットワーク管理装置２０８_2に備えられる個別のポートに各粒子挙動解析システム２００のネットワーク管理装置２０８_1が接続され、各粒子挙動解析システム２００間の通信は、ネットワーク管理装置２０８_2を介してなされるようになっている。
In the figure, for convenience, one network line is drawn from the network management device 208_2, and the main particle
ネットワーク２０９（サブネットワーク２０９_1とメインネットワーク２０９_2）の通信仕様は不問とする。たとえば、通信プロトコルが同じものでもよいし異なるものでもよい。また、通信速度は、同じものでもよいし、異なるものでもよいが、好ましくは同じものとする。 The communication specifications of the network 209 (subnetwork 209_1 and main network 209_2) are unquestioned. For example, the communication protocol may be the same or different. The communication speed may be the same or different, but preferably the same.
図示した例では、粒子挙動解析システム２００Ｃを構成する各粒子挙動解析システム２００のうちの１つ（１つの並行計算装置）が全体を統括する主粒子挙動解析システム２００ａとして機能するようになっており、この主粒子挙動解析システム２００ａに対して残りの粒子挙動解析システム２００が、主粒子挙動解析システム２００ａにより制御される副粒子挙動解析システム２００ｂ１，２００ｂ２，…としてメインネットワーク２０９_2で接続されている。粒子挙動解析システム２００ａ，２００ｂ１，２００ｂ２，…は、各相互作用の解析を行なう際、力分割法を用いて解析する。
In the illustrated example, one of the particle
また、主粒子挙動解析システム２００ａの各粒子挙動解析装置２０２の内の１台が全体を統括する計算管理ノードの機能を持つ主粒子挙動解析装置２０２ａとして機能するようになっている。主粒子挙動解析装置２０２ａに対して残りの粒子挙動解析装置２０２が、主粒子挙動解析装置２０２ａにより制御される副粒子挙動解析装置２０２ｂとしてネットワーク接続されている。一方、各副粒子挙動解析システム２００ｂは、全てが副粒子挙動解析装置２０２ｂで構成されている。
Further, one of the particle
各粒子挙動解析装置２０２は、一例として、一般の電子計算装置と同様のもので構成する。ここで、第１構成例の粒子挙動解析システム２００Ｃでは、各粒子挙動解析装置２０２は、計算処理を行なうコア部分（いわゆるＣＰＵの部分：コアプロセッサとも称する）が１つのシングルコアのものである。
As an example, each particle
粒子挙動解析システム２００Ｃは、主要の処理データを相互にサブネットワーク２０９_1およびメインネットワーク２０９_2を介して伝達し合い、粒子挙動解析処理を並行的に実行する。ここで、サブネットワーク２０９_1が、力マトリクスとの行方向のデータ通信の他、行方向のファイル出力処理に寄与するように、計算ノードを割り当てる。基本的な考え方は、粒子挙動解析システム２００ａ，２００ｂ１，２００ｂ２，…に属する各計算ノードは、力マトリクスの行方向に、同一位置のものとなるように割り当てる。たとえば、３２粒子を１６個のプロセッサで並行計算する場合は、１行分の計算ノードは４つになるので、４つの粒子挙動解析システム２００（２００ａ，２００ｂ１，２００ｂ２，２００ｂ３）で粒子挙動解析システム２００Ｃを構成し、各粒子挙動解析システム２００ａ，２００ｂ１，２００ｂ２，２００ｂ３を力マトリクスの行方向に割り当てる。
The particle behavior analysis system 200C transmits main processing data to each other via the sub-network 209_1 and the main network 209_2, and executes the particle behavior analysis processing in parallel. Here, the computation node is assigned so that the sub-network 209_1 contributes to the file output process in the row direction in addition to the data communication in the row direction with the force matrix. The basic idea is that the calculation nodes belonging to the particle
［第２構成例］
図２Ａに示す第２構成例の粒子挙動解析システム２００Ｄは、第１構成例に対する変形例である。具体的には、第１構成例の粒子挙動解析システム２００ａ，２００ｂ１，２００ｂ２，…のそれぞれを、複数のコア部分（いわゆるＣＰＵの部分）を１つの筐体（半導体チップ）に収容したマルチコアを有する粒子挙動解析装置２０２に置き換えて構成している。つまり、粒子挙動解析装置２０２内の数値演算処理部を、複数の粒子挙動計算機能部の組合せで構成されたマルチコアとしたものである。よって、サブネットワーク２０９_1の部分は筐体外部に出ることはなく、事実上、同一の筐体に収容された内部配線２０９_3（内部バス）となっている。
[Second configuration example]
A particle behavior analysis system 200D of the second configuration example shown in FIG. 2A is a modification of the first configuration example. Specifically, each of the particle
たとえば、粒子挙動解析システム２００Ｄにおいて、３２粒子を１６個のプロセッサで並行計算する場合は、１行分の計算ノードは４つになるので、同一の筐体に４つのＣＰＵ（コアプロセッサ：粒子挙動計算機能部）を収容したクワッドコア（Quad Core ：４コア）ＣＰＵを有する粒子挙動解析装置２０２を４台使用し、各粒子挙動解析装置２０２（つまりクワッドコアＣＰＵ＃０〜＃３）を力マトリクスの行方向のそれぞれに割り当てる。その他の点に関しては、第１構成例と同様である。
For example, in the particle behavior analysis system 200D, when 32 particles are calculated in parallel by 16 processors, there are four calculation nodes for one row, so four CPUs (core processor: particle behavior in one casing). Four particle
［第３構成例］
図２Ｂに示す第３構成例の粒子挙動解析システム２００Ｅは、第２構成例に対する変形例であり、具体的には、第２構成例の主粒子挙動解析システム２００ａのみで構成したものである。
[Third configuration example]
A particle behavior analysis system 200E of the third configuration example shown in FIG. 2B is a modification example of the second configuration example, and specifically includes only the main particle
たとえば、３２粒子を１６個のプロセッサで並行計算する場合は、１行分の計算ノードは４つになるが、計算ノードごとに粒子挙動解析装置２０２を割り当てるのではなく、同一筐体内で４つ計算ノードの機能を持つように構成する。一例として、クワッドコアＣＰＵを４個配置し、各クワッドコアＣＰＵ＃０〜＃３を力マトリクスの行方向に割り当てる。その他の点に関しては、第１構成例と同様である。
For example, when 32 particles are calculated in parallel by 16 processors, there are four calculation nodes for one row, but instead of allocating the particle
つまり、第２構成例は、各クワッドコアを別筐体（別の計算装置）に配置しそれらをネットワーク接続する（外部バスで接続する）構成である。一方、第３構成例は、各クワッドコアを同一筐体（１つの計算装置）に配置して、それらを内部バスのみで接続する構成である。 That is, the second configuration example is a configuration in which each quad core is arranged in a separate housing (separate computing device) and connected to the network (connected by an external bus). On the other hand, the third configuration example is a configuration in which the quad cores are arranged in the same housing (one computing device) and are connected only by an internal bus.
［変形例］
図示しないが、第３構成例の粒子挙動解析装置２０２ａをさらにネットワーク接続したシステム構成にしてもよい。たとえばクワッドコアを同一筐体（１つの計算装置）に４つ配置して、それらを内部バスで接続した４台の計算装置（粒子挙動解析装置２０２）を、さらに、外部バスで接続し、その内の１つを主粒子挙動解析装置２０２ａとし残りを副粒子挙動解析装置２０２ｂとする構成である。
[Modification]
Although not shown, a system configuration in which the particle
＜粒子挙動解析装置＞
［第１構成例］
図３〜図３Ａは、粒子挙動解析装置２０２を説明する図である。ここで、図３は、特に第１構成例の粒子挙動解析システム２００Ｃにおける計算管理ノードの機能を具備した主粒子挙動解析装置２０２ａに着目したブロック図である。図３Ａは、第１構成例の粒子挙動解析システム２００Ｃにおける一般ノードの機能を具備した副粒子挙動解析装置２０２ｂに着目したブロック図である。主粒子挙動解析装置２０２ａは、副粒子挙動解析装置２０２ｂを含んで構成されている。
<Particle behavior analyzer>
[First configuration example]
3 to 3A are diagrams for explaining the particle
図３に示すように、主粒子挙動解析装置２０２ａは、指示入力装置２１０などを利用して処理対象データを取り込むデータ入力部２２０と、粒子挙動解析処理を行なうデータ処理部２３０と、処理結果を表示装置２１２などを利用して操作者に提示する情報提示部２４０を備えている。データ入力部２２０と情報提示部２４０は、主粒子挙動解析装置２０２ａの計算管理ノードに相当する部分に設けられている。図３Ａにも示すように、副粒子挙動解析装置２０２ｂは、このデータ処理部２３０のみで構成すればよい。
As shown in FIG. 3, the main particle
また、主粒子挙動解析装置２０２ａの計算管理ノード側の筐体内に、処理対象要素を力分割法により分割するに当たり、それぞれ計算装置で構成され力分割法による粒子挙動解析を行なう各計算システム（プロセッサとも称する：図１では粒子挙動解析装置２０２）に各分割部分を割り当てる分割処理部２５０を備えている。
Each of the computing systems (processors) each configured by a computing device and performing particle behavior analysis by the force splitting method when the processing target element is split by the force splitting method in the casing on the calculation management node side of the main particle
データ処理部２３０は、データ入力部２２０から入力されたデータに基づいて粒子挙動解析処理を行なう。そのため、データ処理部２３０は、データ受付部２３２、メモリアクセス制御部２３７、データ記憶部２３８、数値演算処理部２３４および一時記憶部２３８ａを同一パッケージ（筐体）に具備するプロセッサコア部２３９Ａを有している。
The
プロセッサコア部２３９Ａは、数値演算処理を行なう１個のプロセッサコア（単に「コア」とも称する）と内蔵メモリ（一時記憶部２３８ａ）を具備したシングルコアコアＣＰＵで構成されるものである。プロセッサコア部２３９Ａには、数値演算処理部２３４と一時記憶部２３８ａの他に、出力データ処理部として機能するバスインタフェース部２３５を有する。
The
数値演算処理部２３４は、分割処理部２５０による分割処理により割り当てられた分割部分について、決められた分割法に従ってデータ記憶部２３８との間でデータ（情報）の入出力（メモリアクセス）を行ないながら計算を行なう粒子挙動計算部として機能する。
The numerical
データ記憶部２３８は、相互作用を計算するためのパラメータ表のデータを記憶する装置であり、メモリバスを介して数値演算処理部２３４に接続される。ここで、データ記憶部２３８は、粒子挙動解析装置２０２ごとに設けられる一時記憶部２３８ａおよび外部記憶装置２３８ｂで構成される。
The
一時記憶部２３８ａは、プロセッサコア部２３９Ａが具備するＣＰＵ（数値演算処理部２３４）と同一の半導体基板上に内蔵されるいわゆるキャッシュメモリ（Cache Memory）である。外部記憶装置２３８ｂは、いわゆるメインメモリとも称される外部の半導体製の記憶媒体（たとえば数１００ＭＢ〜数ＧＢ程度の容量のもの）、およびメインメモリより大容量（数１００ＧＢ以上）のハードディスク装置（ＨＤＤ）などである。周知のように、ＣＰＵのアクセスは、メインメモリよりもキャッシュメモリの方が高速である。
The temporary storage unit 238a is a so-called cache memory built on the same semiconductor substrate as the CPU (numerical calculation processing unit 234) included in the
プロセッサコア部２３９Ａは、外部記憶装置２３８ｂと数値演算処理部２３４との間でデータ入出力と各粒子挙動解析装置２０２間の情報通信に同じバスを共用するものである。つまり、プロセッサコア部２３９Ａは、他の粒子挙動解析装置２０２の各プロセッサコア（数値演算処理部２３４）間の通信（以下コア間通信と称する）用および共有メモリ（外部記憶装置２３８ｂ）へのアクセス（以下メモリアクセスと称する）用のバス（ネットワーク２０９を含む）を共有する構成となっている。
The
データ入力部２２０は、指示入力装置２１０を構成するキーボードやマウスを介して操作者より入力されるコマンドやデータを受け付け、データ処理部２３０、分割処理部２５０にそれぞれで必要とされるデータを渡す。ここで、本実施形態では、データ入力部２２０は、各粒子挙動解析装置２０２の数値演算処理部２３４の処理性能の情報を指示入力装置２１０を介して受け付けておく。また、データ入力部２２０は、解析の対象としている装置（たとえば現像装置４０）の構成および解析対象粒子（たとえば現像剤粒子１０２）の座標、物性値に関するデータなどを指示入力装置２１０を介して受け付ける。
The
データ受付部２３２は、データ入力部２２０から入力されたデータを外部記憶装置２３８ｂに記憶し、数値計算時に必要なデータを数値演算処理部２３４に供給する。外部記憶装置２３８ｂには、たとえば、データ入力部２２０を介して受け取った、解析の対象としている装置（たとえば現像装置４０）の構成および解析対象粒子（たとえば現像剤粒子１０２）の座標、物性値に関するデータなどが記憶される。
The
分割処理部２５０は、縦Ｎ・横Ｎの力マトリクスを使用するように設定し、各力マトリクスに解析対象粒子を割り当てる。
The
粒子挙動解析装置２０２は、解析対象範囲内の解析対象要素を、ネットワーク２０９で接続された各粒子挙動解析装置２０２の各数値演算処理部２３４のそれぞれに分配する第１の分配処理部の一例である解析負荷分配処理部の機能を具備する。この解析負荷分配処理部は、たとえば、各ノードのプロセッサコアの処理性能が同じであるときには、各ノードでの計算量が均等となるようにすることも考慮する。たとえば、処理対象要素を予め決められた並行処理の分割法により分割するに当たり、それぞれ複数の計算装置で構成された各計算システム（粒子挙動解析システム２００）における同一範囲時点での計算時間（ステップ当たりの計算時間）が同等となるように解析対象要素を分配する。この解析負荷分配処理部は、図示のように分割処理部２５０が兼用する構成（解析負荷分配処理部２５１と記す）としてもよいし、分割処理部２５０とは別の機能要素として設けてもよい。
The particle
解析負荷分配処理部２５１は、静電相互作用、磁気相互作用、機械的相互作用（接触力）、または付着力などの複数種類の粒子間相互作用を考慮する場合や、現像剤粒子１０２を構成する物性の異なる複数種類の粒子（本例ではキャリア粒子、トナー粒子、外添剤）を解析対象とする場合においても、並行解析処理時の各プロセッサコア間の計算時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように、解析対象の作用力の相違や粒子種の相違などに起因する相互作用力の計算負荷の相違を勘案して解析対象要素（力分割法ではたとえば粒子データ）を分配する分割処理（分配処理）を行なう。その結果として、全体としての解析処理時間が短縮される。解析対象要素を各粒子挙動解析装置２０２に分配することを負荷分配と称する。この際、本実施形態を適用しない場合は、各粒子挙動解析装置２０２（の数値演算処理部２３４）の処理性能は同一であるとして、それぞれの計算量（つまり解析負荷）が同じになるように負荷分配を行なう。
The analysis load
これに対して、第１構成例の解析負荷分配処理部２５１は、各ノードのプロセッサコアの処理性能が異なるときには、粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量と、粒子挙動解析システム２００を構成する各粒子挙動解析装置２０２の数値演算処理部２３４の処理性能（計算能力）を勘案して、各粒子挙動解析装置２０２での解析処理時間の差が小さくなるように、各粒子挙動解析装置２０２が扱う解析対象要素の量（つまり計算量）を制御する。各数値演算処理部２３４の処理性能が異なるときに、解析対象要素を均等に配分したのでは、つまり各計算機に同量の計算を行なわせたのでは、各ノードでの解析時間に相違が発生してしまい、解析処理効率の低下が発生する。そこで、本実施形態では、処理性能差も加味して各ノードでの解析時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように負荷分配を行なうのである。基本的な考え方は、解析負荷の重たい要素については優先的に処理性能の高い粒子挙動解析装置２０２（数値演算処理部２３４）に担当させる、換言すると、解析負荷の軽い要素については優先的に処理性能の低い粒子挙動解析装置２０２（数値演算処理部２３４）に担当させる。
On the other hand, when the processing performance of the processor core of each node is different, the analysis load
「各ノードのプロセッサコアの処理性能が異なる」とは、システムを構成するプロセッサコアの中に処理性能が他と異なるものが１つでも存在する場合であればよく、全てのプロセッサコアの処理性能が互いに異なることのみを意味するものではない。たとえば、Ｎ個のプロセッサコアで並行計算システムが構成されている場合に、Ｎ−１個のプロセッサコアの処理性能は同一であるが、残りの１個のプロセッサコアが他と処理性能が異なる場合も対象となる。 “The processing performance of the processor cores of each node is different” means that there is at least one processing core having a different processing performance among the processor cores constituting the system. Does not mean that they are different from each other. For example, when a parallel computing system is configured with N processor cores, the processing performance of N-1 processor cores is the same, but the remaining one processor core has a different processing performance from the others. Is also a target.
