JP7263994B2 - 情報処理方法及び最適化プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理方法及び最適化プログラムに関する。

従来より、プログラムを最適化する最適化技術の１つとして、ＳＩＭＤ（Single Instruction Multiple Data）演算機能を用いた並列処理が知られている。当該最適化技術によれば、プログラムの実行精度を縮小することで、演算時間を短縮することができる。

特開２０１６－４０６９１号公報

しかしながら、上記最適化技術の場合、実行精度を縮小する対象を適切に選択しなければ、演算時間の短縮において十分な効果を得ることができない。

一つの側面では、ＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理において、実行精度を縮小する対象を適切に選択することを目的としている。

一態様によれば、情報処理方法は、
対象プログラムを実行することで、各プログラムコードの実行回数を取得し、
前記実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択し、
選択した組み合わせに含まれる前記複数個の代入文に関するプログラムコードそれぞれについてＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理が実行されるよう、前記対象プログラムが変更された場合に、該変更された対象プログラムを実行することで、実行精度と演算時間とを算出し、
算出した実行精度と演算時間とが所定の条件を満たすように、前記組み合わせを探索する、処理をコンピュータが実行する。

ＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理において、実行精度を縮小する対象を適切に選択することができる。

情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 ＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理の概要を説明するための図である。 プログラム最適化処理の流れを示すフローチャートである。 コンパイル処理の流れを示すフローチャートである。 プロファイル情報解析処理の流れを示すフローチャートである。 プロファイル情報の一例を示す図である。 候補の抽出例を示す図である。 評価処理の流れを示すフローチャートである。 組み合わせ探索処理の流れを示すフローチャートである。 交叉及び突然変異に基づいて選択／非選択を決定する処理の具体例を示す図である。

以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。

［第１の実施形態］
＜情報処理装置のハードウェア構成＞
はじめに、最適化プログラムを実行することで、対象プログラムを最適化する情報処理装置のハードウェア構成について説明する。なお、第１の実施形態において"最適化"とは、対象プログラムにおいて、実行精度を縮小するプログラムコードを適切に選択することで、ＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理において、演算時間の短縮を実現することを指す。

図１は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３０とを有する。なお、ＣＰＵ１１０と、ＲＯＭ１２０と、ＲＡＭ１３０とは、いわゆるコンピュータを形成する。

また、情報処理装置１００は、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１４０と、補助記憶装置１５０と、操作装置１６０と、表示装置１７０とを有する。なお、情報処理装置１００の各ハードウェアは、バス１８０を介して相互に接続される。

ＣＰＵ１１０は、補助記憶装置１５０にインストールされている各種プログラム（例えば、最適化プログラム、オリジナルプログラム（最適化する対象プログラム）、チューニングプログラム（最適化されたプログラム））を実行する演算デバイスである。ＣＰＵ１１０は、ＳＩＭＤ演算機能を有し、チューニングプログラムに含まれる一部のプログラムコード（オリジナルプログラムにおいて適切に選択され、変換されたプログラムコード）を並列処理により実行する。

ＲＯＭ１２０は、不揮発性メモリであり、補助記憶装置１５０に格納されている各種プログラムをＣＰＵ１１０が実行するために必要なプログラムを格納する、主記憶デバイスである。

ＲＡＭ１３０は、揮発性メモリであり、補助記憶装置１５０にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１１０が実行する際に展開する作業領域を提供する、主記憶デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置１４０は、不図示のネットワークと接続するための通信デバイスである。

補助記憶装置１５０は、各種プログラムや、ＣＰＵ１１０が各種プログラムを実行する際に使用する情報、実行したことで生成される情報等を格納する補助記憶デバイスである。図１に示すように、第１の実施形態に係る情報処理装置１００の場合、補助記憶装置１５０には、最適化プログラム１５１、プログラム解析変換コード１５２、オリジナルプログラム１５３、チューニングプログラム１５４が格納される。

なお、最適化プログラム１５１は、ＣＰＵ１１０によって実行されることで、最適化する対象プログラム（オリジナルプログラム１５３）の一部のプログラムコードを、プログラム解析変換コード１５２を用いて変換し、チューニングプログラム１５４を生成する。

操作装置１６０は、最適化プログラム１５１がＣＰＵ１１０によって実行される際、情報処理装置１００のユーザが情報処理装置１００に対して各種指示を入力するのに用いる入力デバイスである。表示装置１７０は、最適化プログラム１５１がＣＰＵ１１０によって実行される際の情報処理装置１００の内部状態を、ユーザに表示するための出力デバイスである。

＜ＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理の概要＞
次に、ＣＰＵ１１０のＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理の概要について説明する。図２は、ＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理の概要を説明するための図である。図２に示すように、情報処理装置１００のＣＰＵ１１０が１２８ビットのＳＩＭＤ演算機能を有する場合、単精度演算では、演算対象のデータを、６４ビットずつ、２並列で実行する（符号２１０参照）。一方、倍精度演算では、演算対象のデータを、３２ビットずつ、４並列で実行する（符号２２０参照）。

