JPH06131312A - 並行処理方法およびシステム - Google Patents
並行処理方法およびシステムInfo
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- JPH06131312A JPH06131312A JP4010366A JP1036692A JPH06131312A JP H06131312 A JPH06131312 A JP H06131312A JP 4010366 A JP4010366 A JP 4010366A JP 1036692 A JP1036692 A JP 1036692A JP H06131312 A JPH06131312 A JP H06131312A
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
- G06N5/046—Forward inferencing; Production systems
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 可能な最高速を確実に実現できる並行処理方
法およびシステムを提供する。 【構成】 同一データから同一処理結果を導出する複数
の異種アルゴリズムにより同一データを並行して処理し
処理結果を導出する。あるアルゴリズムが最も早く処理
結果を導出したとき、その処理結果を採用し、他のアル
ゴリズムによる処理を停止する。あるいは、あるアルゴ
リズムが最も早く処理結果を導出したとき、その処理結
果を採用し、他のアルゴリズムによる処理を中断し、前
記処理結果のデータを反映した同一のデータを複数の異
種アルゴリズムにより再び並行して処理し、あるアルゴ
リズムが最も早く処理結果を導出したとき、その処理結
果を採用し、他のアルゴリズムによる処理を中断し、こ
れを停止に至るまで繰り返す。 【効果】 推論，ソート，データ圧縮，シュミュレーシ
ョン，ニューロ学習などを最高速に処理できる。
法およびシステムを提供する。 【構成】 同一データから同一処理結果を導出する複数
の異種アルゴリズムにより同一データを並行して処理し
処理結果を導出する。あるアルゴリズムが最も早く処理
結果を導出したとき、その処理結果を採用し、他のアル
ゴリズムによる処理を停止する。あるいは、あるアルゴ
リズムが最も早く処理結果を導出したとき、その処理結
果を採用し、他のアルゴリズムによる処理を中断し、前
記処理結果のデータを反映した同一のデータを複数の異
種アルゴリズムにより再び並行して処理し、あるアルゴ
リズムが最も早く処理結果を導出したとき、その処理結
果を採用し、他のアルゴリズムによる処理を中断し、こ
れを停止に至るまで繰り返す。 【効果】 推論，ソート，データ圧縮，シュミュレーシ
ョン，ニューロ学習などを最高速に処理できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、並行処理方法およびシ
ステムに関し、特に、推論やソート処理等の高速化に有
用である。
ステムに関し、特に、推論やソート処理等の高速化に有
用である。
【０００２】
【従来の技術】並行処理方法およびシステムとは、同一
データから同一処理結果を導出する複数の処理を並行し
て実行する方法およびシステムである。従来の並行処理
システムとしては、フォールト・トレラント・システム
や，高信頼化システムなどが知られている。
データから同一処理結果を導出する複数の処理を並行し
て実行する方法およびシステムである。従来の並行処理
システムとしては、フォールト・トレラント・システム
や，高信頼化システムなどが知られている。
【０００３】フォールト・トレラント・システムは、メ
インのプロセッサ群でデータを処理するのと並行して、
サブのプロセッサ群により同一のアルゴリズムで同一の
データを処理し、メインのプロセッサ群がダウンして
も、サブのプロセッサ群により処理をバックアップする
ことで処理の停止を防止する技術である。例えば、「フ
ォールト・トレラント・システム（マグロウヒルブック
社刊，１９８６）」に開示されている。
インのプロセッサ群でデータを処理するのと並行して、
サブのプロセッサ群により同一のアルゴリズムで同一の
データを処理し、メインのプロセッサ群がダウンして
も、サブのプロセッサ群により処理をバックアップする
ことで処理の停止を防止する技術である。例えば、「フ
ォールト・トレラント・システム（マグロウヒルブック
社刊，１９８６）」に開示されている。
【０００４】高信頼化システムは、複数のプロセッサ群
により同一のアルゴリズムで同一のデータを処理し、そ
れらプロセッサ群の導出結果を照合することにより、導
出結果の信頼性の向上を図る技術である。
により同一のアルゴリズムで同一のデータを処理し、そ
れらプロセッサ群の導出結果を照合することにより、導
出結果の信頼性の向上を図る技術である。
【０００５】なお、並行処理システムと類似するものと
して、一つの仕事を複数のプロセッサで分担して並列処
理する並列処理システムがある。しかし、並行処理シス
テムでは１つの処理を停止しても他の処理で処理結果を
導出できるのに対し、並列処理システムでは１つの処理
を停止すると処理結果を導出できなくなり、両者は異質
のシステムである。並列処理システムの目的は、処理の
高速化および負荷の軽減である。例えば「情報処理学会
論文誌（１９８９年、ボリューム３０、ナンバー４、第
４８６頁〜第４９４頁）」や特開平１−９８０２６号公
報には、推論の高速化を目的とした並列処理システムが
開示されている。
して、一つの仕事を複数のプロセッサで分担して並列処
理する並列処理システムがある。しかし、並行処理シス
テムでは１つの処理を停止しても他の処理で処理結果を
導出できるのに対し、並列処理システムでは１つの処理
を停止すると処理結果を導出できなくなり、両者は異質
のシステムである。並列処理システムの目的は、処理の
高速化および負荷の軽減である。例えば「情報処理学会
論文誌（１９８９年、ボリューム３０、ナンバー４、第
４８６頁〜第４９４頁）」や特開平１−９８０２６号公
報には、推論の高速化を目的とした並列処理システムが
開示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従来の並行処理システ