異なる処理性能を持った複数の計算機（つまりプロセッサコア）で並行計算システムを構築して並行処理アプリケーションを実施する場合、処理速度が速いものと遅いものが混在するため、システム全体としての処理速度は遅い計算機が律速となる。このため、速い計算機の性能が有効に活用されず、効率的な並行処理は実施されない。また、処理速度向上が求められる場合は、処理速度が遅いものを使用せず、処理速度が速いものしか使用せずにシステムを構築することになってしまう。このことは、換言すると、遅い計算機は有効に利用されないので、結果として、効率的な並行計算が困難になる。何れの場合も、計算機の資源が有効に使用されないことになる。 When building a parallel computing system with multiple computers (that is, processor cores) with different processing performance and implementing a parallel processing application, there are a mix of fast and slow processing speeds. A slow computer is rate limiting. For this reason, the performance of a fast computer is not effectively utilized, and efficient parallel processing is not performed. Further, when improvement in processing speed is required, a system is constructed without using a slow processing speed and using only a high processing speed. In other words, since slow computers are not used effectively, as a result, efficient parallel computation becomes difficult. In either case, the computer resources are not used effectively.
そこで、本実施形態では、異なる処理性能を持った複数の計算機で並行計算システムを構築して並行処理アプリケーションを実施する場合においても、各計算機の処理性能を有効に利用するべく、全ての計算機を無駄なく使用するように、粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量と、各数値演算処理部２３４の処理性能を勘案して解析対象要素を分配するのである。速い計算機（数値演算処理部２３４）と遅い計算機（数値演算処理部２３４）の全てを利用することでコンピュータ資源を有効に活用するのである。特に、本実施形態では、分割手法として並行効果の高い力分割並行法を用いることで並行性能を確保し、他の分割法よりも高速の計算を実現するのである。
Therefore, in the present embodiment, even when a parallel processing system is constructed with a plurality of computers having different processing performances and a parallel processing application is executed, all the computers are used in order to effectively use the processing performance of each computer. The elements to be analyzed are distributed in consideration of the calculation amount of the interaction force at the time of the particle behavior analysis processing and the processing performance of each numerical
相互作用力の計算量に影響を与える物理特性としては、たとえば、相互作用力の種類（クーロン力や磁気相互作用力など）や解析対象粒子が属する領域や解析対象粒子の種類（たとえばキャリア粒子やトナー粒子など）などが考えられる。各ノードのプロセッサコアに処理性能差がある場合でも、並行解析処理時の各プロセッサコア間の計算時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように、解析対象の相互作用力や解析対象粒子が属する領域や粒子種の各相違などに起因する相互作用力の計算負荷の相違を勘案して解析対象要素を分配する分割処理（分配処理）を行なうのである。 Examples of physical characteristics that affect the amount of calculation of interaction force include the type of interaction force (Coulomb force, magnetic interaction force, etc.), the region to which the analysis target particle belongs, and the type of analysis target particle (for example, carrier particle, Toner particles, etc.). Even if there is a difference in processing performance between the processor cores of each node, the interaction force and analysis target of the analysis target are reduced so that the calculation time difference between the processor cores during parallel analysis processing is smaller than when this embodiment is not applied. A division process (distribution process) for distributing the analysis target elements is performed in consideration of the difference in the calculation load of the interaction force caused by the difference between the region to which the particle belongs and the particle type.
ここで、「数値演算処理部２３４の処理性能（計算能力）」とは、たとえば、数値演算処理部２３４がシングルコアで構成されている第１構成例の場合は粒子挙動解析システム２００を構成する各粒子挙動解析装置２０２の各数値演算処理部２３４（つまりシングルコア）の処理性能を意味する。
Here, the “processing performance (calculation capability) of the numerical
解析負荷分配処理部２５１は、分割担当領域や分割担当粒子（のグループ）をそれぞれ１個の数値演算処理部２３４（つまりシングルコア）の計算装置（粒子挙動解析装置２０２）で構成された計算システム（粒子挙動解析システム２００）に割り当てる。データ処理部２３０では、他の分割部分に関しての処理を担当する他の各数値演算処理部２３４との間でデータ通信を行ないつつ、分割された担当する分割部分について、力分割法による粒子挙動解析を行なう。
The analysis load
力分割法を適用したデータ処理時には、粒子間距離と相互作用力との関係（相互作用力の距離依存性）を考慮して、解析対象粒子種を複数とする複数成分粒子系の解析時には複数のカットオフを設定してもよい。たとえば、解析対象の相互作用力が距離の近い粒子との相互作用についてのみ着目すればよい相互作用力（近距離力もしくは短距離力と称する）であるときにはカットオフを小さく設定し、距離の近い粒子とだけでなく距離の離れた粒子との相互作用についても着目する必要のある相互作用力（遠距離力もしくは長距離力と称する）であるときにはカットオフを大きく設定する。 When processing data using the force splitting method, consider the relationship between the interparticle distance and the interaction force (distance dependence of the interaction force), and analyze multiple component particle systems with multiple particle types to be analyzed. A cutoff may be set. For example, when the interaction force to be analyzed is an interaction force that should be focused only on the interaction with particles close to each other (referred to as short-range force or short-range force), the cut-off is set small and the distance is close When the interaction force needs to be paid attention not only to the particles but also to the particles at a distance, the cut-off is set large.
メモリアクセス制御部２３７は、粒子挙動解析装置２０２ａの計算管理ノード側の筐体内に設けられている。メモリアクセス制御部２３７は、粒子挙動解析システム２００Ｄ，２００Ｅを構成する全ての粒子挙動解析装置２０２の外部記憶装置２３８ｂへのメモリアクセスを管理する。
The memory
数値演算処理部２３４は、データ受付部２３２から供給されたデータに基づき、たとえば粒子の一例である現像剤粒子１０２（詳細にはキャリア粒子やトナー粒子など）について、磁気相互作用、静電相互作用、または機械的相互作用（接触力）など、複数の相互作用を同時に考慮した粒子挙動を、力分割法を適用してシミュレーション処理にて解析する。数値演算処理部２３４は、その解析結果の出力ファイルを予め決められたタイミングごとにバスインタフェース部２３５に供給する。
Based on the data supplied from the
たとえば、先ず、主粒子挙動解析装置２０２ａは、現時点において粒子挙動解析処理に使用可能な粒子挙動解析システム２００を構成する粒子挙動解析装置２０２の数（プロセッサ数）を特定する。この後、計算に必要な各種物理パラメータや粒子の初期配置や力分割法で特に必要となる解析対象粒子数などの計算条件を読み込む。そして、特定した各粒子挙動解析装置２０２（プロセッサ）を、力分割法に従ってマトリクス配置して、解析対象の粒子（現像剤粒子１０２を構成するキャリア粒子やトナー粒子）を割り当てる。
For example, first, the main particle
次に、複数種類の多体粒子間相互作用力を、特定プロセッサコアに分配して計算する。このとき、複数種類の多体粒子間相互作用に対しては、それぞれ別の力マトリックスを用いて計算する。たとえば、担当マトリクス中の相手粒子との間における磁気相互作用を、当該磁気相互作用解析用の力マトリックスを用いて解析処理する。次に、バスインタフェース部２３５を介して特定プロセッサコア間で通信し、磁気相互作用について、分配して計算した磁気相互作用力の総和値を求める。
Next, a plurality of types of interaction forces between many-body particles are distributed to specific processor cores and calculated. At this time, a plurality of types of interaction between many-body particles are calculated using different force matrices. For example, the magnetic interaction with the partner particle in the assigned matrix is analyzed using the force matrix for the magnetic interaction analysis. Next, communication is performed between specific processor cores via the
同様にして、担当マトリクス中の相手粒子との間における静電相互作用を、当該静電相互作用解析用の力マトリックスを用いて解析処理する。次に、バスインタフェース部２３５を介して特定プロセッサコア間で通信し、静電相互作用について、分配して計算した静電相互作用力の総和値を求める。
Similarly, the electrostatic interaction with the partner particle in the assigned matrix is analyzed using the force matrix for the electrostatic interaction analysis. Next, communication is performed between specific processor cores via the
また、担当マトリクス中の相手粒子との間における機械的相互作用（接触力）を、当該機械的相互作用解析用の力マトリックスを用いて解析処理する。次に、バスインタフェース部２３５を介して特定プロセッサコア間で通信し、機械的相互作用について、分配して計算した機械的相互作用力の総和値を求める。
Further, the mechanical interaction (contact force) with the partner particle in the assigned matrix is analyzed using the force matrix for analyzing the mechanical interaction. Next, communication is performed between specific processor cores via the
さらに、磁気相互作用、静電相互作用、および機械的相互作用（接触力）のそれぞれについて求めた各総和値を加算して全総和値を求める。次に、磁気相互作用、静電相互作用、および機械的相互作用（接触力）の全総和値を使用して、各粒子の運動方程式を解き、位置座標を計算する。そして、このようにして求めた各粒子の位置座標を、相互作用マトリクスに関係する特定プロセッサコアに送り（通信し）、計算情報を更新する。この後、予め決められた計算ステップに到達するまで、同様の処理を繰り返す。 Furthermore, the sum total value calculated | required about each of a magnetic interaction, an electrostatic interaction, and mechanical interaction (contact force) is added, and a total sum value is calculated | required. Next, using the total sum of the magnetic interaction, electrostatic interaction, and mechanical interaction (contact force), the equation of motion of each particle is solved and the position coordinates are calculated. Then, the position coordinates of each particle obtained in this way are sent (communication) to a specific processor core related to the interaction matrix, and the calculation information is updated. Thereafter, the same processing is repeated until a predetermined calculation step is reached.
バスインタフェース部２３５は、各計算ステップでの計算データの受け渡しを他の粒子挙動解析装置２０２の数値演算処理部２３４の間で行なう以外に、予め決められた計算ステップごとに、数値演算処理部２３４での計算結果の出力ファイルを受け取り、情報提示部２４０に渡す。情報提示部２４０は、各粒子挙動解析装置２０２からのデータを集約して、表示データに変換し、表示装置２１２に供給する。表示装置２１２は、情報提示部２４０から供給された表示データに基づく処理結果画像を表示する。実際には確認困難な現像剤粒子１０２の挙動を視覚的に把握できるように、現像剤粒子１０２の挙動予測を可視化して表示装置２１２上に表示するのである。
The
［ソフトウェア処理での対応］
なお、プロセッサコアは、数値演算処理部２３４として機能するだけでなく、その他の一般的な演算処理機能や制御機能など、一般的なＣＰＵが備える機能を実現し得るものである。副粒子挙動解析装置２０２ｂには、ＣＰＵ（本例の場合は各プロセッサコア）がプログラム処理により各機能部として機能するようにするための仕組みとして、一般的な電子計算装置（コンピュータ）と同様の構成も備えコンピュータシステムを構築している。
[Support for software processing]
Note that the processor core not only functions as the numerical
本実施形態において、粒子の挙動を解析する仕組みは、ハードウェア処理回路により構成することに限らず、その機能を実現するプログラムコードに基づき電子計算装置（コンピュータ）を用いてソフトウェア的に実現する態様にしてもよい。よって、本実施形態に係る仕組みを、電子計算装置（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適なプログラムまたはこのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体（記憶媒体）も発明として抽出される。ソフトウェアにより本実施形態を実行させる仕組みとすることで、ハードウェアの変更を伴うことなく処理手順や判定基準などが容易に変更されることとなる。 In the present embodiment, the mechanism for analyzing the behavior of the particles is not limited to being configured by a hardware processing circuit, but is realized by software using an electronic computer (computer) based on a program code that realizes the function. It may be. Therefore, a program suitable for realizing the mechanism according to the present embodiment by software using an electronic computer (computer) or a computer-readable recording medium (storage medium) storing this program is also extracted as an invention. . By adopting a mechanism for causing the present embodiment to be executed by software, the processing procedure, determination criteria, and the like can be easily changed without changing hardware.
一連の粒子挙動解析処理はハードウェアまたはソフトウェアの単独に限らずその両者の複合構成によっても実現され得る。ソフトウェアによる処理を実行する場合、処理手順を示したプログラムを、ハードウェアに組み込まれたコンピュータ内の記憶媒体に組み込んで（インストールして）実行させたり、各種処理が実行可能な汎用の電子計算装置にプログラムを組み込んで実行させる。 A series of particle behavior analysis processing can be realized not only by hardware or software alone but also by a combined configuration of both. When executing processing by software, a general-purpose electronic computing device capable of executing (installing) and executing a program indicating a processing procedure in a storage medium in a computer incorporated in hardware or executing various processing Incorporate the program and run it.
粒子挙動解析処理機能をコンピュータに実行させるプログラムは、たとえば可搬型の記録媒体を通じて配布・提供される。たとえばプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory ）やＦＤ（フレキシブルディスク）に格納されて配布・提供されてもよい。また、ＭＯ（Magneto Optical Disk）ドライブを設け、ＭＯに前記プログラムを格納してもよく、またフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリを利用したカード型の記憶媒体など、その他の記録媒体にプログラムを格納して配布・提供してもよい。 A program for causing a computer to execute the particle behavior analysis processing function is distributed and provided through, for example, a portable recording medium. For example, the program may be distributed and provided by being stored on a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) or FD (flexible disc). Also, an MO (Magneto Optical Disk) drive may be provided to store the program in the MO, and the program may be stored in another recording medium such as a card-type storage medium using a non-volatile semiconductor memory such as a flash memory. It may be stored and distributed / provided.
ソフトウェアを構成するプログラムは、記録媒体を介して配布・提供されることに限らず、通信手段（有線・無線は不問）を介して配布・提供されてもよい。たとえば、他のサーバなどからインターネットなどのネットワークを経由してプログラムをダウンロードして取得したり、または更新したりしてもよい。 The program constituting the software is not limited to being distributed / provided via a recording medium, but may be distributed / provided via communication means (wired / wireless is not required). For example, the program may be obtained by downloading or updating from another server via a network such as the Internet.
粒子挙動解析処理を行なう機能を実現するプログラムコードを記述したファイルとしてプログラムが提供されるが、この場合、一括のプログラムファイルとして提供されることに限らず、コンピュータで構成されるシステムのハードウェア構成に応じて、個別のプログラムモジュールとして提供されてもよい。 The program is provided as a file describing a program code that realizes the function of performing particle behavior analysis processing. In this case, the program is not limited to being provided as a batch program file, and the hardware configuration of a system configured by a computer Depending on the case, it may be provided as an individual program module.