このように、ＳＩＭＤ演算機能では、演算対象のデータのビット数を落とし（実行精度を縮小し（例えば、６４ビット→３２ビット））、並列数を増やすことで（例えば、２並列→４並列）、１回の命令で実行する処理を増やし、演算時間の短縮を実現している。

＜プログラム最適化処理の流れ＞
次に、対象プログラム（オリジナルプログラム１５３）を最適化するプログラム最適化処理の流れについて説明する。図３は、プログラム最適化処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、図３に示すプログラム最適化処理に含まれる各処理を行う。

ステップＳ３０１において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することでコンパイル処理を行う。具体的には、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、最適化する対象プログラム（オリジナルプログラム１５３）を補助記憶装置１５０から読み出し、読み出したオリジナルプログラム１５３に対してコンパイル処理を行う（詳細は後述）。これにより、実行可能バイナリコード３１０が生成される。

ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、実行可能バイナリコード３１０を実行する。具体的には、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、ユーザからの実行開始指示の受け付け処理を行い、実行開始指示を受け付けた場合に、実行可能バイナリコード３１０を実行し、プロファイル情報を生成する。

ステップＳ３０３において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、プロファイル情報解析処理を行う。具体的には、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、ステップＳ３０２で生成したプロファイル情報を取得し、取得したプロファイル情報を解析する。プロファイル情報には、オリジナルプログラム１５３の各プログラムコードの実行回数が含まれており、ＣＰＵ１１０は、当該プロファイル情報を解析することで、実行回数が上位の代入文に関するプログラムコード３２０を抽出する。

なお、第１の実施形態において、実行回数が上位の代入文に関するプログラムコード３２０は、ＳＩＭＤ演算機能を用いた単精度演算による並列処理が実行されるべき"候補"である。第１の実施形態では、当該候補の中から、適切な組み合わせを選択することで、演算時間の短縮を実現する。

ステップＳ３０４において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、候補の中から、複数個のランダムな代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択する。

ステップＳ３０５において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、オリジナルプログラム１５３に含まれるプログラムコードにおいて、選択した組み合わせに含まれる代入文に関するプログラムコードを特定する。また、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、特定したプログラムコードを変換し、チューニングプログラム１５４を生成する。これにより、生成したチューニングプログラム１５４のうち、変換されたプログラムコードについて、ＳＩＭＤ演算機能を用いた単精度演算による並列処理が実行される。なお、変換にあたっては、プログラム解析変換コード１５２が用いられる。

具体的には、オリジナルプログラム１５３において特定された代入文に関するプログラムコードについて、プログラム解析変換コード１５２を用いることで、例えば、
・倍精度演算を実行する三角関数（ｓｉｎ、ｃｏｓ等）を、単精度演算を実行する三角関数に変換する、
・変数の定義を、倍精度演算から単精度演算に変換する、
・数値を、倍精度演算の表記から、単精度演算の表記に変換する、
等の処理を行う。

また、オリジナルプログラム１５３において特定された代入文に関するプログラムコードについて、ＳＩＭＤ演算機能を用いた単精度演算による並列処理を実行するプログラムコードであることを定義する処理を行う。

なお、ＳＩＭＤ演算機能を用いた単精度演算による並列処理を実行するプログラムコードであることを定義する処理は、人為的に行われるものとする（例えば、ユーザが明示的に、"ｃｏｄｅ．ｃ"を記述することで定義されるものとする）。ただし、後述するコンパイル処理を行う際に、並列処理を実行させるプログラムコードを判定して定義するなど、自動的に行われてもよい。

ステップＳ３０６において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することでコンパイル処理を行う。具体的には、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、ステップＳ３０５で生成したチューニングプログラム１５４に対してコンパイル処理を行う。これにより、実行可能バイナリコード３３０が生成される。

ステップＳ３０７において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、実行可能バイナリコード３３０を実行する。具体的には、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、ユーザからの実行開始指示の受け付け処理を行い、実行開始指示を受け付けた場合に、実行可能バイナリコード３３０を実行する。

ステップＳ３０８において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、評価処理を行う。具体的には、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、実行可能バイナリコード３３０を実行した際の、実行性能（演算時間）と実行精度とを算出する（詳細は後述）。

ステップＳ３０９において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、算出した実行性能（演算時間）と実行精度とが所定の条件を満たすか否かを判定する。ステップＳ３０９において、算出した実行性能（演算時間）と実行精度とが所定の条件を満たさないと判定した場合には、対象プログラム（オリジナルプログラム１５３）が最適化されていないと判定する（ステップＳ３０９においてＮＯと判定する）。

ステップＳ３１０において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、組み合わせ探索処理を行う。具体的には、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、候補の中から、適切な組み合わせ（実行性能（演算時間）と実行精度とが所定の条件を満たす組み合わせ）を探索する。