ムであるフォールト・トレラント・システムや，高信頼
化システムは、処理がストップすることを防止したり，
処理結果の信頼性を向上することを目的としており、処
理の高速化は目的としておらず、実際、高速化は達成で
きない。
ムであるフォールト・トレラント・システムや，高信頼
化システムは、処理がストップすることを防止したり，
処理結果の信頼性を向上することを目的としており、処
理の高速化は目的としておらず、実際、高速化は達成で
きない。
【０００７】一方、並列処理システムは処理を高速化で
きるが、高速化できる程度はアルゴリズムに依存する。
図９に、同一のデータを異なる推論アルゴリズムで並列
処理した場合の推論速度を、横軸に推論時間，縦軸に推
論サイクル数をとって示す。図９が示すように、推論ア
ルゴリズムの種類によって推論速度が異なるが、それば
かりでなく、同じ推論アルゴリズムでも推論段階によっ
て推論速度が異なる。これは、処理の内容により最高速
の推論アルゴリズムが変ることを意味している。すなわ
ち、あるアルゴリズムを採用した並列処理システムは、
並列処理でない場合に比べると高速になるが、可能な最
高速を達成しているかは不確実である。
きるが、高速化できる程度はアルゴリズムに依存する。
図９に、同一のデータを異なる推論アルゴリズムで並列
処理した場合の推論速度を、横軸に推論時間，縦軸に推
論サイクル数をとって示す。図９が示すように、推論ア
ルゴリズムの種類によって推論速度が異なるが、それば
かりでなく、同じ推論アルゴリズムでも推論段階によっ
て推論速度が異なる。これは、処理の内容により最高速
の推論アルゴリズムが変ることを意味している。すなわ
ち、あるアルゴリズムを採用した並列処理システムは、
並列処理でない場合に比べると高速になるが、可能な最
高速を達成しているかは不確実である。
【０００８】そこで、本発明の目的は、可能な最高速を
確実に実現できる並行処理方法およびシステムを提供す
ることにある。
確実に実現できる並行処理方法およびシステムを提供す
ることにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】第１の観点では、本発明
は、同一データから同一処理結果を導出する複数の異種
アルゴリズムにより同一データを並行して処理し処理結
果を導出することを特徴とする並行処理方法を提供す
る。上記並行処理方法においては、あるアルゴリズムが
最も早く処理結果を導出したとき、その処理結果を採用
し、他のアルゴリズムによる処理を停止する。あるい
は、あるアルゴリズムが最も早く処理結果を導出したと
き、その処理結果を採用し、他のアルゴリズムによる処
理を中断し、前記処理結果のデータを反映した同一のデ
ータを複数の異種アルゴリズムにより並行して処理し、
あるアルゴリズムが最も早く処理結果を導出したとき、
その処理結果を採用し、他のアルゴリズムによる処理を
中断し、これを停止に至るまで繰り返す。
は、同一データから同一処理結果を導出する複数の異種
アルゴリズムにより同一データを並行して処理し処理結
果を導出することを特徴とする並行処理方法を提供す
る。上記並行処理方法においては、あるアルゴリズムが
最も早く処理結果を導出したとき、その処理結果を採用
し、他のアルゴリズムによる処理を停止する。あるい
は、あるアルゴリズムが最も早く処理結果を導出したと
き、その処理結果を採用し、他のアルゴリズムによる処
理を中断し、前記処理結果のデータを反映した同一のデ
ータを複数の異種アルゴリズムにより並行して処理し、
あるアルゴリズムが最も早く処理結果を導出したとき、
その処理結果を採用し、他のアルゴリズムによる処理を
中断し、これを停止に至るまで繰り返す。
【００１０】第２の観点では、本発明は、異なるアルゴ
リズムによる処理を実行する複数の処理装置と、それら
処理装置の局所メモリと、制御プロセッサと、処理対象
データを格納する共有メモリと、これらを接続するネッ
トワークとを具備してなり、前記制御用プロセッサは、
共有メモリから同一の処理対象データを複数の処理装置
の局所メモリにロードし、複数の処理装置は、前記局所
メモリの処理対象データに対して処理を並行して行い、
処理結果を前記制御用プロセッサに送出することを特徴
とする並行処理システムを提供する。上記並行処理シス
テムにおいて、ある処理装置が最も早く処理結果を導出
したとき、制御プロセッサは、その処理結果を採用し、
他の処理装置による処理を停止する。あるいは、ある処
理装置が最も早く処理結果を導出したとき、制御プロセ
ッサは、その処理結果を採用し、他の処理装置による処
理を中断し、前記処理結果のデータを全ての処理装置の
局所メモリに反映させ、その後、全ての処理装置で処理
を再開させ、これを停止に至るまで繰り返す。
リズムによる処理を実行する複数の処理装置と、それら
処理装置の局所メモリと、制御プロセッサと、処理対象
データを格納する共有メモリと、これらを接続するネッ
トワークとを具備してなり、前記制御用プロセッサは、
共有メモリから同一の処理対象データを複数の処理装置
の局所メモリにロードし、複数の処理装置は、前記局所
メモリの処理対象データに対して処理を並行して行い、
処理結果を前記制御用プロセッサに送出することを特徴
とする並行処理システムを提供する。上記並行処理シス
テムにおいて、ある処理装置が最も早く処理結果を導出
したとき、制御プロセッサは、その処理結果を採用し、
他の処理装置による処理を停止する。あるいは、ある処
理装置が最も早く処理結果を導出したとき、制御プロセ
ッサは、その処理結果を採用し、他の処理装置による処
理を中断し、前記処理結果のデータを全ての処理装置の
局所メモリに反映させ、その後、全ての処理装置で処理
を再開させ、これを停止に至るまで繰り返す。
【００１１】
【作用】本発明による並行処理方法およびシステムで
は、与えられたデータに対して複数のアルゴリズムによ
り並行して処理を行い、最も早く（最短時間で）導出さ
れた処理結果を採用する。このため、可能な最高速で確
実に処理結果を得られるようになる。
は、与えられたデータに対して複数のアルゴリズムによ
り並行して処理を行い、最も早く（最短時間で）導出さ
れた処理結果を採用する。このため、可能な最高速で確
実に処理結果を得られるようになる。
【００１２】