たとえば、コンピュータシステムは、プロセッサコアが機能する中央制御部９１０、読出専用の記憶部であるＲＯＭ（Read Only Memory）、または随時読出し・書込みが可能なメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）などを具備する記憶部９１２、操作部９１４、図示を割愛したその他の周辺部材を有する。ＲＯＭには粒子挙動解析処理機能用の制御プログラムなどが格納される。操作部９１４は、利用者による操作を受け付けるためのユーザインタフェースである。
For example, the computer system includes a
コンピュータシステムの制御系としては、メモリカードなどの図示を割愛した外部記録媒体を挿脱可能に構成し、またインターネットなどの通信網との接続を行ない得るように構成するとよい。このためには、制御系は、中央制御部９１０や記憶部９１２の他に、可搬型の記録媒体の情報を読み込むメモリ読出部９２０や外部との通信インタフェース手段としての通信Ｉ／Ｆ９２２を備えるようにするとよい。メモリ読出部９２０を備えることで外部記録媒体からプログラムのインストールや更新を行ない得るようになる。通信Ｉ／Ｆ９２２を備えることで、通信網を介しプログラムのインストールや更新を行ない得るようになる。
The control system of the computer system may be configured such that an external recording medium such as a memory card that is not shown can be inserted and removed and can be connected to a communication network such as the Internet. For this purpose, the control system includes a
もちろん、本実施形態の仕組みはソフトウェア処理のみで実現されることに限らず、本実施形態の粒子挙動解析処理を実現するための情報処理装置の各部（機能ブロックを含む）の具体的手段は、ハードウェア、ソフトウェア、通信手段、これらの組み合わせ、その他の手段を用いてよく、このこと自体は当業者において自明である。また、機能ブロック同士が複合して１つの機能ブロックに集約されてもよい。また、コンピュータにプログラム処理を実行させるソフトウェアは、ハードウェアや通信手段などの組合せの態様に応じて個別のプログラムモジュールとして分配してインストールされ得る。 Of course, the mechanism of the present embodiment is not limited to software processing alone, and specific means of each unit (including functional blocks) of the information processing apparatus for realizing the particle behavior analysis processing of the present embodiment are: Hardware, software, communication means, combinations thereof, and other means may be used, as such will be obvious to those skilled in the art. Moreover, the functional blocks may be combined and integrated into one functional block. Further, software that causes a computer to execute program processing can be distributed and installed as individual program modules according to the combination of hardware and communication means.
［第２構成例］
図４〜図４Ａは、粒子挙動解析装置２０２の他の構成例を説明する図である。ここで、図４は、特に第２構成例の粒子挙動解析システム２００Ｄにおける計算管理ノードの機能を具備した主粒子挙動解析装置２０２ａに着目したブロック図である。図４Ａは、第２構成例の粒子挙動解析システム２００Ｄにおける一般ノードの機能を具備した副粒子挙動解析装置２０２ｂに着目したブロック図である。以下では、第１構成例との相違点を中心に説明する。
[Second configuration example]
4 to 4A are diagrams for explaining another configuration example of the particle
第２構成例の粒子挙動解析システム２００Ｄは、数値演算処理部２３４を、複数の粒子挙動計算機能部（数値演算処理部２３４_@）の組合せで構成されたマルチコアとしたものである。この対処のため、図４に示すように、データ処理部２３０は、データ受付部２３２、メモリアクセス制御部２３７、一時記憶部２３８ａの他に、解析負荷分配処理部２３３をさらに備え、また、複数の数値演算処理部２３４および一時記憶部２３８ａを同一パッケージ（筐体）に具備するマルチコア部２３９Ｂを備えている。解析負荷分配処理部２３３は、第１の分配処理部の一例である解析負荷分配処理部２５１により当該粒子挙動解析装置２０２に分配された解析対象要素を、複数の数値演算処理部２３４_@のそれぞれに分配する第２の分配処理部（特に演算部内解析負荷分配処理部とも称する）の一例である。第２構成例では数値演算処理部２３４_@が粒子挙動計算機能部の一例として機能する。マルチコア部２３９Ｂは第１構成例のプロセッサコア部２３９Ａと対応するものである。
In the particle behavior analysis system 200D of the second configuration example, the numerical
マルチコア部２３９Ｂは、数値演算処理を行なう複数のプロセッサコア（単に「コア」とも称する）とキャッシュメモリと称される内蔵メモリを具備したマルチコアＣＰＵで構成されるものである。ここでは一例として４個のプロセッサコアを具備するクアッドコアＣＰＵの例で示す。
The
クアッドコアＣＰＵであり、数値演算処理部２３４には、４つの数値演算処理部２３４_@（２３４_1，２３４_2，２３４_3，２３４_4）が設けられている。このような数値演算処理部２３４をクワッドコア２３４Ｂとも称する。そして、マルチコア部２３９Ｂは、クワッドコア２３４Ｂ（つまり４つの数値演算処理部２３４：２３４_1，２３４_2，２３４_3，２３４_4）、２つの数値演算処理部２３４ごとに設けられた出力データ処理部として機能するバスインタフェース部２３５（２３５_1，２３５_2）、２つの数値演算処理部２３４ごとに設けられた一時記憶部２３８ａ（２３８ａ_1，２３８ａ_2）を有する。
This is a quad-core CPU, and the numerical value
なお、この例では、２つの数値演算処理部２３４ごとにバスインタフェース部２３５（２３５_1，２３５_2）を設けているがこのことは必須ではなく、数値演算処理部２３４ごとに設けてもよいし、データ処理部２３０内の全ての数値演算処理部２３４に対して１つのバスインタフェース部２３５を設けてもよい。
In this example, the bus interface unit 235 (235_1, 235_2) is provided for each of the two numerical
マルチコア部２３９Ｂは、外部記憶装置２３８ｂとクワッドコア２３４Ｂの各数値演算処理部２３４_@との間でデータ入出力と各粒子挙動解析装置２０２間の情報通信に同じバスを共用する。つまり、マルチコア部２３９Ｂは、各プロセッサコア間の通信（他の粒子挙動解析装置２０２のものも含む：以下コア間通信と称する）用および共有メモリ（外部記憶装置２３８ｂ）へのアクセス（以下メモリアクセスと称する）用のバス（ネットワーク２０９を含む）を共有する構成となっている。
The
解析負荷分配処理部２３３は、演算部内解析負荷分配処理部の一例であり、データ受付部２３２が受け付けた解析対象データ（外部記憶装置２３８ｂに保存される）を、さらに、マルチコア部２３９Ｂが備えるクワッドコア２３４Ｂの各数値演算処理部２３４_@に分配する。解析負荷分配処理部２３３において、解析負荷分配処理部２５１により粒子挙動解析装置２０２に分配された解析対象要素をさらに各数値演算処理部２３４_@に分配することを演算部内での負荷分配と称する。たとえば、解析負荷分配処理部２３３は、クワッドコア２３４Ｂの数値演算処理部２３４（プロセッサコア）の計算負荷が均等となるように分配する。基本的には、マルチコアを構成する各コアプロセッサの処理性能は同一であるのが一般的であり、マルチコアで構成されている数値演算処理部２３４に割り当てられた解析対象範囲を、さらに、各数値演算処理部２３４_@に均等に配分すればよい。
The analysis load
第１構成例と同様に、解析負荷分配処理部２５１は、粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量と、粒子挙動解析システム２００を構成する各粒子挙動解析装置２０２の数値演算処理部２３４の処理性能（計算能力）を勘案して、解析対象要素を分配する。
Similar to the first configuration example, the analysis load
ここで、「各数値演算処理部２３４の処理性能（計算能力）」とは、数値演算処理部２３４Ｂがマルチコア部２３９Ｂである第２構成例の場合、そのマルチコア部２３９Ｂ全体としての処理性能と、各マルチコア部２３９Ｂを構成する各数値演算処理部２３４の双方の処理性能を考慮する。
Here, in the case of the second configuration example in which the numerical
このとき、第１構成例と同様にして、解析負荷分配処理部２５１が全ての数値演算処理部２３４の処理性能を勘案して負荷分配を行なうシステム構成にすることも考えられるが、粒子挙動解析装置２０２内の数値演算処理部２３４_@の処理性能を解析負荷分配処理部２５１で把握する必要がありシステム運用が大変になる。そこで、第２構成例では、各粒子挙動解析装置２０２に解析負荷分配処理部２３３を配置して、粒子挙動解析装置２０２内での負荷分配は解析負荷分配処理部２３３が担当するシステム構成にしている。
At this time, similarly to the first configuration example, the analysis load
この場合、解析負荷分配処理部２５１は、各粒子挙動解析装置２０２（詳しくはマルチコア部２３９Ｂを構成するクワッドコア２３４Ｂ）の処理性能が異なるときには、粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量と、各粒子挙動解析装置２０２の各マルチコア（本例ではクワッドコア２３４Ｂ）の処理性能（計算能力）を勘案して、解析対象要素を分配する。第１構成例において、数値演算処理部２３４をクワッドコア２３４Ｂと置き換えて考えればよい。
In this case, when the processing performance of each particle behavior analysis device 202 (specifically, the
よって、「各粒子挙動解析装置２０２のマルチコアの処理性能が異なる」とは、粒子挙動解析システム２００を構成する粒子挙動解析装置２０２のマルチコアの中に処理性能が他と異なるものが１つでも存在する場合であればよく、全てのマルチコアの処理性能が互いに異なることのみを意味するものではない。たとえば、Ｎ個のマルチコアで並行計算システムが構成されている場合に、Ｎ−１個のマルチコアの処理性能は同一であるが、残りの１個のマルチコアが他と処理性能が異なる場合も対象となる。
Therefore, “the multicore processing performance of each particle
「マルチコアの処理性能」とは、マルチコア（本例ではクワッドコア２３４Ｂ）を構成する各プロセッサコア（数値演算処理部２３４_@）の処理性能が同一であるのか異なっているのかを問わず、そのマルチコア全体としての処理性能を意味する。第２構成例では、粒子挙動解析装置２０２内での負荷分配は解析負荷分配処理部２３３が担当するシステム構成にしているので、マルチコアを構成する各プロセッサコアの処理性能差を考慮しなくてもよいことに基づく。
“Multi-core processing performance” means whether the processing performance of each processor core (numerical calculation processing unit 234_ @) constituting the multi-core (
よってこの場合、解析負荷分配処理部２５１は、分割担当領域や分割担当粒子（のグループ）をそれぞれ複数の計算装置（粒子挙動解析装置２０２）で構成された計算システム（粒子挙動解析システム２００）に割り当てる。データ処理部２３０では、他の分割部分に関しての処理を担当する他の粒子挙動解析装置２０２のマルチコア部２３９Ｂ（そこに属する各数値演算処理部２３４_@）との間でデータ通信を行ないつつ、分割された担当する分割部分について、力分割法による粒子挙動解析を行なう。
Therefore, in this case, the analysis load
マルチコア（クワッドコア２３４Ｂ）を構成する各プロセッサコア（数値演算処理部２３４_@）に処理性能差がある場合にも、解析負荷分配処理部２５１は、各粒子挙動解析装置２０２のクワッドコア２３４Ｂ全体の処理性能差と粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量に基づき解析対象要素を、各粒子挙動解析装置２０２（のマルチコア部２３９Ｂ、つまりクワッドコア２３４Ｂ）に分配する。
Even when there is a difference in processing performance between the processor cores (numerical calculation processing unit 234_ @) constituting the multi-core (
そして、各粒子挙動解析装置２０２では、解析負荷分配処理部２３３は、解析負荷分配処理部２５１の制御の元で配分されてきたマルチコア部２３９Ｂ（クワッドコア２３４Ｂ）分の処理対象データを、数値演算処理部２３４_@が処理性能差のあるシングルコアで構成されているものとして、第１構成例の解析負荷分配処理部２５１の機能と同じように、処理能力と計算量に応じた分配制御を行なう。解析負荷分配処理部２３３は、解析負荷分配処理部２５１と同様に、分割担当領域や分割担当粒子（のグループ）をクワッドコア２３４Ｂの各数値演算処理部２３４_@に割り当てる。
In each particle
つまり、この場合は、全体的には、解析負荷分配処理部２５１と解析負荷分配処理部２３３が協働して、粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量と、マルチコア部２３９Ｂの各プロセッサコアの処理性能（計算能力）を勘案して、解析対象要素を分配することになる。
That is, in this case, as a whole, the analysis load
何れの場合でも、数値演算処理部２３４は、分割処理部２５０（解析負荷分配処理部２５１）や解析負荷分配処理部２３３による分割処理により割り当てられた分割部分について、決められた分割法（本例では力分割法）に従ってデータ記憶部２３８との間でデータ（情報）の入出力（メモリアクセス）を行ないながら計算を行なう粒子挙動計算部として機能する。
In any case, the numerical
［第３構成例］
図５〜図５Ａは、粒子挙動解析装置２０２の他の構成例を説明する図である。ここで、図５は、特に第３構成例の粒子挙動解析システム２００Ｅにおける計算管理ノードの機能を具備した主粒子挙動解析装置２０２ａに着目したブロック図である。図５Ａは、第３構成例の粒子挙動解析システム２００Ｅにおける一般ノードの機能を具備した副粒子挙動解析装置２０２ｂに着目したブロック図である。以下では、第１・第２構成例との相違点を中心に説明する。
[Third configuration example]
5A to 5A are diagrams for explaining another configuration example of the particle
第３構成例の粒子挙動解析システム２００Ｅは、数値演算処理部２３４を複数のマルチコアで構成したものである。この対処のため、図５に示すように、マルチコア部２３９Ｃは、４つの数値演算処理部２３４_@で構成されている１つの数値演算処理部２３４（クワッドコア２３４Ｂ）を、複数（図の例では４個）のクワッドコア２３４Ｂで構成された数値演算処理部２３４Ｃに変更している。つまり、数値演算処理部２３４を、複数の粒子挙動計算機能部（数値演算処理部２３４_@）の組合せで構成された複数のマルチコアで構成したものである。第３構成例では、各クワッドコア２３４Ｂを構成する数値演算処理部２３４_@が粒子挙動計算機能部の一例として機能するとともに、数値演算処理部２３４Ｃを構成する各クワッドコア２３４Ｂ粒子挙動計算機能部の一例として機能する。
In the particle behavior analysis system 200E of the third configuration example, the numerical
解析負荷分配処理部２３３は、第１の分配処理部の一例である解析負荷分配処理部２５１により当該粒子挙動解析装置２０２に分配された解析対象要素を、複数のクワッドコア２３４Ｂやクワッドコア２３４Ｂを構成する複数の数値演算処理部２３４_@のそれぞれに分配する第２の分配処理部（演算部内解析負荷分配処理部）として機能する。つまり、解析負荷分配処理部２３３は、データ受付部２３２が受け付けた解析対象データ（外部記憶装置２３８ｂに保存される）を、さらに、マルチコア部２３９Ｃが備える４個のクワッドコア２３４Ｂ（さらにはクワッドコア２３４Ｂを構成する各数値演算処理部２３４_@）のそれぞれに分配する。たとえば解析負荷分配処理部２３３は、各クワッドコア２３４Ｂの計算負荷が均等となるように分配する。たとえば、クワッドコア２３４Ｂを構成する各コアプロセッサの処理性能は同一であるのが一般的であり、この場合、４個のクワッドコア２３４Ｂの処理性能も同一であり、マルチコア部２３９Ｃに割り当てられた解析対象範囲を、さらに、各クワッドコア２３４Ｂ（さらには各数値演算処理部２３４_@）に均等に配分すればよい。
The analysis load
第１・第２構成例と同様、解析負荷分配処理部２５１は、粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量と、粒子挙動解析システム２００を構成する各粒子挙動解析装置２０２の各数値演算処理部２３４Ｃの処理性能（計算能力）を勘案して解析対象要素を分配する。
Similar to the first and second configuration examples, the analysis load
ここで、「各数値演算処理部２３４Ｃの処理性能（計算能力）」とは、数値演算処理部２３４Ｃが４個のクワッドコア２３４Ｂで構成されている第３構成例の場合、その数値演算処理部２３４Ｃ全体としての処理性能と、各数値演算処理部２３４Ｃを構成するマルチコア部２３９Ｂや、さらにはクワッドコア２３４Ｂを構成する各数値演算処理部２３４のそれぞれの処理性能を考慮する。
Here, “the processing performance (calculation capability) of each numerical
このとき、第１構成例と同様にして、解析負荷分配処理部２５１が全ての数値演算処理部２３４の処理性能を勘案して負荷分配を行なうシステム構成にすることも考えられるが、粒子挙動解析装置２０２内のクワッドコア２３４Ｂや数値演算処理部２３４_@の処理性能を解析負荷分配処理部２５１で把握する必要がありシステム運用が大変になる。そこで、第３構成例では、大２構成例と同様に、各粒子挙動解析装置２０２に解析負荷分配処理部２３３を配置して、粒子挙動解析装置２０２内での負荷分配は解析負荷分配処理部２３３が担当するシステム構成にしている。
At this time, similarly to the first configuration example, the analysis load
この場合、解析負荷分配処理部２５１は、各粒子挙動解析装置２０２（詳しくはマルチコア部２３９Ｃつまり数値演算処理部２３４Ｃ）の処理性能が異なるときには、粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量と、各粒子挙動解析装置２０２の各数値演算処理部２３４Ｃ（つまり４個のクワッドコア２３４Ｂ全体として）の処理性能（計算能力）を勘案して、解析対象要素を分配する。第１構成例において、数値演算処理部２３４を数値演算処理部２３４Ｃと置き換えて考えればよい。
In this case, when the processing performance of each particle behavior analysis device 202 (specifically, the
「数値演算処理部２３４Ｃの処理性能」とは、数値演算処理部２３４Ｃを構成する各クワッドコア２３４Ｂの処理性能が同一であるのか異なっているのかを問わず、その数値演算処理部２３４Ｃ全体としての処理性能を意味する。数値演算処理部２３４Ｃが複数（４個）のマルチコア部２３９Ｂで構成されている第３構成例では、粒子挙動解析装置２０２内での負荷分配は解析負荷分配処理部２３３が担当するシステム構成にしているので、数値演算処理部２３４Ｃを構成する各クワッドコア２３４Ｂやクワッドコア２３４Ｂを構成する各数値演算処理部２３４_@の処理性能差を考慮しなくてもよいことに基づく。
“Processing performance of the numerical
よってこの場合、解析負荷分配処理部２５１は、分割担当領域や分割担当粒子（のグループ）をそれぞれ複数の計算装置（粒子挙動解析装置２０２）で構成された計算システム（粒子挙動解析システム２００）に割り当てる。データ処理部２３０では、他の分割部分に関しての処理を担当する他の各マルチコア部２３９Ｃ（そこに属する各マルチコア部２３９Ｂや各数値演算処理部２３４_@）との間でデータ通信を行ないつつ、分割された担当する分割部分について、力分割法による粒子挙動解析を行なう。
Therefore, in this case, the analysis load
一方、マルチコア部２３９Ｃを構成する各クワッドコア２３４Ｂ、つまり各プロセッサコア（数値演算処理部２３４_@）に処理性能差がある場合には、先ず解析負荷分配処理部２５１は、各粒子挙動解析装置２０２のマルチコア部２３９Ｃ全体の処理性能差と粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量に基づき解析対象要素を、各粒子挙動解析装置２０２（のマルチコア部２３９Ｃ）に分配する。そして、各粒子挙動解析装置２０２では、解析負荷分配処理部２３３は、解析負荷分配処理部２５１の制御の元で配分されてきたマルチコア部２３９Ｃ分の処理対象データを、数値演算処理部２３４Ｃが処理性能差のあるマルチコア部２３９Ｂ（そもそもはそれを構成するプロセッサコア＝シングルコア）で構成されているものとして、第１構成例の解析負荷分配処理部２５１の機能と同じように処理能力と計算量に応じた分配制御を行なう。
On the other hand, if there is a difference in processing performance between the
解析負荷分配処理部２３３は、解析負荷分配処理部２５１と同様に、分割担当領域や分割担当粒子（のグループ）をマルチコア部２３９Ｃの各マルチコア部２３９Ｂやそれやそれを構成する数値演算処理部２３４_@に割り当てる。つまり、この場合は、全体的には、解析負荷分配処理部２５１と解析負荷分配処理部２３３が協働して、粒子挙動解析処理時の相互作用力の計算量と、各マルチコア部２３９Ｂやプロセッサコアの処理性能（計算能力）を勘案して、解析対象要素を分配することになる。
Similarly to the analysis load
何れの場合でも、数値演算処理部２３４は、分割処理部２５０（解析負荷分配処理部２５１）や解析負荷分配処理部２３３による分割処理により割り当てられた分割部分について、決められた分割法（本例では力分割法）に従ってデータ記憶部２３８との間でデータ（情報）の入出力（メモリアクセス）を行ないながら計算を行なう粒子挙動計算部として機能する。
In any case, the numerical
［変形例］
以上のように、粒子挙動解析システム２００の各構成例に対応する粒子挙動解析装置２０２の各構成例を説明したが、その構成は前述したものに限定されない。たとえば、図示しないが、一変形例（第４構成例と称する）として、メモリアクセス制御部２３７を粒子挙動解析装置２０２ごとに配置することが考えられる。主粒子挙動解析装置２０２ａに関しては、計算管理ノード側の筐体や計算管理ノードに併設される粒子挙動解析装置２０２ｂにメモリアクセス制御部２３７を配置するとよい。この場合、各粒子挙動解析装置２０２に備えられる外部記憶装置２３８ｂは、それぞれのメモリアクセス制御部２３７の元で、マルチコア部２３９Ｂの各数値演算処理部２３４_@（プロセッサコア）が共用する共有メモリとして機能する。
[Modification]
As described above, each configuration example of the particle
この場合でも、マルチコア部２３９Ｂは、各コア間通信およびメモリアクセス用のバス（本構成では内部バスでありネットワーク２０９は含まない）を共有する構成となる。ただし、第２構成例とは異なり、各粒子挙動解析装置２０２の外部記憶装置２３８ｂは、他の粒子挙動解析装置２０２の外部記憶装置２３８ｂとは独立に扱われる。
Even in this case, the
また、他の変形例（第５構成例と称する）として、粒子挙動解析システム２００Ｄ，２００Ｅの各粒子挙動解析装置２０２を複数のグループに分け、グループごとにメモリアクセス制御部２３７を配置することが考えられる。この場合、第２構成例と似通ったものとなるが、第２構成例とは異なり、メモリアクセス制御部２３７はグループを代表する何れかの粒子挙動解析装置２０２ｂに配置すればよい。そのメモリアクセス制御部２３７は、自グループ内の全ての粒子挙動解析装置２０２ｂの外部記憶装置２３８ｂへのメモリアクセスを管理する。グループの何れかは、計算管理ノードを含むものとなるが、その場合、計算管理ノード側の筐体や計算管理ノードに併設される粒子挙動解析装置２０２ｂにメモリアクセス制御部２３７を配置するとよい。
As another modification (referred to as a fifth configuration example), the particle
この場合、各粒子挙動解析装置２０２に備えられる外部記憶装置２３８ｂは、グループごとに、それぞれのメモリアクセス制御部２３７の元で、論理的には１つのメモリ空間として扱われる。そのため、自グループに属する各外部記憶装置２３８ｂは、各マルチコア部２３９Ｂの各数値演算処理部２３４_@（プロセッサコア）が共用する共有メモリとして機能する。つまり、グループごとには、第２構成例の場合と同様の性質を持つ。この場合でも、マルチコア部２３９Ｂは、各コア間通信および計算データのメモリアクセス用のバスを共有する構成となっている。一方、グループ間では、それぞれのメモリアクセス制御部２３７の元で自グループ内の各外部記憶装置２３８ｂが管理されるので、自グループ内の各外部記憶装置２３８ｂは、他グループの各外部記憶装置２３８ｂとは独立に扱われる。つまり、グループ間では、第４構成例の場合と同様の性質を持つ。
In this case, the
＜処理能力と計算量に応じた分配制御：概要＞
図６は、各計算機の処理能力と粒子間相互作用力の計算量に応じた分配制御の概要を説明する図である。本実施形態において、システムを構成するプロセッサ（数値演算処理部２３４）の処理性能が異なるときに、解析が必要となる粒子間相互作用力の計算量と数値演算処理部２３４の処理能力との関係に基づいて負荷分配を行なう機能部としては、解析負荷分配処理部２５１と解析負荷分配処理部２３３が関わる。図６は、システム構成との関係で、主粒子挙動解析装置２０２ａの解析負荷分配処理部２５１と副粒子挙動解析装置２０２ｂの各解析負荷分配処理部２３３の何れが負荷分配を行なうかを纏めて示したものである。
<Distribution control according to processing capacity and calculation amount: Overview>
FIG. 6 is a diagram for explaining the outline of distribution control according to the processing capacity of each computer and the calculation amount of the interaction force between particles. In this embodiment, when the processing performance of the processors (numerical calculation processing unit 234) constituting the system is different, the relationship between the calculation amount of the interparticle interaction force that needs to be analyzed and the processing capability of the numerical
粒子挙動解析装置２０２についての前記の説明から理解されるように、先ず、粒子挙動解析装置２０２の数値演算処理部２３４がマルチコアで構成されているか否かに関わらず、解析負荷分配処理部２５１は粒子挙動解析装置２０２全体として処理性能と計算量に応じて負荷分配を行なう。そして、粒子挙動解析装置２０２の数値演算処理部２３４がマルチコアで構成されていなければ解析負荷分配処理部２３３は介在しない。一方、粒子挙動解析装置２０２の数値演算処理部２３４がマルチコアで構成されているときには、粒子挙動解析装置２０２内で、解析負荷分配処理部２３３が、数値演算処理部２３４Ｂ（クワッドコア２３４Ｂ），２３４Ｃを構成するプロセッサコアやマルチコアの処理性能と計算量に応じて負荷分配を行なう。
As can be understood from the above description of the particle
第１構成例の粒子挙動解析システム２００や粒子挙動解析装置２０２では、数値演算処理部２３４がシングルコアで形成されている形態であるので、解析負荷分配処理部２３３は介在せず、解析負荷分配処理部２５１のみが負荷分配機能を担当する。
In the particle
第２・第３構成例の粒子挙動解析システム２００や粒子挙動解析装置２０２では、数値演算処理部２３４がマルチルコアで形成されている形態であるので、先ず解析負荷分配処理部２５１が負荷分配機能を担当する。そして、第２構成の場合において、マルチルコアを構成する各プロセッサコア（つまりシングルコア）の処理性能が同じ場合には解析負荷分配処理部２３３は処理性能差を考慮することなく（各数値演算処理部２３４の処理性能は同一であるとして）、解析対象要素を均等に配分すればよい。一方、数値演算処理部２３４_@に処理性能差があるときには、解析負荷分配処理部２３３は、処理性能差を加味して各数値演算処理部２３４_@での解析時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように負荷分配を行なう。
In the particle
また、第３構成の場合において、数値演算処理部２３４Ｃを構成する各クワッドコア２３４Ｂやクワッドコア２３４Ｂを構成するプロセッサコア（つまりシングルコア）の処理性能が同じ場合には解析負荷分配処理部２３３は処理性能差を考慮することなく（各クワッドコア２３４Ｂや数値演算処理部２３４の処理性能は同一であるとして）、解析対象要素を均等に配分すればよい。一方、クワッドコア２３４Ｂや数値演算処理部２３４_@に処理性能差があるときには、解析負荷分配処理部２３３は、処理性能差を加味して各クワッドコア２３４Ｂや数値演算処理部２３４_@での解析時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように負荷分配を行なう。
In the case of the third configuration, when the processing performance of the processor cores (that is, single cores) constituting the
このとき、各クワッドコア２３４Ｂの解析時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように負荷分配を行ない、さらに、クワッドコア２３４Ｂを構成する数値演算処理部２３４_@の解析時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように負荷分配を行なう。換言すると、各クワッドコア２３４Ｂの処理性能差が同じあるか異なっているかを問わず、粒子挙動解析装置２０２（数値演算処理部２３４Ｃ）内の全ての数値演算処理部２３４_@に着目したときに、処理性能差があるときには、その処理性能差を考慮して各数値演算処理部２３４_@の解析時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように負荷分配を行なう。その結果として、各クワッドコア２３４Ｂの処理性能差が異なっている場合でも、各クワッドコア２３４Ｂの解析時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように負荷分配が行なわれる。
At this time, load distribution is performed so that the analysis time difference of each
たとえば、各クワッドコア２３４Ｂ全体としての処理性能が同じであっても、それらを構成する各数値演算処理部２３４_@に処理性能差がある場合には、解析対象要素を各数値演算処理部２３４_@に均等に配分したのでは、各数値演算処理部２３４_@での解析時間に相違が発生してしまい、各クワッドコア２３４Ｂ全体としての解析時間に相違が発生してしまう。これを避けるには、各数値演算処理部２３４_@の処理性能差を加味して各数値演算処理部２３４_@での解析時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように負荷分配を行なうことが肝要となる。
For example, even if the processing performance of the
何れの場合でも、本実施形態では、複数の情報処理装置や電子計算装置（詳しくはそれらを構成するプロセッサコア）によりシステムが構成されている場合において、その中に他とは処理性能の異なるものが存在する場合に、複数の装置（つまりプロセッサコア）の各処理性能を無駄なく利用して並行処理を実行するようにする。たとえば、粒子挙動解析を行なうプロセッサコアとして、１つだけを選択したり、低速なものを除いた高速なもの（１つに限らず複数の場合もある）のみを選択するのではなく、複数のプロセッサコアの処理性能を勘案しつつ、全てを使用するようにする。 In any case, in this embodiment, when a system is configured by a plurality of information processing devices and electronic computing devices (specifically, processor cores constituting them), the processing performance differs from the others. In the case where there is, the parallel processing is executed using each processing performance of a plurality of devices (that is, processor cores) without waste. For example, instead of selecting only one processor core for performing particle behavior analysis, or selecting only a high-speed one (not limited to one but also a plurality of ones) excluding low-speed ones, Use all of them while considering the processing performance of the processor core.
この際、好適な形態としては、複数のプロセッサコアの何れかに他と処理性能の差がある場合に、各粒子挙動解析装置２０２（つまりプロセッサコア：数値演算処理部２３４）での解析処理時間の差が小さくなるように（最適な形態では解析処理時間が均等となるように）、各粒子挙動解析装置２０２（数値演算処理部２３４）が扱う解析対象要素の量を制御することで、各装置（プロセッサコア）での解析負荷が均等となるようにする。 At this time, as a preferred embodiment, when any of the plurality of processor cores has a difference in processing performance from the others, the analysis processing time in each particle behavior analysis device 202 (that is, the processor core: numerical arithmetic processing unit 234). By controlling the amount of analysis target elements handled by each particle behavior analysis device 202 (numerical calculation processing unit 234) so that the difference between the two is small (in the optimal form, the analysis processing time is uniform), The analysis load on the device (processor core) is made equal.
処理性能の異なる複数のプロセッサコアによりシステムが構成されている場合でも、全てのコアプロセッサが確実に粒子挙動解析に使用され、この際、計算速度が遅いコアプロセッサが律速となることはないし、速いコアプロセッサの性能を活用できないということもない。 Even when a system is composed of a plurality of processor cores with different processing performances, all core processors are reliably used for particle behavior analysis. At this time, a core processor with a slow calculation speed is not rate-determined and fast. You can't take advantage of the performance of the core processor.
次に、解析負荷分配処理部２５１や解析負荷分配処理部２３３によるプロセッサコアやマルチコアの処理能力と計算量に応じた分配制御の詳細について説明する。以下では、一例として、クワッドコア２３４Ｂを使用した第２構成例を例に具体的に説明する。説明を簡単にするため、クワッドコア２３４Ｂを構成するプロセッサコア（数値演算処理部２３４_@）の各処理性能は同一であるとする。よって、解析負荷分配処理部２３３は、解析負荷分配処理部２５１の制御の元で配分されてきたマルチコア部２３９Ｂ分の処理対象データを、各数値演算処理部２３４_@に均等に配分すればよく、処理能力と計算量に応じた分配制御においては解析負荷分配処理部２５１のみが効果的に機能することになる。
Next, the details of the distribution control according to the processing capacity and calculation amount of the processor core and the multi-core by the analysis load
＜処理能力と計算量に応じた分配制御：第１実施形態＞
図７〜図７Ａは、処理能力と計算量に応じた分配制御の第１実施形態を説明する図である。ここで、図７は、現像作用の行なわれる現像ニップ領域とその近傍での粒子の運動状況を説明する図である。図７Ａは、第１実施形態を適用した力マトリクスとプロセッサの関係を説明する図である。
<Distribution Control According to Processing Capacity and Calculation Amount: First Embodiment>
7 to 7A are diagrams for explaining a first embodiment of distribution control according to processing capacity and calculation amount. Here, FIG. 7 is a diagram for explaining the developing nip region where the developing action is performed and the state of movement of particles in the vicinity thereof. FIG. 7A is a diagram illustrating a relationship between a force matrix to which the first embodiment is applied and a processor.