【実施例】以下、図に示す実施例を用いて本発明をさら
に詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定され
るものではない。 −第１実施例− 図１は、本発明の第１実施例による並行推論システム１
のブロック図である。この並行推論システム１は、結合
ネットワーク６に、制御用プロセッサ２と，共有メモリ
３と，ユーザ端末４と，外部記憶装置５と，ＲＥＴＥ型
照合処理プロセッサ群７と，ＴＲＥＡＴ型照合処理プロ
セッサ群８と，ＸＣ型照合処理プロセッサ群９とを接続
した構成である。
に詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定され
るものではない。 −第１実施例− 図１は、本発明の第１実施例による並行推論システム１
のブロック図である。この並行推論システム１は、結合
ネットワーク６に、制御用プロセッサ２と，共有メモリ
３と，ユーザ端末４と，外部記憶装置５と，ＲＥＴＥ型
照合処理プロセッサ群７と，ＴＲＥＡＴ型照合処理プロ
セッサ群８と，ＸＣ型照合処理プロセッサ群９とを接続
した構成である。
【００１３】制御用プロセッサ２は、後述するように、
推論の並行進行を制御する。共有メモリ３は、プログラ
ム部３１に推論のルールと推論制御プログラムを格納
し、データ部３２に推論のためのデータであるファクト
を格納する。外部記憶装置５は、ルールとファクトとか
らなる知識表現５１を記憶している。結合ネットワーク
６は、データ転送や各種命令の転送を行うネットワーク
である。
推論の並行進行を制御する。共有メモリ３は、プログラ
ム部３１に推論のルールと推論制御プログラムを格納
し、データ部３２に推論のためのデータであるファクト
を格納する。外部記憶装置５は、ルールとファクトとか
らなる知識表現５１を記憶している。結合ネットワーク
６は、データ転送や各種命令の転送を行うネットワーク
である。
【００１４】ＲＥＴＥ型照合処理プロセッサ群７は、２
つのプロセッサ７１と，局所メモリ７２とから構成され
る。２つのプロセッサ７１は、局所メモリ７２に格納し
たＲＥＴＥ型照合処理プログラムを並列実行する。ＴＲ
ＥＡＴ型照合処理プロセッサ群８は、２つのプロセッサ
８１と，局所メモリ８２とから構成される。２つのプロ
セッサ８１は、局所メモリ８２に格納したＴＲＥＡＴ型
照合処理プログラムを並列実行する。ＸＣ型照合処理プ
ロセッサ群９は、２つのプロセッサ９１と，局所メモリ
９２とから構成される。２つのプロセッサ９１は、局所
メモリ９２に格納したＸＣ型照合処理プログラムを並列
実行する。
つのプロセッサ７１と，局所メモリ７２とから構成され
る。２つのプロセッサ７１は、局所メモリ７２に格納し
たＲＥＴＥ型照合処理プログラムを並列実行する。ＴＲ
ＥＡＴ型照合処理プロセッサ群８は、２つのプロセッサ
８１と，局所メモリ８２とから構成される。２つのプロ
セッサ８１は、局所メモリ８２に格納したＴＲＥＡＴ型
照合処理プログラムを並列実行する。ＸＣ型照合処理プ
ロセッサ群９は、２つのプロセッサ９１と，局所メモリ
９２とから構成される。２つのプロセッサ９１は、局所
メモリ９２に格納したＸＣ型照合処理プログラムを並列
実行する。
【００１５】図２は、知識表現５１の例である。知識表
現５１は、ルール記述１０００と，ファクト記述１００
３とから構成される。ルール記述１０００は、成立条件
を記述した〈条件部〉１００１と，その条件部１００１
の成立時に実行する内容を記述した〈ｔｈｅｎ部〉１０
０２とからなる。
現５１は、ルール記述１０００と，ファクト記述１００
３とから構成される。ルール記述１０００は、成立条件
を記述した〈条件部〉１００１と，その条件部１００１
の成立時に実行する内容を記述した〈ｔｈｅｎ部〉１０
０２とからなる。
【００１６】図３は、並行推論システム１の処理手順を
示すフローチャートである。ステップ１００では、ユー
ザによるユーザ端末４からの推論起動命令により、制御
用プロセッサ２は、外部記憶装置５内の知識表現５１
を、共有メモリ３上のプログラム部３１とデータ部３２
とにそれぞれロードする。ステップ１０１では、制御用
プロセッサ２は、データ部３２のファクト値を、照合処
理プロセッサ群７，８，９の局所メモリ７２，８２，９
２にロードする。
示すフローチャートである。ステップ１００では、ユー
ザによるユーザ端末４からの推論起動命令により、制御
用プロセッサ２は、外部記憶装置５内の知識表現５１
を、共有メモリ３上のプログラム部３１とデータ部３２
とにそれぞれロードする。ステップ１０１では、制御用
プロセッサ２は、データ部３２のファクト値を、照合処
理プロセッサ群７，８，９の局所メモリ７２，８２，９
２にロードする。
【００１７】ステップ１０２では、制御用プロセッサ２
は、プログラム部３１に記憶されている推論制御プログ
ラムを実行し、プログラム部３１に記憶されているルー
ルを解釈実行する。ステップ１０３では、制御プロセッ
サ２は、照合処理プロセッサ群７，８，９に、照合処理
命令を出し、各照合処理プロセッサ群を起動する。
は、プログラム部３１に記憶されている推論制御プログ
ラムを実行し、プログラム部３１に記憶されているルー
ルを解釈実行する。ステップ１０３では、制御プロセッ
サ２は、照合処理プロセッサ群７，８，９に、照合処理
命令を出し、各照合処理プロセッサ群を起動する。
【００１８】ステップ１０４では、照合処理プロセッサ
群７，８，９は、局所メモリ７２，８２，９２のファク
ト値を用いて照合処理を並行して実行する。なお、各照
合処理プロセッサ群７，８，９における照合処理はそれ
ぞれ２つのプロセッサによる並列処理である。ステップ
１０５では、照合処理プロセッサ群７，８，９は、一回
の照合処理が終了したら、制御用プロセッサ２に、現在
の推論サイクル数と照合結果を伝える。成立するルール
が無い場合は、推論終了データを制御用プロセッサ２に
伝える。
群７，８，９は、局所メモリ７２，８２，９２のファク
ト値を用いて照合処理を並行して実行する。なお、各照
合処理プロセッサ群７，８，９における照合処理はそれ
ぞれ２つのプロセッサによる並列処理である。ステップ
１０５では、照合処理プロセッサ群７，８，９は、一回
の照合処理が終了したら、制御用プロセッサ２に、現在