第１実施形態は、データ受付部２３２が受け付けた解析対象データを、さらに、解析対象粒子が属する領域に基づく計算負荷とプロセッサコアの処理能力に基づいて割り当てるものである。たとえば、解析負荷分配処理部２５１は、粒子密度の高い領域に属する粒子は、解析負荷が大きくなるので、計算性能の高いプロセッサコアに割り当て、一方、粒子密度の低い領域に属する粒子は、解析負荷が小さくなるので、計算性能の低いプロセッサコアに割り当てるようにする。
In the first embodiment, the analysis target data received by the
たとえば、図７（１）には、それぞれクワッドコア２３４Ｂを構成要素とする４台の粒子挙動解析装置２０２（２０２_1，２０２_2，２０２_3，２０２_4）がネットワーク２０９で接続されている粒子挙動解析システム２００が示されている。その内の２台の粒子挙動解析装置２０２_1（クワッドコア２３４Ｂ_1を持つ）と粒子挙動解析装置２０２_2（クワッドコア２３４Ｂ_2を持つ）は、処理性能が高く速い計算機であり、残りの２台の粒子挙動解析装置２０２_2（クワッドコア２３４Ｂ_2を持つ）と粒子挙動解析装置２０２_3（クワッドコア２３４Ｂ_3を持つ）は、処理性能が低く遅い計算機である。つまり、４個のクワッドコア２３４Ｂの内で、クワッドコア２３４Ｂ_0，２３４Ｂ_1は計算性能が相対的に高く、クワッドコア２３４Ｂ_2，２３４Ｂ_3は計算性能が相対的に低い。
For example, FIG. 7 (1) shows a particle
解析対象粒子が属する領域としては、感光体１０と現像装置４０における現像作用の行なわれる現像ニップ領域を対象とする。解析対象粒子が属する領域に基づく計算負荷の差異の判定に当たっては、粒子の密集具合（たとえば密度）を判定指標に使用する。特に、密度に影響を与える粒子が属する領域そのものを判定指標に使用する。
The region to which the particles to be analyzed belong is a developing nip region where the developing action is performed in the
たとえば、図７（２）には、現像ニップ領域Ｔ１とその近傍領域（前半領域Ｔ２および後半領域Ｔ３）での粒子の運動概要が示されている。現像剤粒子１０２としては、ここでは、それぞれ物性や粒径の異なるキャリア粒子１０２ａとトナー粒子１０２ｂ（たとえば黒色トナー粒子）とを含有して構成された２成分方式のものである。キャリア粒子１０２ａとトナー粒子１０２ｂとの対によって、全体として磁性粉体が形成されるようにしている。キャリア粒子１０２ａは磁性体から構成され、現像ロール１４０内のマグネット１４２側に吸着されるようになっている。一方、トナー粒子１０２ｂは非磁性トナーであって、たとえばシアン、マゼンタ、イエロ、ブラックなどの色を持つ粉体である。一般的には、キャリア粒子１０２ａの粒径の方がトナー粒子１０２ｂの粒径よりも大きい。
For example, FIG. 7 (2) shows an outline of particle motion in the development nip region T1 and its neighboring regions (the first half region T2 and the second half region T3). Here, the developer particles 102 are of a two-component system configured to include
キャリア粒子１０２ａは、現像ロール１４０に内蔵されたマグネット１４２からの磁場により磁気ブラシを構成する。トナー粒子１０２ｂは、キャリア粒子１０２ａに静電力により互いに吸着され、キャリア粒子１０２ａとともに、感光体１０に対向する部分まで搬送される。
The
現像ロール１４０に吸着された現像剤粒子１０２の内のトナー粒子１０２ｂは、帯電されており、感光体１０に吸着される。このとき、感光体１０の表面は、記録画像に応じて帯電されることで静電潜像が形成されており、トナー粒子１０２ｂは、感光体１０に形成された静電潜像に応じて吸着される。この処理を現像処理と称する。現像処理後のキャリア粒子１０２ａと、感光体１０側に飛翔されなかったトナー粒子１０２ｂは、収納容器１０１内に回収される。
The
ここで、現像ニップ領域周辺では、トナー粒子１０２ｂ間の粒子間相互作用計算の負荷（解析負荷）が最も高い。たとえば、キャリア粒子１０２ａに関しては、磁場および電場に着目した解析が必要で計算量は大きくなるのに対して、トナー粒子１０２ｂに関しては電場のみに着目した解析でよく計算量は小さい。しかしながら、現像ニップ領域周辺（現像ニップ領域Ｔ１、前半領域Ｔ２、後半領域Ｔ３）では、キャリア粒子１０２ａよりもトナー粒子１０２ｂの粒子数の方が遙かに多く、実際には、トナー粒子１０２ｂに関する計算の方が主体的になるからである。
Here, in the vicinity of the development nip region, the load (analysis load) of the interparticle interaction calculation between the
また、感光体１０と現像ロール１４０の距離が最も近くなる現像ニップ領域Ｔ１では、感光体１０と現像ロール１４０との間に電界が存在し、現像ニップ領域Ｔ１以外の前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３に比べて、トナー粒子１０２ｂの数がさらに多くなる。換言すると、現像ニップ領域Ｔ１でのトナー粒子１０２ｂの粒子密度は前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３でのトナー粒子１０２ｂの粒子密度よりも高くなる。したがって、トナー粒子１０２ｂに及ぼす粒子間相互作用計算において、実際に計算を要する粒子の割合も、現像ニップ領域Ｔ１の方が前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３よりも高くなる。
In the developing nip region T1 where the distance between the
たとえば、図７（３）には、粒子密度と計算負荷の関係が示されている。図７（３−１）は、粒子密度が高い場合を示しており、カットオフ領域内には着目粒子に相互作用を及ぼす他の粒子が多く存在し、その分だけ計算回数が増え、解析負荷は粒子密度が低い場合よりも高くなることが分かる。一方、図７（３−２）は、粒子密度が低い場合を示しており、カットオフ領域内には着目粒子に相互作用を及ぼす他の粒子が少なく存在し、粒子密度が高い場合よりも、計算回数が少なくて済み解析負荷が低くなることが分かる。 For example, FIG. 7 (3) shows the relationship between particle density and calculation load. FIG. 7 (3-1) shows a case where the particle density is high, and there are many other particles that interact with the target particle in the cut-off region, and the number of calculations increases accordingly, and the analysis load increases. It can be seen that is higher than when the particle density is low. On the other hand, FIG. 7 (3-2) shows a case where the particle density is low, and there are few other particles that interact with the target particle in the cut-off region, and the case where the particle density is high, It can be seen that the number of calculations is small and the analysis load is low.
解析負荷分配処理部２５１は、粒子密度の高い現像ニップ領域Ｔ１に属する現像剤粒子１０２は、解析負荷が大きくなるので、計算性能の高いプロセッサコアに割り当て、一方、粒子密度の低い前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３に属する現像剤粒子１０２は、解析負荷が小さくなるので、計算性能の低いプロセッサコアに割り当てるようにする。
The analysis load
一例として、解析負荷分配処理部２５１は、キャリア粒子１０２ａとトナー粒子１０２ｂから構成される粒子系の現像プロセスの計算において、計算性能が高い（計算処理が速い）ＣＰＵと計算性能が低い（計算処理が遅い）ＣＰＵを、それぞれ力マトリックスに割り当てる。このとき、基本的には、計算性能が高いＣＰＵが現像ニップ領域Ｔ１に属する粒子に関しての相互作用力の計算を担当し、計算性能が低いＣＰＵが現像ニップ領域Ｔ１以外の前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３に属する粒子に関しての相互作用力の計算を担当するようにする。
As an example, the analysis load
図７Ａには、３２個の現像剤粒子１０２（キャリア粒子１０２ａおよびトナー粒子１０２ｂ）がマルチコア部２３９Ｂに供給され、それを４個のクワッドコア２３４Ｂ（１６個のプロセッサコア、ＣＰＵ）で処理する場合が示されている。３２個の内の１６個は現像ニップ領域Ｔ１から取り出し、残りの１６個（たとえば８個ずつ）は前半領域Ｔ２と後半領域Ｔ３から取り出す。
FIG. 7A shows a case where 32 developer particles 102 (
クワッドコア２３４Ｂを使用する第２構成例を適用するので、サブネットワーク２０９_1の部分は筐体外部に出ることはなく、事実上、同一の筐体に収容された内部配線２０９_3となっている。
Since the second configuration example using the
３２個の現像剤粒子１０２を１６個のプロセッサで並行計算する場合は、１行分の計算ノードは４つになるので、同一の筐体に４つのＣＰＵを収容したクワッドコア２３４Ｂを有する粒子挙動解析装置２０２を４台使用し、各粒子挙動解析装置２０２（つまりクワッドコア２３４Ｂ_0〜２３４Ｂ_3）を力マトリクスの行方向に割り当てる。
When 32 developer particles 102 are calculated in parallel by 16 processors, there are four calculation nodes for one row, so that the particle behavior having a
クワッドコア２３４Ｂで構成された粒子挙動解析装置２０２_0〜２０２_3（つまりクワッドコア２３４Ｂ_0〜２３４Ｂ_3）では、相互作用力の計算処理時の行方向の通信は内部バスが使用されるし、ファイル出力処理時に行を跨るファイル出力通信を行なうことはない。ファイル出力用データが計算データ通信用のメインネットワーク２０９_2の通信帯域を使うことはなく、挙動解析処理では通常通り並行処理を実施する。計算速度に大きな影響を及ぼす計算用データ通信帯域がファイル出力用データの通信に使われることがないため、ファイル出力処理を起因とする、並行計算性能の低下や挙動解析処理時間が長く掛ることもない。ファイル出力処理用のデータ通信線は、筐体（半導体チップ）内の内部配線２０９_3で設けられているので、利用者がその通信線を設ける必要がなく、第１構成例よりも使い勝手がよい。粒子挙動解析システム２００Ｄもコンパクトになる。
In the particle behavior analysis devices 202_0 to 202_3 (that is, the quad cores 234B_0 to 234B_3) configured by the
ここで４個のクワッドコア２３４Ｂの内で、ＣＰＵ＃０〜３で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_0とＣＰＵ＃４〜７で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_1は計算性能が相対的に高く、ＣＰＵ＃８〜１１で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_2とＣＰＵ＃１２〜１５で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_3は計算性能が相対的に低い。この場合、解析負荷分配処理部２５１は、各クワッドコア２３４Ｂ_@（プロセッサコア）の処理能力と計算負荷の関係に基づいて、次のようにして処理効率が最も高くなる（解析処理時間が最も短くなる）ように負荷分配を図る。
Among the four
１）全３２粒子の内、感光体１０と現像ロール１４０の距離が最も近くなる現像ニップ領域Ｔ１に属する１６個の現像剤粒子１０２（キャリア粒子１０２ａ、トナー粒子１０２ｂ）を、粒子番号０〜１５に割り当てる。現像ニップ領域Ｔ１以外の前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３に属する１６個の現像剤粒子１０２（キャリア粒子１０２ａ、トナー粒子１０２ｂ）を、粒子番号１６〜３１に割り当てる。
２）粒子番号０〜１５は、現像ニップ領域Ｔ１に属するため粒子間相互作用の計算負荷が高くなるので、計算性能の高いクワッドコア２３４Ｂ_0（ＣＰＵ＃０〜３）およびクワッドコア２３４Ｂ_1（ＣＰＵ＃４〜７）に割り当てる。
３）粒子番号１６〜３１は、前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３に属するため粒子間相互作用の計算負荷が低くて済むので、計算性能の低いクワッドコア２３４Ｂ_2（ＣＰＵ＃８〜１１）およびクワッドコア２３４Ｂ_3（ＣＰＵ＃１２〜１５）に割り当てる。
1) Among the 32 particles, 16 developer particles 102 (
2) Since
3) Since the
第１実施形態によれば、力分割法による粒子挙動の並行計算において、マルチコア部２３９Ｂに供給された計算対象粒子の関する計算負荷と、解析処理を行なうプロセッサ（この例ではクワッドコア２３４Ｂ）の処理性能と処理性能に基づいて割り当てを決定し、クワッドコア２３４Ｂ_@に順次データを投入する。各クワッドコア２３４Ｂやそれを構成する各数値演算処理部２３４_@は、解析負荷と計算性能ごとに力マトリックスが割り当てられ、計算性能によらず均等な計算速度で並行計算処理を実施するようになる。各粒子挙動解析装置２０２のクワッドコア２３４Ｂの処理性能と解析負荷（計算量）に応じてクワッドコア２３４Ｂ（つまりプロセッサコア、ＣＰＵ）を割り当てるため、計算量と計算性能のギャップが相殺され、各クワッドコア２３４Ｂ（つまりＣＰＵ）間での処理時間の相違が緩和される。
According to the first embodiment, in the parallel calculation of the particle behavior by the force division method, the calculation load related to the calculation target particle supplied to the
異なる計算性能を持ったプロセッサコア（ＣＰＵ，計算機）から構成される並行計算システムにおける力マトリックスを用いた並行処理において、第１実施形態を適用しない場合と比較して、より短い処理時間で並行計算が実施されるようになる。計算性能の高い（計算速度の速い）プロセッサと計算性能の低い（計算速度の遅い）プロセッサを全て無駄なく利用し、かつ、力分割並行法を用いて並行性能が確保されるので、コンピュータ資源が有効に活用されるため、第１実施形態を適用しない場合と比較して、高速計算が確実に実現される。 In parallel processing using a force matrix in a parallel computing system composed of processor cores (CPUs, computers) having different calculation performances, parallel processing can be performed in a shorter processing time than when the first embodiment is not applied. Will be implemented. Since all the processors with high computation performance (fast computation speed) and processors with low computation performance (slow computation speed) are used without waste, and parallel performance is ensured by using force splitting parallel method, the computer resources are reduced. Since it is effectively used, high-speed calculation is reliably realized as compared with the case where the first embodiment is not applied.
なお、この例では、各解析対象領域での粒子密度を判定指標としているが、他の例としては、各解析対象領域での全粒子数を判定指標としてもよい。粒子数が多ければその領域についての挙動計算の頻度が多くなるので処理性能の高いものが担当し、粒子数が少なければその領域についての挙動計算の頻度が少なくなるので処理性能の低いものが担当するようにするのがよい。 In this example, the particle density in each analysis target region is used as a determination index. However, as another example, the total number of particles in each analysis target region may be used as a determination index. If the number of particles is large, the frequency of behavior calculation for that region will increase, so it will be responsible for those with high processing performance, and if the number of particles is small, the frequency of behavior calculation for that region will decrease, so the one with low processing performance will be responsible. It is good to do.
＜処理能力と計算量に応じた分配制御：第２実施形態＞
図８は、処理能力と計算量に応じた分配制御の第２実施形態を説明する図である。ここで、図８は、第２実施形態を適用した力マトリクスとプロセッサの関係を説明する図である。
<Distribution Control According to Processing Capacity and Calculation Amount: Second Embodiment>
FIG. 8 is a diagram for explaining a second embodiment of the distribution control according to the processing capability and the calculation amount. Here, FIG. 8 is a diagram illustrating the relationship between the force matrix to which the second embodiment is applied and the processor.
第２実施形態は、データ受付部２３２が受け付けた解析対象データを、第１実施形態と同様に、解析対象粒子が属する領域に基づく計算負荷とプロセッサコアの処理能力に基づいて割り当てるものである。
In the second embodiment, the analysis target data received by the
解析負荷分配処理部２５１は、第１実施形態と同様に、粒子密度の高い領域に属する粒子は解析負荷が大きくなるので計算性能の高いプロセッサコアに割り当て、粒子密度の低い領域に属する粒子は解析負荷が小さくなるので計算性能の低いプロセッサコアに割り当てるようにする。
Similar to the first embodiment, the analysis load
解析対象粒子が属する領域に基づく計算負荷の差異の判定に当たって、粒子の密集具合（たとえば密度）を判定指標に使用する点では第１実施形態と同様であるが、特に、領域に属する解析対象粒子の種類（キャリア粒子１０２ａトナー粒子１０２ｂ）別にプロセッサを割り当てる点が異なる。
In the determination of the difference in calculation load based on the region to which the analysis target particle belongs, the particle density (for example, density) is used as a determination index in the same manner as in the first embodiment, but in particular, the analysis target particle belonging to the region The difference is that a processor is assigned for each type (
第１実施形態で説明したことから推測されるように、現像ニップ領域周辺（現像ニップ領域Ｔ１、前半領域Ｔ２、後半領域Ｔ３）では、キャリア粒子１０２ａよりもトナー粒子１０２ｂの粒子数の方が遙かに多く、トナー粒子１０２ｂに関する計算の方がトナー粒子１０２ｂに関する計算よりも解析負荷が高い。
As can be inferred from the description in the first embodiment, the number of
そこで、第２実施形態では、粒子間相互作用に対する計算量の多い（計算負荷の高い）トナー粒子１０２ｂに関しての相互作用力の計算を計算性能が高いＣＰＵが担当し、粒子間相互作用に対する計算量の少ない（計算負荷の低い）キャリア粒子１０２ａに関しての相互作用力の計算を計算性能が低いＣＰＵが担当するようにする。
Therefore, in the second embodiment, the CPU having high calculation performance is in charge of calculating the interaction force for the
一例として、図８には、１６個のキャリア粒子１０２ａと１６個のトナー粒子１０２ｂがマルチコア部２３９Ｂに供給される場合が示されている。それぞれの数は１６個で同じであるが、現像ニップ領域Ｔ１、前半領域Ｔ２、後半領域Ｔ３のそれぞれにおいて、キャリア粒子１０２ａよりもトナー粒子１０２ｂの方が粒子密度が高く、粒子挙動の解析処理において、キャリア粒子１０２ａに着目する頻度（つまり解析負荷）よりもトナー粒子１０２ｂに着目する頻度（つまり解析負荷）の方が高くなる。
As an example, FIG. 8 shows a case where 16
ここで、第１実施形態と同様に、４個のクワッドコア２３４Ｂの内で、ＣＰＵ＃０〜３で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_0とＣＰＵ＃４〜７で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_1は計算性能が相対的に高く、ＣＰＵ＃８〜１１で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_2とＣＰＵ＃１２〜１５で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_3は計算性能が相対的に低いとする。この場合、解析負荷分配処理部２５１は、各クワッドコア２３４Ｂ_@（プロセッサコア）の処理能力と計算負荷の関係に基づいて、次のようにして処理効率が最も高くなる（解析処理時間が最も短くなる）ように負荷分配を図る。
As in the first embodiment, among the four
１）全３２粒子の内、１６個のトナー粒子１０２ｂを粒子番号０〜１５に割り当て、１６個のキャリア粒子１０２ａを粒子番号１６〜３１に割り当てる。
２）粒子番号０〜１５は、トナー粒子１０２ｂであり粒子間相互作用の計算負荷が高くなるので、計算性能の高いクワッドコア２３４Ｂ_0（ＣＰＵ＃０〜３）およびクワッドコア２３４Ｂ_1（ＣＰＵ＃４〜７）に割り当てる。
３）粒子番号１６〜３１は、キャリア粒子１０２ａであり粒子間相互作用の計算負荷が低くて済むので、計算性能の低いクワッドコア２３４Ｂ_2（ＣＰＵ＃８〜１１）およびクワッドコア２３４Ｂ_3（ＣＰＵ＃１２〜１５）に割り当てる。
1) Of the 32 particles, 16
2) Since the
3) Since the
第２実施形態においても、力分割法による粒子挙動の並行計算において、マルチコア部２３９Ｂに供給された計算対象粒子の関する計算負荷と、解析処理を行なうプロセッサ（この例ではクワッドコア２３４Ｂ）の処理性能に基づいて割り当てを決定し、クワッドコア２３４Ｂ_@に順次データを投入する。計算負荷と処理性能に応じてクワッドコア２３４Ｂ（つまりプロセッサコア、ＣＰＵ）を割り当てるため、計算負荷と計算性能のギャップが相殺され、各クワッドコア２３４Ｂ（つまりＣＰＵ）間での処理時間の相違が緩和される。第２実施形態を適用しない場合と比較して、コンピュータ資源が有効に活用され、より短い処理時間で並行計算が実施されるようになる。
Also in the second embodiment, in the parallel calculation of the particle behavior by the force division method, the calculation load related to the calculation target particle supplied to the
＜処理能力と計算量に応じた分配制御：第３実施形態＞
図９〜図９Ａは、処理能力と計算量に応じた分配制御の第３実施形態を説明する図である。ここで、図９は、規制トリマー１５０による層形成プロセスでの粒子の運動状況を説明する図である。図９Ａは、第３実施形態を適用した力マトリクスとプロセッサの関係を説明する図である。
<Distribution Control According to Processing Capacity and Calculation Amount: Third Embodiment>
FIG. 9 to FIG. 9A are diagrams for explaining a third embodiment of distribution control according to processing capacity and calculation amount. Here, FIG. 9 is a diagram for explaining the movement state of particles in the layer formation process by the
第３実施形態は、データ受付部２３２が受け付けた解析対象データを、第１・第２実施形態と同様に、解析対象粒子が属する領域に基づく計算負荷とプロセッサコアの処理能力に基づいて割り当てるものである。
In the third embodiment, the analysis target data received by the
解析負荷分配処理部２５１は、第１・第２実施形態と同様に、粒子密度の高い領域に属する粒子は解析負荷が大きくなるので計算性能の高いプロセッサコアに割り当て、粒子密度の低い領域に属する粒子は解析負荷が小さくなるので計算性能の低いプロセッサコアに割り当てるようにする。
Similar to the first and second embodiments, the analysis load
解析対象粒子が属する領域に基づく計算負荷の差異の判定に当たって、粒子の密集具合（たとえば密度）を判定指標に使用する点では第１・第２実施形態と同様であり、また、密度に影響を与える粒子が属する領域そのものの別にプロセッサを割り当てる点で第１実施形態と同様である。第１実施形態では現像ニップ領域Ｔ１とその近傍領域（前半領域Ｔ２、後半領域Ｔ３）に着目していたが、第３実施形態では、規制トリマー１５０の通過前の領域（トリマー通過前領域Ｔ４）と通過後の領域（トリマー通過後領域Ｔ５）に着目する。
In determining the difference in calculation load based on the region to which the analysis target particle belongs, the density of particles (for example, density) is used as a determination index in the same way as in the first and second embodiments, and the density is affected. This is the same as in the first embodiment in that a processor is allocated separately from the region itself to which the given particles belong. In the first embodiment, attention is paid to the development nip region T1 and the vicinity thereof (the first half region T2, the second half region T3). However, in the third embodiment, the region before the
たとえば、図９には、規制トリマー１５０周辺のトリマー通過前領域Ｔ４とトリマー通過後領域Ｔ５での粒子の運動概要が示されている。現像装置４０内の現像剤粒子１０２は、攪拌機能を持つ攪拌搬送ロールにより攪拌され摩擦帯電されつつ現像ロール１４０側に搬送され、さらに規制トリマー１５０によって現像剤粒子１０２の現像ロール１４０への吸着量が規制され一定の高さで現像ロール１４０の周縁に現像剤粒子１０２が付着する。
For example, FIG. 9 shows an outline of particle motion in the pre-trimmer passage region T4 and the post-trimmer passage region T5 around the
現像ロール１４０に内蔵されたマグネット１４２からの磁場によりキャリア粒子１０２ａが連なった磁気ブラシが構成されキャリア粒子１０２ａとともにトナー粒子１０２ｂは移動する。このとき、規制トリマー１５０によって、マグネット１４２による磁力線に沿ってできたキャリア粒子１０２ａの磁気ブラシの高さが規制される。
A magnetic brush in which
このため、規制トリマー１５０の前のトリマー通過前領域Ｔ４では現像剤粒子１０２が滞留するため、粒子数が多く、かつ密集することになるのに対して、規制トリマー１５０を通過した後のトリマー通過後領域Ｔ５では、粒子間の密集度は低くなる。つまり、トリマー通過前領域Ｔ４での現像剤粒子１０２の粒子密度はトリマー通過後領域Ｔ５での現像剤粒子１０２の粒子密度よりも高くなる。したがって、現像剤粒子１０２に及ぼす粒子間相互作用計算において、実際に計算を要する粒子の割合も、トリマー通過前領域Ｔ４の方がトリマー通過後領域Ｔ５よりも高くなる。
For this reason, since the developer particles 102 stay in the pre-trimmer passage region T4 before the
解析負荷分配処理部２５１は、粒子密度の高いトリマー通過前領域Ｔ４に属する現像剤粒子１０２は、解析負荷が大きくなるので、計算性能の高いプロセッサコアに割り当て、一方、粒子密度の低いトリマー通過後領域Ｔ５に属する現像剤粒子１０２は、解析負荷が小さくなるので、計算性能の低いプロセッサコアに割り当てるようにする。
The analysis load
一例として、解析負荷分配処理部２５１は、キャリア粒子１０２ａによる粒子系の層形成プロセスの計算において、計算性能が高い（計算処理が速い）ＣＰＵと計算性能が低い（計算処理が遅い）ＣＰＵを、それぞれ力マトリックスに割り当てる。このとき、基本的には、計算性能が高いＣＰＵがトリマー通過前領域Ｔ４に属する粒子に関しての相互作用力の計算を担当し、計算性能が低いＣＰＵがトリマー通過後領域Ｔ５に属する粒子に関しての相互作用力の計算を担当するようにする。
As an example, the analysis load
図９Ａには、３２個の現像剤粒子１０２（キャリア粒子１０２ａおよびトナー粒子１０２ｂ）がマルチコア部２３９Ｂに供給され、それを４個のクワッドコア２３４Ｂ（１６個のプロセッサコア、ＣＰＵ）で処理する場合が示されている。３２個の内の１６個はトリマー通過前領域Ｔ４から取り出し残りの１６個はトリマー通過後領域Ｔ５から取り出す。
FIG. 9A shows a case where 32 developer particles 102 (
ここで、第１・第２実施形態と同様に、４個のクワッドコア２３４Ｂの内で、ＣＰＵ＃０〜３で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_0とＣＰＵ＃４〜７で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_1は計算性能が相対的に高く、ＣＰＵ＃８〜１１で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_2とＣＰＵ＃１２〜１５で構成されたクワッドコア２３４Ｂ_3は計算性能が相対的に低いとする。この場合、解析負荷分配処理部２５１は、各クワッドコア２３４Ｂ_@（プロセッサコア）の処理能力と計算負荷の関係に基づいて、次のようにして処理効率が最も高くなる（解析処理時間が最も短くなる）ように負荷分配を図る。
Here, as in the first and second embodiments, among the four
１）全３２粒子の内、規制トリマー１５０を通過前のトリマー通過前領域Ｔ４に属する１６個の現像剤粒子１０２（キャリア粒子１０２ａ、トナー粒子１０２ｂ）を、粒子番号０〜１５に割り当てる。規制トリマー１５０を通過後のトリマー通過後領域Ｔ５に属する１６個の現像剤粒子１０２（キャリア粒子１０２ａ、トナー粒子１０２ｂ）を、粒子番号１６〜３１に割り当てる。
２）粒子番号０〜１５は、トリマー通過前領域Ｔ４に属するため粒子数が多く密集しているため粒子間相互作用の計算負荷が高くなるので計算性能の高いクワッドコア２３４Ｂ_0（ＣＰＵ＃０〜３）およびクワッドコア２３４Ｂ_1（ＣＰＵ＃４〜７）に割り当てる。
３）粒子番号１６〜３１は、トリマー通過後領域Ｔ５に属するため粒子間の密集度は低く粒子間相互作用の計算負荷が低くて済むので計算性能の低いクワッドコア２３４Ｂ_2（ＣＰＵ＃８〜１１）とクワッドコア２３４Ｂ_3（ＣＰＵ＃１２〜１５）に割り当てる。
1) Of the 32 particles, 16 developer particles 102 (
2) Since the
3) Since the
第３実施形態においても、力分割法による粒子挙動の並行計算において、マルチコア部２３９Ｂに供給された計算対象粒子の関する計算負荷と、解析処理を行なうプロセッサ（この例ではクワッドコア２３４Ｂ）の処理性能に基づいて割り当てを決定し、クワッドコア２３４Ｂ_@に順次データを投入する。計算負荷と処理性能に応じてクワッドコア２３４Ｂ（つまりプロセッサコア、ＣＰＵ）を割り当てるため、計算負荷と計算性能のギャップが相殺され、各クワッドコア２３４Ｂ（つまりＣＰＵ）間での処理時間の相違が緩和される。第３実施形態を適用しない場合と比較して、コンピュータ資源が有効に活用され、より短い処理時間で並行計算が実施されるようになる。
Also in the third embodiment, in the parallel calculation of the particle behavior by the force division method, the calculation load related to the calculation target particle supplied to the
＜処理能力と計算量に応じた分配制御：第４実施形態＞
図１０〜図１０Ｂは、処理能力と計算量に応じた分配制御の第４実施形態を説明する図である。ここで、図１０は、第４実施形態を適用した第４構成例の粒子挙動解析システム２００Ｆを示す図である。図１０Ａは、現像作用の行なわれる現像ニップ領域とその近傍での粒子の運動状況を説明する図である。図１０Ｂは、第４実施形態を適用した力マトリクスとプロセッサの関係を説明する図である。なお、図１０では、クワッドコア２３４Ｂを使用した第２構成例（図４）に対して変形して示しているが、第４実施形態の仕組みは、第１・第３構成例に対しても同様に適用し得るものである。
<Distribution Control According to Processing Capacity and Calculation Amount: Fourth Embodiment>
FIGS. 10 to 10B are diagrams illustrating a fourth embodiment of distribution control according to the processing capacity and the calculation amount. Here, FIG. 10 is a diagram showing a particle behavior analysis system 200F of a fourth configuration example to which the fourth embodiment is applied. FIG. 10A is a view for explaining the movement state of particles in the developing nip region where the developing action is performed and in the vicinity thereof. FIG. 10B is a diagram illustrating a relationship between a force matrix to which the fourth embodiment is applied and a processor. In FIG. 10, the second configuration example (FIG. 4) using the
第４実施形態は、計算の進行により相互作用力の計算量が変化する場合に、相互作用力の計算量の変化に応じて解析対象要素を再分配する、つまり、動的に、担当するプロセッサを変化させるものである。解析対象粒子の時間変動に伴う解析負荷の変動に応じて、利用する力マトリックスを動的に変更するのである。解析の進行による粒子分布の変動に伴う計算量の変動に応じて、力マトリックスに基づき、プロセッサコア（計算機）の再分配を行なうことで、動的に計算環境全体の計算性能を適正にするのである。 In the fourth embodiment, when the calculation amount of the interaction force changes due to the progress of the calculation, the analysis target element is redistributed according to the change in the calculation amount of the interaction force, that is, the processor in charge dynamically. Is something that changes. The force matrix to be used is dynamically changed according to the fluctuation of the analysis load accompanying the time fluctuation of the analysis target particles. Because the calculation performance of the entire computing environment is dynamically optimized by redistributing the processor cores (computers) based on the force matrix according to the fluctuation of the calculation amount accompanying the fluctuation of the particle distribution as the analysis progresses is there.