の推論サイクル数と照合結果を伝える。成立するルール
が無い場合は、推論終了データを制御用プロセッサ２に
伝える。
【００１９】ステップ１０６では、制御用プロセッサ２
は、照合処理プロセッサ群７，８，９のいずれかから推
論終了データが送られてきたか判定し、推論終了データ
が送られてきてない場合はステップ１０８に進み、推論
終了データが送られた場合はステップ１０９に進む。
は、照合処理プロセッサ群７，８，９のいずれかから推
論終了データが送られてきたか判定し、推論終了データ
が送られてきてない場合はステップ１０８に進み、推論
終了データが送られた場合はステップ１０９に進む。
【００２０】ステップ１０７では、制御用プロセッサ２
は、照合処理プロセッサ群７，８，９から送られてきた
推論サイクル数と照合結果のうち、推論サイクル数が等
しいものの中で最も早く送られてきたデータを用いて、
競合解消処理を行い、引き続きｔｈｅｎ部の実行を行
う。そして、この実行結果により共有メモリ３のファク
トデータを更新する。また、推論サイクル数も共有メモ
リ３のデータ部３２に記憶する。
は、照合処理プロセッサ群７，８，９から送られてきた
推論サイクル数と照合結果のうち、推論サイクル数が等
しいものの中で最も早く送られてきたデータを用いて、
競合解消処理を行い、引き続きｔｈｅｎ部の実行を行
う。そして、この実行結果により共有メモリ３のファク
トデータを更新する。また、推論サイクル数も共有メモ
リ３のデータ部３２に記憶する。
【００２１】ステップ１０８では、制御用プロセッサ２
は、照合結果を送ってきた照合処理プロセッサ群７，
８，９に対して、送ってきた推論サイクル数に対応した
ファクト値の更新結果を共通メモリ３より求め、対応す
る局所メモリ７２，８２，９２のファクト値に反映させ
る。そして、前記ステップ１０４に戻る。ステップ１０
９では、制御用プロセッサ２は、照合処理プロセッサ群
７，８，９に停止命令を送り、終了する。
は、照合結果を送ってきた照合処理プロセッサ群７，
８，９に対して、送ってきた推論サイクル数に対応した
ファクト値の更新結果を共通メモリ３より求め、対応す
る局所メモリ７２，８２，９２のファクト値に反映させ
る。そして、前記ステップ１０４に戻る。ステップ１０
９では、制御用プロセッサ２は、照合処理プロセッサ群
７，８，９に停止命令を送り、終了する。
【００２２】図４に、上記並行処理の場合の推論速度
を、横軸に推論時間，縦軸に推論サイクル数をとって示
す。図４から分るように、推論アルゴリズムの種類によ
って推論速度が異なるが、常に最も進んだ推論サイクル
の結果を共通メモリ３に取り出すため、最高速の推論結
果を確実に得られるようになる。
を、横軸に推論時間，縦軸に推論サイクル数をとって示
す。図４から分るように、推論アルゴリズムの種類によ
って推論速度が異なるが、常に最も進んだ推論サイクル
の結果を共通メモリ３に取り出すため、最高速の推論結
果を確実に得られるようになる。
【００２３】−第２実施例− 第２実施例は、上記第１実施例とほぼ同じであるが、図
３の処理手順に代えて図５の処理手順とする。図５の処
理手順は、そのステップ１０８Ａが、図３の処理手順と
異なるだけである。ステップ１０８Ａでは、制御用プロ
セッサ２は、最も推論サイクルの進んだファクト値の更
新結果を局所メモリ７２，８２，９２のファクト値に反
映させ、そのファクト値の推論サイクルまで各照合処理
プロセッサ群７，８，９を強制的に進める。そして、前
記ステップ１０４に戻る。
３の処理手順に代えて図５の処理手順とする。図５の処
理手順は、そのステップ１０８Ａが、図３の処理手順と
異なるだけである。ステップ１０８Ａでは、制御用プロ
セッサ２は、最も推論サイクルの進んだファクト値の更
新結果を局所メモリ７２，８２，９２のファクト値に反
映させ、そのファクト値の推論サイクルまで各照合処理
プロセッサ群７，８，９を強制的に進める。そして、前
記ステップ１０４に戻る。
【００２４】図６に、上記並行処理の場合の推論速度
を、横軸に推論時間，縦軸に推論サイクル数をとって示
す。図６から分るように、推論を最高速で進められるよ
うに成る。従って、各照合処理プロセッサ群７，８，９
の推論サイクルを強制的に進めることが可能な推論内容
あるいは推論アルゴリズムの場合には第２実施例による
のが好ましく、各照合処理プロセッサ群７，８，９の推
論サイクルを強制的に進めることが出来ない推論内容あ
るいは推論アルゴリズムの場合には第１実施例によるの
が好ましい。
を、横軸に推論時間，縦軸に推論サイクル数をとって示
す。図６から分るように、推論を最高速で進められるよ
うに成る。従って、各照合処理プロセッサ群７，８，９
の推論サイクルを強制的に進めることが可能な推論内容
あるいは推論アルゴリズムの場合には第２実施例による
のが好ましく、各照合処理プロセッサ群７，８，９の推
論サイクルを強制的に進めることが出来ない推論内容あ
るいは推論アルゴリズムの場合には第１実施例によるの
が好ましい。
【００２５】−第３実施例− 図７は、本発明の第３実施例による並行ソートシステム
１２のブロック図である。この並行ソートシステム１２
は、結合ネットワーク６に、制御用プロセッサ２と，共
有メモリ３と，ユーザ端末４と，外部記憶装置５と，単
純挿入ソート処理プロセッサ群７５と，シェーカソート
処理プロセッサ群８５と，クイックソート処理プロセッ
サ群９５とを接続した構成である。
１２のブロック図である。この並行ソートシステム１２
は、結合ネットワーク６に、制御用プロセッサ２と，共
有メモリ３と，ユーザ端末４と，外部記憶装置５と，単
純挿入ソート処理プロセッサ群７５と，シェーカソート
処理プロセッサ群８５と，クイックソート処理プロセッ
サ群９５とを接続した構成である。
【００２６】制御用プロセッサ２は、後述するように、
ソートの並行進行を制御する。共有メモリ３は、プログ
ラム部３１にソート制御プログラムを格納し、データ部
３２にソートデータを格納する。外部記憶装置５は、ソ
ートデータ５３を記憶している。結合ネットワーク６
は、データ転送や各種命令の転送を行うネットワークで
ある。
ソートの並行進行を制御する。共有メモリ３は、プログ
ラム部３１にソート制御プログラムを格納し、データ部
３２にソートデータを格納する。外部記憶装置５は、ソ
ートデータ５３を記憶している。結合ネットワーク６
は、データ転送や各種命令の転送を行うネットワークで
ある。
【００２７】単純挿入ソート処理プロセッサ群７５は、
２つのプロセッサ７１と，局所メモリ７２とから構成さ
れる。２つのプロセッサ７１は、局所メモリ７２に格納
した単純挿入ソート処理プログラムを並列実行する。シ
ェーカソート処理プロセッサ群８５は、２つのプロセッ
サ８１と，局所メモリ８２とから構成される。２つのプ
ロセッサ８１は、局所メモリ８２に格納したシェーカソ
ート処理プログラムを並列実行する。クイックソート処
理プロセッサ群９５は、２つのプロセッサ９１と，局所
メモリ９２とから構成される。２つのプロセッサ９１
は、局所メモリ９２に格納したクイックソート処理プロ
グラムを並列実行する。
２つのプロセッサ７１と，局所メモリ７２とから構成さ
れる。２つのプロセッサ７１は、局所メモリ７２に格納
した単純挿入ソート処理プログラムを並列実行する。シ
ェーカソート処理プロセッサ群８５は、２つのプロセッ
サ８１と，局所メモリ８２とから構成される。２つのプ
ロセッサ８１は、局所メモリ８２に格納したシェーカソ
ート処理プログラムを並列実行する。クイックソート処
理プロセッサ群９５は、２つのプロセッサ９１と，局所
メモリ９２とから構成される。２つのプロセッサ９１
は、局所メモリ９２に格納したクイックソート処理プロ
グラムを並列実行する。
【００２８】図８は、並行ソートシステム１２の処理手
順を示すフローチャートである。ステップ２００では、
ユーザによるユーザ端末４からのソート起動命令によ
り、制御用プロセッサ２は、外部記憶装置５内のソート
データ５３を共有メモリ３上のデータ部３２にロードす
る。ステップ２０１では、制御用プロセッサ２は、デー
タ部３２のソートデータを、ソート処理プロセッサ群７
５，８５，９５の局所メモリ７２，８２，９２にロード
する。
順を示すフローチャートである。ステップ２００では、
ユーザによるユーザ端末４からのソート起動命令によ
り、制御用プロセッサ２は、外部記憶装置５内のソート
データ５３を共有メモリ３上のデータ部３２にロードす
る。ステップ２０１では、制御用プロセッサ２は、デー
タ部３２のソートデータを、ソート処理プロセッサ群７
５，８５，９５の局所メモリ７２，８２，９２にロード
する。
【００２９】ステップ２０２では、制御用プロセッサ２
は、プログラム部３１に記憶されているソート制御プロ
グラムを実行する。ステップ２０３では、ソート制御プ
ログラムを実行する制御プロセッサ２は、ソート処理プ
ロセッサ群７５，８５，９５にソート処理命令を出し、
各ソート処理プロセッサ群を起動する。
は、プログラム部３１に記憶されているソート制御プロ
グラムを実行する。ステップ２０３では、ソート制御プ
ログラムを実行する制御プロセッサ２は、ソート処理プ
ロセッサ群７５，８５，９５にソート処理命令を出し、
各ソート処理プロセッサ群を起動する。
【００３０】ステップ２０４では、ソート処理プロセッ
サ群７５，８５，９５は、局所メモリ７２，８２，９２
内のソートデータを異なるソートアルゴリズムにより並
行してソートする。ステップ２０５では、ソート処理プ
ロセッサ群７５，８５，９５は、ソートを終了したらた
だちに制御用プロセッサ２にソート終了を伝える。
サ群７５，８５，９５は、局所メモリ７２，８２，９２
内のソートデータを異なるソートアルゴリズムにより並
行してソートする。ステップ２０５では、ソート処理プ
ロセッサ群７５，８５，９５は、ソートを終了したらた
だちに制御用プロセッサ２にソート終了を伝える。
【００３１】ステップ２０６では、制御用プロセッサ２
は、最も速くソート終了を伝えてきたソート処理プロセ
ッサ群に対応する局所メモリ内のソート結果を共通メモ
リ３のデータ部３２にロードする。ステップ２０７で
は、各ソート処理プロセッサ群７５，８５，９５に停止
命令を送る。ステップ２０８では、制御用プロセッサ２
は、共通メモリ３内のソート結果を外部記憶装置５に出
力する。
は、最も速くソート終了を伝えてきたソート処理プロセ
ッサ群に対応する局所メモリ内のソート結果を共通メモ
リ３のデータ部３２にロードする。ステップ２０７で
は、各ソート処理プロセッサ群７５，８５，９５に停止
命令を送る。ステップ２０８では、制御用プロセッサ２
は、共通メモリ３内のソート結果を外部記憶装置５に出
力する。
【００３２】ソートデータの量や性質（正順に近いか，
ランダムか，逆順に近いか）によってソートアルゴリズ
ムの高速性が変わるが、上記並行ソートシステム１２に
よれば、可能な全てのソートアルゴリズムを実行し、最
短時間で得られたソート結果を取り出すので、確実に最
速のソーティングを行えるようになる。
ランダムか，逆順に近いか）によってソートアルゴリズ
ムの高速性が変わるが、上記並行ソートシステム１２に
よれば、可能な全てのソートアルゴリズムを実行し、最
短時間で得られたソート結果を取り出すので、確実に最
速のソーティングを行えるようになる。
【００３３】−その他の実施例− 第１〜第３実施例では、各プロセッサ群は２つのプロセ
ッサでそれぞれ並列処理するとしたが、プロセッサの数
は任意であり、１つでもよい。第１〜第３実施例では、
複数のプロセッサ群７１，８１，９１がそれぞれ異なる
アルゴリズムによる処理を並行に実行するとしたが、こ
れを１つのプロセッサによるマルチタスク処理で実質的
に並行に実行してもよい。第１〜第３実施例では、プロ
セッサ群７１，８１，９１をハードウェアとして想定し
たが、ソフトウェアで構成してもよい。第１〜第３実施
例では、異なるアルゴリズムの処理プログラムを局所メ
モリに格納するとしたが、これらを共有メモリ３に格納
してもよい。
ッサでそれぞれ並列処理するとしたが、プロセッサの数
は任意であり、１つでもよい。第１〜第３実施例では、
複数のプロセッサ群７１，８１，９１がそれぞれ異なる
アルゴリズムによる処理を並行に実行するとしたが、こ
れを１つのプロセッサによるマルチタスク処理で実質的
に並行に実行してもよい。第１〜第３実施例では、プロ
セッサ群７１，８１，９１をハードウェアとして想定し
たが、ソフトウェアで構成してもよい。第１〜第３実施
例では、異なるアルゴリズムの処理プログラムを局所メ
モリに格納するとしたが、これらを共有メモリ３に格納
してもよい。