ここで、担当するプロセッサコアの再分配（プロセッサの交換）に当たっては、交換対象のプロセッサコア以外（本事例ではクワッドコア２３４Ｂ）の装置が該当部分の力マトリックスのデータを複写して入れ替えることで実現する。交換対象のプロセッサコア以外の装置（予備の情報処理装置２０３と称する：図１０参照）は、データの複写と入替えを担当するものであればよく処理性能の高低は問わない。具体的には、解析負荷分配処理部２５１（や解析負荷分配処理部２３３）は、粒子挙動計算の負荷が高くなったものと粒子挙動計算の負荷が低くなったものとの間で、予備の情報処理装置２０３を使用して計算情報の複写と入替えを行なうように制御する。
Here, the redistribution of processor cores in charge (replacement of processors) is realized by copying and replacing the force matrix data of the corresponding part by a device other than the replacement processor core (in this case,
たとえば、図１０Ａには、第１実施形態において、粒子挙動解析処理が進行した場合に、現像ニップ領域Ｔ１および周辺領域（前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３）に属する粒子の分布が変化する例が示されている。この場合、粒子分布の変化に伴って、各領域の計算量（解析負荷）も変化する。解析当初は処理能力と計算量に応じて適正に分配制御がなされていたとしても、各領域の計算量（解析負荷）が変化することで処理能力と計算量に応じた分配状態が不適正になる。この対策として、第４実施形態では、以下の処理を行なう。 For example, FIG. 10A shows an example in which the distribution of particles belonging to the development nip region T1 and the peripheral region (the first half region T2 and the second half region T3) changes when the particle behavior analysis process proceeds in the first embodiment. Has been. In this case, the calculation amount (analysis load) of each region also changes as the particle distribution changes. Even if distribution control was performed appropriately according to the processing capacity and calculation amount at the beginning of the analysis, the distribution state corresponding to the processing capacity and calculation amount is inappropriate due to changes in the calculation amount (analysis load) of each area. Become. As a countermeasure, the following processing is performed in the fourth embodiment.
前半領域Ｔ２のキャリア粒子１０２ａは、現像ロール１４０に内蔵されたマグネット１４２からの磁場により磁気ブラシを構成し、トナー粒子１０２ｂはキャリア粒子１０２ａに静電力により互いに吸着され、キャリア粒子１０２ａとともに感光体１０に対向する現像ニップ領域Ｔ１まで搬送される。現像ニップ領域Ｔ１での現像処理後のキャリア粒子１０２ａと感光体１０側に飛翔されなかったトナー粒子１０２ｂは、後半領域Ｔ３側に搬送され収納容器１０１内に回収される。
The
そのため、図７（２）と図１０Ａを対比すると分かるように、図１０Ａでは解析対象の現像剤粒子１０２が前半領域Ｔ２には存在せず現像ニップ領域Ｔ１と後半領域Ｔ３にのみ存在し、しかも、進行に伴って後半領域Ｔ３側の解析対象の現像剤粒子１０２の量が次第に多くなる。換言すると、解析の進行に伴って、後半領域Ｔ３での現像剤粒子１０２の粒子密度は前半領域Ｔ２や現像ニップ領域Ｔ１での現像剤粒子１０２の粒子密度よりも高くなる。したがって、現像剤粒子１０２に及ぼす粒子間相互作用計算において、実際に計算を要する粒子の割合も、解析の進行（つまり解析対象粒子の時間変動）に伴って、後半領域Ｔ３の方が前半領域Ｔ２や現像ニップ領域Ｔ１よりも高くなる。 Therefore, as can be seen by comparing FIG. 7 (2) and FIG. 10A, in FIG. 10A, the developer particles 102 to be analyzed do not exist in the first half area T2, but exist only in the development nip area T1 and the second half area T3. As the process proceeds, the amount of developer particles 102 to be analyzed on the second half area T3 side gradually increases. In other words, as the analysis proceeds, the particle density of the developer particles 102 in the second half region T3 becomes higher than the particle density of the developer particles 102 in the first half region T2 and the development nip region T1. Therefore, in the calculation of the interaction between particles on the developer particle 102, the ratio of the particles that actually need to be calculated is also increased in the first half region T2 in the second half region T3 as the analysis progresses (that is, the time variation of the analysis target particles). Or higher than the development nip region T1.
そこで、第４実施形態では、解析負荷分配処理部２５１は、時間経過に伴い粒子密度が高くなる後半領域Ｔ３に属する現像剤粒子１０２は、解析負荷が大きくなるので、計算性能の高いプロセッサコアに割り当て、一方、時間経過に伴い粒子密度が低くなる前半領域Ｔ２や現像ニップ領域Ｔ１に属する現像剤粒子１０２は、解析負荷が小さくなるので、計算性能の低いプロセッサコアに割り当てるように変更する。
Therefore, in the fourth embodiment, the analysis load
本事例の場合、当初（第１実施形態）は、現像ニップ領域Ｔ１に属する粒子番号０〜１５は粒子間相互作用の計算負荷が高く計算性能の高いクワッドコア２３４Ｂ_0（ＣＰＵ＃０〜３）およびクワッドコア２３４Ｂ_1（ＣＰＵ＃４〜７）に割り当て、前半領域Ｔ２や後半領域Ｔ３に属する粒子番号１６〜３１は粒子間相互作用の計算負荷が低くて済むので、計算性能の低いクワッドコア２３４Ｂ_2（ＣＰＵ＃８〜１１）およびクワッドコア２３４Ｂ_3（ＣＰＵ＃１２〜１５）に割り当てている（図７Ａ参照）。
In the present case, initially (first embodiment), the
たとえば、後半領域Ｔ３をクワッドコア２３４Ｂ_2が担当し、前半領域Ｔ２をクワッドコア２３４Ｂ_3が担当するものとする。この場合、解析の進行に対応したプロセッサコアの割当て変更に当たっては、図１０Ｂに示すように、現像ニップ領域Ｔ１を担当する計算性能の高いクワッドコア２３４Ｂ_0，２３４Ｂ_1の何れか（図９Ｂでは２３４Ｂ_1）と後半領域Ｔ３を担当する計算性能の低いクワッドコア２３４Ｂ_2を入れ替えればよい。このときには、それぞれが担当している現像剤粒子１０２のデータを、予備の情報処理装置２０３を介して交換する。
For example, the quad core 234B_2 is in charge of the second half area T3, and the quad core 234B_3 is in charge of the first half area T2. In this case, when changing the allocation of the processor cores corresponding to the progress of the analysis, as shown in FIG. 10B, one of the quad cores 234B_0 and 234B_1 having high calculation performance in charge of the development nip region T1 (234B_1 in FIG. 9B) The quad core 234B_2 having low calculation performance in charge of the second half area T3 may be replaced. At this time, the data of the developer particles 102 in charge of each is exchanged via the spare
第１実施形態で処理性能の低いクワッドコア２３４Ｂで計算した後半領域Ｔ３は、解析の進行に伴う現像剤粒子１０２の移動により初期状態より現像剤粒子１０２の数が増加するため解析負荷が増加するが、第４実施形態では、規定数以上の粒子数が後半領域Ｔ３に属するようになった時点で、処理性能の高いクワッドコア２３４Ｂに交換する。これにより、解析の進行により各領域（現像ニップ領域Ｔ１、前半領域Ｔ２、後半領域Ｔ３）での相互作用力の計算量が変化する場合でも、粒子数の増加に応じた計算性能の高い計算機を利用した粒子挙動解析が実施される。
In the latter half region T3 calculated with the
以上、本発明について実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で前記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。 As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. Various changes or improvements can be added to the above-described embodiment without departing from the gist of the invention, and embodiments to which such changes or improvements are added are also included in the technical scope of the present invention.
また、前記の実施形態は、クレーム（請求項）に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組合せの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組合せにより種々の発明を抽出できる。実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。 Further, the above embodiments do not limit the invention according to the claims (claims), and all combinations of features described in the embodiments are not necessarily essential to the solution means of the invention. Absent. The embodiments described above include inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. Even if some constituent requirements are deleted from all the constituent requirements shown in the embodiment, as long as an effect is obtained, a configuration from which these some constituent requirements are deleted can be extracted as an invention.
＜変形例＞
たとえば、前記実施形態では、複数の計算機として、具体的には数値演算処理部２３４を構成するプロセッサコアやマルチコアを用いて並行計算する例を示したが、数値演算処理部２３４はプロセッサコアやマルチコアと言われるＣＰＵで構成しソフトウェア処理も併用して粒子挙動解析用の計算処理を実行することに限らず、同様の計算機能をなすハードウェア回路で実現してもよいし、また、ハードウェア回路とソフトウェア処理との併用により実現してもよい。
<Modification>
For example, in the above-described embodiment, an example in which parallel calculation is performed using a processor core or a multicore that configures the numerical
前記実施形態では、複数の計算機（具体的にはプロセッサコア）を用いて並行計算する際の分割手法として力分割法を適用する例で説明したが、処理能力と計算量に応じて分配制御を行なう前記実施形態の仕組みは力分割法以外に適用してもよい。 In the above-described embodiment, an example in which the force division method is applied as a division method when performing parallel calculation using a plurality of computers (specifically, processor cores) has been described. However, distribution control is performed according to processing capacity and calculation amount. The mechanism of the embodiment to be performed may be applied other than the force division method.
たとえば、図１において、感光体１０と現像ロール１４０の各周縁が対向し現像作用の行なわれる範囲領域（現像ニップ領域）に関する現像剤粒子１０２の挙動解析では、記録画像に応じて帯電されている感光体１０の表面へのトナー粒子の飛翔および感光体１０への付着の状況が記録画像の画質を左右する。よって、現像ニップ領域に関してある程度広い解析対象領域を設定して領域分割法を適用する。この際に、並行計算システムを構成する計算機の処理性能に差がある場合には、前記実施形態と同様にして、処理能力と計算量に応じて分配制御を行なうようにすればよい。
For example, in FIG. 1, in the behavior analysis of the developer particles 102 regarding the range region (development nip region) where the peripheral edges of the
また、図１において、現像装置４０の攪拌プロセスの解析では、図示しない攪拌搬送ロールにより現像剤粒子１０２が攪拌・搬送される攪拌搬送領域や、攪拌搬送領域と層形成領域との間のピックアップ領域や現像剤粒子１０２の回収されるピックオフ領域での解析が重要となる。よって、現像ロール１４０を解析対象領域に設定して領域分割法を適用する。これらの際に、並行計算システムを構成する計算機の処理性能に差がある場合には、前記実施形態と同様にして、処理能力と計算量に応じて分配制御を行なうようにすればよい。
In FIG. 1, in the analysis of the agitation process of the developing device 40, the agitation conveyance area where the developer particles 102 are agitated and conveyed by an agitation conveyance roll (not shown), and the pickup area between the agitation conveyance area and the layer formation area In addition, analysis in the pick-off region where the developer particles 102 are collected is important. Therefore, the developing
なお、領域分割法では、プロセッサ数（ノード数）を過度に増やすと、全処理時間における通信時間の比率が増大して並行化の効果が飽和する。全解析処理に占める通信処理に要する時間の割合が力分割法よりも多くなる。 In the area division method, if the number of processors (number of nodes) is excessively increased, the ratio of communication time in the total processing time increases and the parallelization effect is saturated. The proportion of time required for communication processing in the entire analysis processing is larger than that in the force division method.
図示しないが、粒子分割法（粒子分割並行化処理）は力分割法と似通っており、粒子をマトリクス状に配置する。よって、粒子分割法への適用においては、解析対象粒子を、マトリクス上の決められた位置に対応付ければよく、力分割法で説明した前記実施形態と殆ど同様に考えればよい。そしてこの際に、並行計算システムを構成する計算機の処理性能に差がある場合には、前記実施形態と同様にして、処理能力と計算量に応じて分配制御を行なうようにすればよい。なお、力分割法では、力マトリクスの特定プロセッサとの間でのみ計算データの通信を行なうのに対して粒子分割法では全プロセッサ間でデータ通信が必要とされ、領域分割法と同様に、全解析処理に占める通信処理に要する時間の割合が力分割法よりも多くなる。 Although not shown, the particle division method (particle division parallelization process) is similar to the force division method, and particles are arranged in a matrix. Therefore, in application to the particle division method, the analysis target particle may be associated with a determined position on the matrix, and may be considered almost the same as the embodiment described in the force division method. At this time, if there is a difference in the processing performance of the computers constituting the parallel computing system, distribution control may be performed according to the processing capacity and the calculation amount in the same manner as in the above embodiment. The force division method communicates calculation data only with a specific processor of the force matrix, whereas the particle division method requires data communication among all processors. The proportion of time required for communication processing in the analysis processing is larger than that in the force division method.
こういった点では、複数プロセッサを使用した並行化処理による全処理時間の短縮性能という点では、領域分割法や粒子分割法を適用する場合に比べて、力分割法へ前記実施形態を適用した方が、粒子挙動解析処理時間は短縮される。 In these respects, the embodiment is applied to the force division method compared to the case of applying the region division method or the particle division method in terms of the performance reduction of the total processing time by the parallel processing using a plurality of processors. However, the particle behavior analysis processing time is shortened.
前記実施形態は、情報処理装置が適用される具体例として粒子挙動解析装置を例に説明するとともに、解析対象粒子が存在する装置としては画像形成装置を例に説明したが、これは一例に過ぎない。 In the above-described embodiment, the particle behavior analysis apparatus is described as an example to which the information processing apparatus is applied, and the image forming apparatus is described as an example of the apparatus having the analysis target particle. However, this is only an example. Absent.
たとえば、粒子挙動解析は、現像装置４０における攪拌プロセスや現像プロセスへの適用に限定されない。たとえば、電子写真方式の転写装置における転写プロセスや、クリーニング装置における清掃プロセスにも適用してよい。また、粒子種や作用力を問わず、あらゆる粒子（粉体）を取り扱うシステムのシミュレーションにも同様に適用してよい。電子写真方式以外では、岩石などの落石シミュレーション、ホッパー内の粉の流動シミュレーション、製薬用製剤装置内の粉末体の流動シミュレーションなどへ適用してもよい。 For example, the particle behavior analysis is not limited to application to the stirring process or the development process in the developing device 40. For example, the present invention may be applied to a transfer process in an electrophotographic transfer device and a cleaning process in a cleaning device. Moreover, you may apply similarly to the simulation of the system which handles all particle | grains (powder) irrespective of a particle | grain kind and action force. Other than the electrophotographic method, the present invention may be applied to rock fall simulation of rocks, powder flow simulation in a hopper, powder flow simulation in a pharmaceutical preparation device, and the like.
また、分子レベルでの挙動解析へ適用してもよい。この場合、たとえば、粒子の分子を構成する原子種（原子の種類）と各計算部の処理性能に基づき、解析対象要素を分配するようにすればよい。たとえば、分子動力学（Molecular Dynamics：MD）法での分子動力学シミュレーションにおいて、挙動の主体となる原子種については優先的に高性能のものに担当させるようにすればよい。 Moreover, you may apply to the behavioral analysis in a molecular level. In this case, for example, the analysis target elements may be distributed based on the atomic species (atom types) constituting the particle molecules and the processing performance of each calculation unit. For example, in the molecular dynamics simulation by the molecular dynamics (MD) method, the atomic species that are the main behavior may be preferentially assigned to the high-performance one.
何れの場合でも、並行計算システムで粒子挙動解析を行なう際にシステムを構成する各計算部や計算機能部の処理性能が異なる場合に、その処理性能と粒子相互作用力の計算量に基づいて、本実施形態を適用しない場合よりも、各計算部や計算機能部での解析処理時間の差が小さくなるようにすることで全体としての解析処理時間が短縮するように、負荷分配を行なえばよい。 In any case, when the processing performance of each calculation unit and calculation function unit constituting the system is different when performing particle behavior analysis in the parallel calculation system, based on the calculation amount of the processing performance and particle interaction force, Compared to the case where the present embodiment is not applied, the load distribution may be performed so that the analysis processing time as a whole is shortened by reducing the difference in the analysis processing time between the calculation units and the calculation function units. .