【００３４】第１〜第３実施例は、推論，ソート処理と
したが、その外にデータ圧縮処理，シュミュレーション
処理，ニューロ学習処理などにも本発明を適用できる。
したが、その外にデータ圧縮処理，シュミュレーション
処理，ニューロ学習処理などにも本発明を適用できる。
【００３５】
【発明の効果】本発明の並行処理方法およびシステムに
よれば、与えられたデータを複数の異なるアルゴリズム
により並行に処理し、最も早く導出された処理結果を採
用するので、可能な最高速の処理を確実に実現すること
が出来る。
よれば、与えられたデータを複数の異なるアルゴリズム
により並行に処理し、最も早く導出された処理結果を採
用するので、可能な最高速の処理を確実に実現すること
が出来る。
【図１】本発明の第１実施例による並行推論システムの
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】図１の並行推論システムにおける知識表現の説
明図である。
明図である。
【図３】図１の並行推論システムの動作を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図４】図１の並行推論システムの推論速度を示すグラ
フ図である。
フ図である。
【図５】本発明の第２実施例による並行推論システムの
動作を示すフローチャートである。
動作を示すフローチャートである。
【図６】図５の並行推論システムの推論速度を示すグラ
フ図である。
フ図である。
【図７】本発明の第３実施例による並行ソートシステム
のブロック図である。
のブロック図である。
【図８】図７の並行ソートシステムの動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図９】アルゴリズムによる推論速度の違いを示すグラ
フ図である。
フ図である。
１ 並行推論システム ２ 制御用プロセッサ ３ 共有メモリ ４ ユーザ端末 ５ 外部記憶装置 ６ 結合ネットワーク ７ ＲＥＴＥ型照合処理プロセッサ群 ８ ＴＲＥＡＴ型照合処理プロセッサ群 ９ ＸＣ型照合処理プロセッサ群 １２ 並行ソートシステム ３１ プログラム部 ３２ データ部 ５１ 知識表現 ５３ ソートデータ ７５ 単純挿入ソート処理プロセッサ群 ８５ シェーカソート処理プロセッサ群 ９５ クイックソート処理プロセッサ群
Claims (16)
- 【請求項１】 同一データから同一処理結果を導出する
複数の異種アルゴリズムにより同一データを並行して処
理し処理結果を導出することを特徴とする並行処理方
法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の並行処理方法におい
て、あるアルゴリズムが最も早く処理結果を導出したと
き、その処理結果を採用し、他のアルゴリズムによる処
理を停止することを特徴とする並行処理方法。 - 【請求項３】 請求項１に記載の並行処理方法におい
て、あるアルゴリズムが最も早く処理結果を導出したと
き、その処理結果を採用し、他のアルゴリズムによる処
理を中断し、前記処理結果のデータを反映した同一のデ
ータを複数の異種アルゴリズムにより並行して処理し、
あるアルゴリズムが最も早く処理結果を導出したとき、
その処理結果を採用し、他のアルゴリズムによる処理を
中断し、これを停止に至るまで繰り返すことを特徴とす
る並行処理方法。 - 【請求項４】 請求項１から請求項３のいずれかに記載
の並行処理方法において、複数の異種アルゴリズムを異
なる処理手段により実行することを特徴とする並行処理
方法。 - 【請求項５】 請求項１から請求項３のいずれかに記載
の並行処理方法において、複数のアルゴリズムを１つの
処理手段のマルチタスク処理により実行することを特徴
とする並行処理方法。 - 【請求項６】 同一知識表現からは同一照合結果を導出
する複数の照合アルゴリズムにより同一知識表現を並行
に照合処理して照合結果を導出し、最も早く導出された
照合結果を採用することを特徴とする並行処理方法。 - 【請求項７】 請求項６に記載の並行処理方法におい
て、照合アルゴリズムとして、ＲＥＴＥ型照合アルゴリ
ズムと，ＴＲＥＡＴ型照合アルゴリズムと，ＸＣ型照合
アルゴリズムの少なくとも２つを用いることを特徴とす
る並行処理方法。 - 【請求項８】 同一ソートデータからは同一ソート結果
を導出する複数のソートアルゴリズムにより同一ソート
データを並行にソート処理してソート結果を導出し、最
も早く導出されたソート結果を採用することを特徴とす
る並行処理方法。 - 【請求項９】 請求項８に記載の並行処理方法におい
て、ソートアルゴリズムとして、単純挿入ソートアルゴ
リズムと，シェーカソートアルゴリズムと，クイックソ
ートアルゴリズムの少なくとも２つを用いることを特徴
とする並行処理方法。 - 【請求項１０】 異なるアルゴリズムによる処理を実行
する複数の処理装置と、それら処理装置の局所メモリ
と、制御プロセッサと、処理対象データを格納する共有
メモリと、これらを接続するネットワークとを具備して
なり、前記制御用プロセッサは、共有メモリから同一の
処理対象データを複数の処理装置の局所メモリにロード
し、複数の処理装置は、前記局所メモリの処理対象デー
タに対して処理を並行して行い、処理結果を前記制御用
プロセッサに送出することを特徴とする並行処理システ
ム。 - 【請求項１１】 請求項１０に記載の並行処理システム
において、ある処理装置が最も早く処理結果を導出した
とき、制御プロセッサは、その処理結果を採用し、他の
処理装置による処理を停止することを特徴とする並行処
理システム。 - 【請求項１２】 請求項１０に記載の並行処理システム
において、ある処理装置が最も早く処理結果を導出した
とき、制御プロセッサは、その処理結果を採用し、他の
処理装置による処理を中断し、前記処理結果のデータを
全ての処理装置の局所メモリに反映させ、その後、全て
の処理装置で処理を再開させ、これを停止に至るまで繰
り返すことを特徴とする並行処理システム。 - 【請求項１３】 異なる照合アルゴリズムによる照合処
理を実行する複数の照合処理装置と、それら照合処理装
置の局所メモリと、制御プロセッサと、知識表現を構成
するファクト表現とルール表現とを格納する共有メモリ
と、これらを接続するネットワークとを具備してなり、
前記制御用プロセッサは、共有メモリからファクト表現
のファクト値を複数の照合処理装置の局所メモリにロー
ドし、複数の照合処理装置は、前記局所メモリのファク
ト値を用いてある推論サイクルにおける照合処理を並行
して行い、照合処理の結果成立するルールがあった場
合、前記推論サイクル数と成立したルールとからなる照
合結果を前記制御用プロセッサに送出し、成立するルー
ルが無い場合は推論終了データを前記制御用プロセッサ
に送出し、前記制御用プロセッサは、前記照合結果が送
られてきた場合は、推論サイクル数が等しい前記照合結
果のうち最も早く送られてきた前記照合結果を用いて競
合解消処理とｔｈｅｎ部の実行を行い、前記共有メモリ
のファクト値を更新し、さらに、照合処理装置から送ら
れてきた推論サイクル数に対応したファクト値の更新結
果を前記共有メモリから求めて対応する照合処理装置の
局所メモリのファクト値に反映させ、照合処理装置に照
合処理を実行させ、前記推論終了データが送られてきた
場合は、前記照合処理装置に停止命令を送り照合処理を
終了させることを特徴とする並行処理システム。 - 【請求項１４】 異なる照合アルゴリズムによる照合処
理を実行する複数の照合処理装置と、それら照合処理装
置の局所メモリと、制御プロセッサと、知識表現を構成
するファクト表現とルール表現とを格納する共有メモリ
と、これらを接続するネットワークとを具備してなり、
前記制御用プロセッサは、共有メモリからファクト表現
のファクト値を複数の照合処理装置の局所メモリにロー
ドし、複数の照合処理装置は、前記局所メモリのファク
ト値を用いてある推論サイクルにおける照合処理を並行
して行い、照合処理の結果成立するルールがあった場
合、前記推論サイクル数と成立したルールとからなる照
合結果を前記制御用プロセッサに送出し、成立するルー
ルが無い場合は推論終了データを前記制御用プロセッサ
に送出し、前記制御用プロセッサは、前記照合結果が送
られてきた場合は、推論サイクル数が等しい前記照合結
果のうち最も早く送られてきた前記照合結果を用いて競
合解消処理とｔｈｅｎ部の実行を行い、前記共有メモリ
のファクト値を更新し、さらに、最も推論サイクルの進
んだファクト値を前記共有メモリから求めて全ての照合
処理装置の局所メモリのファクト値に反映させ、全ての
照合処理装置の推論サイクルを強制的に進ませてから照
合処理を実行させ、前記推論終了データが送られてきた
場合は、前記照合処理装置に停止命令を送り照合処理を
終了させることを特徴とする並行処理システム。 - 【請求項１５】 異なるソートアルゴリズムによるソー
ト処理を実行する複数のソート処理装置と、それらソー
ト処理装置の局所メモリと、制御プロセッサと、ソート
データを格納する共有メモリと、これらを接続するネッ
トワークとを具備してなり、前記制御用プロセッサは、
共有メモリからソートデータを複数のソート処理装置の
局所メモリにロードし、複数のソート処理装置は、前記
局所メモリのソートデータに対してソート処理を並行し
て行い、ソート処理が終了すればソート結果を前記制御
用プロセッサに送出し、前記制御用プロセッサは、最も
早く送られてきた前記ソート結果を前記共有メモリに格
納し、全てのソート処理装置に停止命令を送りソート処
理を終了させることを特徴とする並行処理システム。 - 【請求項１６】 請求項１３から請求項１５のいずれか
に記載の並行処理システムにおいて、各処理装置は、１
または２以上のプロセッサを有することを特徴とする並
行処理システム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4010366A JPH06131312A (ja) | 1992-01-23 | 1992-01-23 | 並行処理方法およびシステム |
| US08/005,591 US5524257A (en) | 1992-01-23 | 1993-01-19 | Method of parallel processing for inference and a system therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4010366A JPH06131312A (ja) | 1992-01-23 | 1992-01-23 | 並行処理方法およびシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06131312A true JPH06131312A (ja) | 1994-05-13 |
Family
ID=11748168
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4010366A Pending JPH06131312A (ja) | 1992-01-23 | 1992-01-23 | 並行処理方法およびシステム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5524257A (ja) |
| JP (1) | JPH06131312A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012089044A (ja) * | 2010-10-22 | 2012-05-10 | Lenovo Singapore Pte Ltd | コンピュータのパフォーマンスを向上させる方法およびコンピュータ |
| JP2014102683A (ja) * | 2012-11-20 | 2014-06-05 | Fujitsu Ltd | 情報処理装置の制御プログラム、情報処理装置の制御方法および情報処理装置 |
| JP2017511939A (ja) * | 2014-03-11 | 2017-04-27 | アイイーエックス グループ，インコーポレーテッド | データ同期及びフェイルオーバ管理のためのシステム及び方法 |
| WO2019013191A1 (ja) * | 2017-07-13 | 2019-01-17 | 日本電気株式会社 | 演算制御装置、演算制御システム、演算処理装置、演算制御方法、及び、演算制御プログラムが格納された記録媒体 |