また、前記実施形態の仕組みは、複数の計算機（プロセッサコア）で粒子挙動解析の並行計算を行なう場合において、処理性能に他と差がある計算機が存在するときに各計算機に同量の計算を行なわせようとすることに伴う処理効率低下を抑制するものであるから、同様のシステム構成を持つ情報処理装置（情報処理システム、並行計算機システム）に、前記実施形態の仕組みが同様に適用されることは自明である。その場合、計算処理対象は粒子挙動解析に限定されず、一般的なものでよく、数値演算処理部２３４は入力された計算情報に基づき情報処理計算を行なう計算部に置き換え、解析負荷分配処理部２５１，２３３は、各計算機の処理性能に基づき、各計算機での計算処理時間差が本実施形態を適用しない場合よりも小さくなるように（究極には、各計算機での計算処理時間が均等となるように）が、各計算機が担当する計算量を分配するものとすればよい。
In addition, the mechanism of the above embodiment is that when performing parallel calculation of particle behavior analysis with a plurality of computers (processor cores), when there is a computer with a difference in processing performance, the same amount of calculation is performed on each computer. Since it is intended to suppress a reduction in processing efficiency due to the execution, the mechanism of the above embodiment is similarly applied to an information processing apparatus (information processing system, parallel computer system) having a similar system configuration. That is obvious. In this case, the calculation processing target is not limited to the particle behavior analysis and may be a general one. The numerical
また、前記実施形態では、解析負荷分配処理部２５１を、計算管理ノードとして機能する主粒子挙動解析装置２０２ａに設け、この主粒子挙動解析装置２０２ａも粒子挙動解析システム２００の一部を構成する粒子挙動解析装置２０２として説明したが、このことは必須ではない。粒子挙動解析を行なう複数の粒子挙動解析装置２０２（計算機）とは別の情報処理装置に解析負荷分配処理部２５１を設けたシステム構成にしてもよい。その場合、複数の粒子挙動解析装置の処理性能に基づき各粒子挙動解析装置が扱う解析対象要素を分配する専用の装置が必要となるので、前記実施形態よりも情報処理装置（計算機）が１つ増えることになる。
In the embodiment, the analysis load
同様のことは、粒子挙動解析装置２０２がマルチコアで構成される場合に、各粒子挙動解析装置２０２に解析負荷分配処理部２３３を設けるか、それとも粒子挙動解析装置２０２とは別の情報処理装置に解析負荷分配処理部２３３を設けるかについても言えることである。つまり、第２・第３構成例では、解析負荷分配処理部２３３を、各粒子挙動解析装置２０２に設けるものとして説明したが、このことは必須ではない。粒子挙動解析を行なう複数の粒子挙動解析装置２０２（計算機）とは別の情報処理装置に解析負荷分配処理部２３３を設けたシステム構成にしてもよい。この場合、解析負荷分配処理部２３３用の情報処理装置を粒子挙動解析装置２０２ごとに設けるシステムが考えられるし、各粒子挙動解析装置２０２に共通の解析負荷分配処理部２３３用の１つの情報処理装置を設けるシステムも考えられる。何れの場合も、マルチコアを構成するコアプロセッサの処理性能に基づき各コアプロセッサが扱う解析対象要素を分配する専用の装置が必要となるので、前記実施形態よりも情報処理装置（計算機）が増えることになる。
Similarly, when the particle
前記実施形態の記載を踏まえれば、特許請求の範囲に記載した請求項に係る発明の他に、たとえば、以下の発明が抽出される。以下列記する。 Based on the description of the embodiment, for example, the following inventions are extracted in addition to the inventions according to the claims described in the claims. The following is listed.
＜付記１＞
分配処理部は、解析対象要素や計算対象要素を、力行列を使用した力分割法により分割し、それぞれの分割部分の解析対象要素や計算対象要素を各計算部に分配する。
<
The distribution processing unit divides the analysis target element and the calculation target element by a force division method using a force matrix, and distributes the analysis target element and the calculation target element of each divided portion to each calculation unit.
付記１によれば、領域分割法や粒子分割法を適用する場合に比べて、相互作用力の処理時間を短縮できる。
According to
＜付記２＞
計算部は、電子写真方式により画像を出力媒体上に形成する画像形成装置における現像剤粒子の挙動を解析するための粒子間相互作用力の計算を行なう。
<
The calculation unit calculates an interaction force between particles for analyzing the behavior of developer particles in an image forming apparatus that forms an image on an output medium by an electrophotographic method.
付記２によれば、画像形成装置における現像剤粒子の挙動を解析する場合において、各計算部の計算性能によらず、全ての計算部の処理性能を利用した並行処理により、付記２を適用しない場合よりも処理時間を短くすることができる。
According to
＜付記３＞
付記２において、現像剤粒子は磁性を持つキャリア粒子と非磁性のトナー粒子を含む。
<
In
付記３によれば、現像剤粒子が磁性を持つキャリア粒子と非磁性のトナー粒子で構成されている場合であっても、粒子種の影響を受けることなく、全ての計算部の処理性能を利用して並行処理を実行することができる。
According to
１…画像形成装置、１０…感光体、２０…帯電装置、３０…露光装置、４０…現像装置、５０…転写装置、６０…クリーニング装置、７０…定着装置、１０２…現像剤粒子、１０２ａ…キャリア粒子、１０２ｂ…トナー粒子、１４０…現像ロール、１５０…規制トリマー、２００…粒子挙動解析システム、２０２…粒子挙動解析装置、２０３…予備の情報処理装置、２０４…情報出力装置、２０８…ネットワーク管理装置、２０９…ネットワーク、２１０…指示入力装置、２１２…表示装置、２２０…データ入力部、２３０…データ処理部、２３２…データ受付部、２３３…解析負荷分配処理部、２３４…数値演算処理部、２３４Ｂ…クワッドコア（マルチコアの一例）、２３５…バスインタフェース部、２３７…メモリアクセス制御部、２３８…データ記憶部、２３９Ａ…プロセッサコア部、２３９Ｂ，２３９Ｃ…マルチコア部、２４０…情報提示部、２５０…分割処理部、２５１…解析負荷分配処理部
DESCRIPTION OF
Claims (20)
解析対象範囲内の解析対象要素を、前記複数の粒子挙動解析装置のそれぞれに分配する第１の分配処理部を備えた情報処理装置と、
を備え、
前記第１の分配処理部は、前記複数の粒子挙動解析装置の前記粒子挙動計算部の処理性能に基づき、各粒子挙動解析装置が扱う解析対象要素を分配する
粒子挙動解析システム。 A plurality of particle behavior analysis devices including a reception unit that receives distributed analysis target elements and a particle behavior calculation unit that performs particle behavior calculation according to a predetermined parallel processing division method based on the analysis target elements received by the reception unit When,
An information processing apparatus including a first distribution processing unit that distributes an analysis target element within an analysis target range to each of the plurality of particle behavior analysis apparatuses;
With
The first distribution processing unit distributes analysis target elements handled by each particle behavior analysis device based on the processing performance of the particle behavior calculation unit of the plurality of particle behavior analysis devices.
請求項１に記載の粒子挙動解析システム。 The particle behavior analysis system according to claim 1, wherein the first distribution processing unit is provided in any of a plurality of particle behavior analysis devices including the particle behavior calculation unit.
前記粒子挙動計算部が、前記予め決められた並行処理の分割法に従って前記記憶部との間で計算情報の入出力を行ないながら粒子挙動計算を行なう複数の粒子挙動計算機能部の組合せで構成されており、
さらに、前記第１の分配処理部により当該粒子挙動解析装置に分配された解析対象要素を、前記複数の粒子挙動計算機能部のそれぞれに分配する第２の分配処理部を備え、
前記第２の分配処理部は、前記複数の粒子挙動計算機能部の処理性能に基づき、各粒子挙動計算機能部が扱う解析対象要素を分配する
請求項１または２に記載の粒子挙動解析システム。 The particle behavior analyzer is
The particle behavior calculation unit is configured by a combination of a plurality of particle behavior calculation function units that perform particle behavior calculation while inputting / outputting calculation information to / from the storage unit according to the predetermined parallel processing division method. And
Furthermore, a second distribution processing unit that distributes the analysis target element distributed to the particle behavior analysis device by the first distribution processing unit to each of the plurality of particle behavior calculation function units,
The particle behavior analysis system according to claim 1, wherein the second distribution processing unit distributes analysis target elements handled by each particle behavior calculation function unit based on the processing performance of the plurality of particle behavior calculation function units.
請求項３に記載の粒子挙動解析システム。 The particle behavior calculation function unit further includes a combination of a plurality of particle behavior calculation function units for performing particle behavior calculation while inputting / outputting calculation information to / from the storage unit according to the predetermined parallel processing division method The particle behavior analysis system according to claim 3, comprising:
前記分配処理部は、前記複数の粒子挙動解析装置の前記粒子挙動計算部の処理性能に基づき、各粒子挙動解析装置が扱う解析対象要素を分配する
情報処理装置。 For multiple particle behavior analyzers equipped with a particle behavior calculator that calculates particle behavior according to a predetermined parallel processing division method, the analysis target elements within the analysis target range are assigned to each particle behavior analyzer. A distribution processing unit for distributing to each of the calculation units;
The distribution processing unit distributes analysis target elements handled by each particle behavior analysis device based on the processing performance of the particle behavior calculation unit of the plurality of particle behavior analysis devices.
請求項５に記載の情報処理装置。 In the case where there is a difference in processing performance between any one of the plurality of particle behavior calculation units and the other, the distribution processing unit is more in each particle behavior calculation unit than when the analysis target elements in the analysis target range are evenly distributed. The information processing apparatus according to claim 5, wherein the amount of the analysis target element handled by each particle behavior calculation unit is controlled so that a difference in the analysis processing time is small.
前記分配処理部は、前記複数の粒子挙動計算機能部の処理性能に基づき、各粒子挙動計算機能部が扱う解析対象要素を分配する
情報処理装置。 Analysis target distributed to each of a plurality of particle behavior analyzers having a particle behavior calculator composed of a combination of a plurality of particle behavior calculators that perform particle behavior calculation according to a predetermined parallel processing division method A distribution processing unit that further distributes the element to each of the particle behavior calculation function units;
The distribution processing unit distributes an analysis target element handled by each particle behavior calculation function unit based on processing performance of the plurality of particle behavior calculation function units.
請求項７に記載の情報処理装置。 When the distribution processing unit has a difference in processing performance from any of the plurality of particle behavior calculation function units, each particle behavior calculation function is more than the case where the analysis target elements in the analysis target range are evenly distributed. The information processing apparatus according to claim 7, wherein the amount of analysis target elements handled by each particle behavior calculation function unit is controlled so that a difference in analysis processing time between the units is small.
請求項５〜８の内の何れか一項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 5 to 8, wherein the distribution processing unit distributes the analysis target element based on a particle density in the analysis target region and the processing performance.
請求項９に記載の情報処理装置。 The distribution processing unit distributes the analysis target element to those having high processing performance for those having a high particle density, and distributes the analysis target elements to those having low processing performance for those having a low particle density. The information processing apparatus described in 1.
請求項５〜８の内の何れか一項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 5 to 8, wherein the distribution processing unit distributes the analysis target element based on a region to which particles belong and the processing performance.
請求項１１に記載の情報処理装置。 12. The distribution processing unit distributes the analysis target element to a high processing performance for a region with a large number of particles, and distributes the analysis target element to a low processing performance for a region with a small number of particles. The information processing apparatus described in 1.
請求項５〜８，１１，１２の内の何れか一項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 5 to 8, 11, and 12, wherein the distribution processing unit distributes the analysis target element based on a type of particle and the processing performance.
請求項１３に記載の情報処理装置。 The distribution processing unit distributes the analysis target element to those having high processing performance for those having a large number of particles in the analysis target region, and the analysis target element to those having low processing performance for those having a small number of particles. The information processing apparatus according to claim 13.
請求項５〜１４の内の何れか一項に記載の情報処理装置。 The distribution processing unit cooperates with copy and replacement of calculation information by the information processing device according to a change in the amount of the analysis target element within the analysis target range as the particle behavior analysis process proceeds, and the analysis target The information processing apparatus according to any one of claims 5 to 14, wherein the elements are redistributed.
前記分配処理部は、
粒子挙動計算の負荷が高くなったものと粒子挙動計算の負荷が低くなったものとを交換するように、前記解析対象要素を再分配し、
前記第２の情報処理装置に対しては、粒子挙動計算の負荷が高くなったものと粒子挙動計算の負荷が低くなったものとの間で、計算情報の複写と入替えを行なうように制御する
請求項１５に記載の情報処理装置。 When the particle behavior analysis system is provided with a second information processing device that copies and replaces calculation information with the particle behavior analysis device,
The distribution processing unit includes:
Redistributing the elements to be analyzed so as to exchange the one with a higher load of particle behavior calculation and the one with a lower load of particle behavior calculation,
The second information processing apparatus is controlled so that calculation information is copied and replaced between the one with a high particle behavior calculation load and the one with a low particle behavior calculation load. The information processing apparatus according to claim 15.
解析対象範囲内の解析対象要素を、前記粒子挙動計算部および通信手段で接続された他の粒子挙動解析装置の各粒子挙動計算部のそれぞれに分配する分配処理部と、
を備え、
前記分配処理部は、それぞれの前記粒子挙動計算部の処理性能に基づき、各粒子挙動計算部が扱う解析対象要素を分配する
粒子挙動解析装置。 A particle behavior calculation unit for calculating particle behavior according to a predetermined parallel processing division method;
A distribution processing unit that distributes the analysis target element within the analysis target range to each of the particle behavior calculation units of the particle behavior calculation unit and other particle behavior analysis devices connected by communication means;
With
The distribution processing unit distributes the analysis target element handled by each particle behavior calculation unit based on the processing performance of each particle behavior calculation unit.
解析対象範囲内の解析対象要素を、前記複数の粒子挙動計算機能部のそれぞれに分配する分配処理部と、
を備え、
前記分配処理部は、前記複数の粒子挙動計算機能部の処理性能に基づき、各粒子挙動計算機能部が扱う解析対象要素を分配する
粒子挙動解析装置。 A particle behavior calculation unit composed of a combination of a plurality of particle behavior calculation function units for performing particle behavior calculation according to a predetermined parallel processing division method;
A distribution processing unit that distributes the analysis target element within the analysis target range to each of the plurality of particle behavior calculation function units;
With
The distribution processing unit distributes analysis target elements handled by each particle behavior calculation function unit based on the processing performance of the plurality of particle behavior calculation function units.
通信手段で接続された前記複数の計算部のそれぞれに計算対象要素を分配する分配処理部と、
を備え、
前記分配処理部は、前記複数の計算部の処理性能に基づき、各計算部が扱う計算対象要素を分配する
情報処理システム。 A plurality of calculation units for performing calculation processing on the input calculation target element;
A distribution processing unit that distributes a calculation target element to each of the plurality of calculation units connected by communication means;
With
The distribution processing unit distributes calculation target elements handled by each calculation unit based on processing performance of the plurality of calculation units.
として電子計算装置を機能させるプログラム。 An electronic computing device is used as a distribution processing unit that distributes calculation information handled by each calculation unit to a plurality of calculation units that perform information processing calculation on the input calculation information based on each processing performance of the plurality of calculation units. A program to function.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009149512A JP2011008382A (en) | 2009-06-24 | 2009-06-24 | Particle behavior analysis system, information processing apparatus, particle behavior analysis apparatus, information processing system and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2011008382A true JP2011008382A (en) | 2011-01-13 |
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|---|---|---|---|
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018061976A1 (en) * | 2016-09-28 | 2018-04-05 | 株式会社日立国際電気 | Image processing device |
| US10311553B2 (en) | 2015-03-04 | 2019-06-04 | Olympus Corporation | Image-processing device |
| US10510147B2 (en) | 2015-05-14 | 2019-12-17 | Olympus Corporation | Image processing device |
-
2009
- 2009-06-24 JP JP2009149512A patent/JP2011008382A/en active Pending
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| US10853949B2 (en) | 2016-09-28 | 2020-12-01 | Hitachi Kokusai Electric Inc. | Image processing device |
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