| JP2021117892A (ja) * | 2020-01-29 | 2021-08-10 | 日本電気株式会社 | 演算処理装置、演算処理方法、及び、演算処理プログラム |
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|---|---|---|---|---|
| JPH07152788A (ja) * | 1993-06-28 | 1995-06-16 | At & T Global Inf Solutions Internatl Inc | 並列検索方法及びその方法を用いた並列演算処理コンピューターシステム |
| US6101495A (en) * | 1994-11-16 | 2000-08-08 | Hitachi, Ltd. | Method of executing partition operations in a parallel database system |
| JP3023441B2 (ja) * | 1993-11-16 | 2000-03-21 | 株式会社日立製作所 | データベース分割管理方法および並列データベースシステム |
| US7599910B1 (en) | 1993-11-16 | 2009-10-06 | Hitachi, Ltd. | Method and system of database divisional management for parallel database system |
| US6049889A (en) * | 1995-06-07 | 2000-04-11 | Digital Equipment Corporation | High performance recoverable communication method and apparatus for write-only networks |
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| JP4203001B2 (ja) * | 2004-01-28 | 2008-12-24 | 株式会社東芝 | 並列計算方法、並列計算プログラム及び計算機 |
| JP2005334110A (ja) * | 2004-05-25 | 2005-12-08 | Ziosoft Inc | ボリュームレンダリング等の画像処理システム |
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| DE102012206492A1 (de) * | 2012-04-19 | 2013-10-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren für die Verarbeitung von Daten |
| US20240193002A1 (en) * | 2022-06-10 | 2024-06-13 | Baidu Usa Llc | Parallel computing of ml services and applications |
Family Cites Families (7)
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| US4532584A (en) * | 1982-09-21 | 1985-07-30 | Xerox Corporation | Race control suspension |
| US4783738A (en) * | 1986-03-13 | 1988-11-08 | International Business Machines Corporation | Adaptive instruction processing by array processor having processor identification and data dependent status registers in each processing element |
| US4881178A (en) * | 1987-05-07 | 1989-11-14 | The Regents Of The University Of Michigan | Method of controlling a classifier system |
| US4965882A (en) * | 1987-10-01 | 1990-10-23 | Digital Equipment Corporation | Method for operating a parallel processing system and related apparatus |
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-
1992
- 1992-01-23 JP JP4010366A patent/JPH06131312A/ja active Pending
-
1993
- 1993-01-19 US US08/005,591 patent/US5524257A/en not_active Expired - Fee Related
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| JP2017511939A (ja) * | 2014-03-11 | 2017-04-27 | アイイーエックス グループ，インコーポレーテッド | データ同期及びフェイルオーバ管理のためのシステム及び方法 |
| WO2019013191A1 (ja) * | 2017-07-13 | 2019-01-17 | 日本電気株式会社 | 演算制御装置、演算制御システム、演算処理装置、演算制御方法、及び、演算制御プログラムが格納された記録媒体 |
| JP2021117892A (ja) * | 2020-01-29 | 2021-08-10 | 日本電気株式会社 | 演算処理装置、演算処理方法、及び、演算処理プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5524257A (en) | 1996-06-04 |
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