ここで、候補に含まれるプログラムコードについて、全ての組み合わせを選択しようとすると、選択する組み合わせの数が膨大となる。このため、第１の実施形態では、進化計算を行い、候補に含まれるプログラムコードにおいて、適切な組み合わせを探索する際の、探索回数を減らす（詳細は後述）。

ステップＳ３１０において進化計算のもとで組み合わせが選択されると、ステップＳ３０５に戻る。これにより、ステップＳ３０５では、オリジナルプログラム１５３に含まれるプログラムコードのうち、ステップＳ３１０において選択された組み合わせに含まれる代入文に関するプログラムコードを特定し、特定したプログラムコードを変換する。

ステップＳ３１０の組み合わせ探索処理は、ステップＳ３０９において、算出した実行性能（演算時間）と実行精度とが所定の条件を満たすと判定されるまで繰り返される。

一方、ステップＳ３０９において、算出した実行性能（演算時間）と実行精度とが所定の条件を満たすと判定された場合には、対象プログラム（オリジナルプログラム１５３）が最適化されたと判定する（ステップＳ３０９においてＹＥＳと判定する）。

ステップＳ３１１において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、最適化されたプログラムである、チューニングプログラム１５４を出力する。

＜プログラム最適化処理に含まれる各処理の詳細＞
次に、プログラム最適化処理（図３）に含まれる各処理（ここでは、コンパイル処理（ステップＳ３０１）、プロファイル情報解析処理（ステップＳ３０３）、評価処理（ステップＳ３０８）、組み合わせ探索処理（ステップＳ３１０））の詳細について説明する。

（１）コンパイル処理の詳細
はじめに、コンパイル処理（ステップＳ３０１）の詳細について説明する。図４は、コンパイル処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ４０１において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、補助記憶装置１５０からオリジナルプログラム１５３を読み出す。

ステップＳ４０２において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、読み出したオリジナルプログラム１５３の構文解析を行う。

ステップＳ４０３において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、オリジナルプログラム１５３に基づいてオブジェクトコード（実行可能バイナリコード３１０）を生成する。

ステップＳ４０４において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、実行可能バイナリコード３１０を補助記憶装置１５０に格納した後、図３のステップＳ３０２に戻る。

（２）プロファイル情報解析処理の詳細
次に、プロファイル情報解析処理（ステップＳ３０３）の詳細について説明する。

（２－１）プロファイル情報解析処理の流れ
はじめに、プロファイル情報解析処理の流れについて説明する。図５は、プロファイル情報解析処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ５０１において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、プロファイル情報を取得する。

ステップＳ５０２において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、コントロールフローごとのプロファイル情報を取得し、各プログラムコードの実行回数を取得する。

ステップＳ５０３において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、取得した各プログラムコードの実行回数の中から、代入文に関するプログラムコードの実行回数を取得する。

ステップＳ５０４において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、代入文に関するプログラムコードを実行回数に従ってソートする。

ステップＳ５０５において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、実行回数が上位の代入文に関するプログラムコード３２０を候補として抽出し、図３のステップＳ３０４に戻る。

（２－２）プロファイル情報の具体例
次に、プロファイル情報解析処理（ステップＳ３０３）において取得されるプロファイル情報の具体例について説明する。図６は、プロファイル情報の一例を示す図である。

図６に示すように、プロファイル情報解析処理において取得されるプロファイル情報６００には、各プログラムコードの実行回数が含まれる。図６のプロファイル情報６００は、実行可能バイナリコード３１０が実行されたことで、プログラムコード６０１が、２６１９１５２回実行されたことを示している。同様に、図６のプロファイル情報６００は、実行可能バイナリコード３１０が実行されたことで、プログラムコード６０２が、２５９８２２７回実行されたことを示している。

ここで、プログラムコード６０１～６０５は、代入文に関するプログラムコードである。したがって、プログラムコード６０１～６０５にそれぞれ含まれる代入文は、それぞれのプログラムコード６０１～６０５の実行回数分、実行されたことになる。

例えば、プログラムコード６０１には、代入文として、"ｉｎｔ ｉ＝１"、"ｉ＋＋"が含まれる。上述したように、プログラムコード６０１の実行回数は、２６１９１５２回であることから、代入文＝"ｉｎｔ ｉ＝１"、"ｉ＋＋"は、２６１９１５２回、実行されたことになる。

（２－３）候補の抽出例
次に、候補の抽出例について説明する。図７は、候補の抽出例を示す図である。図７に示すように、代入文に関するプログラムコードであるプログラムコード６０１～６０５それぞれの実行回数は、
・プログラムコード６０１：２６１９１５２回、
・プログラムコード６０２：２５９８２２７回、
・プログラムコード６０３：１６５９４２５回、
・プログラムコード６０４：２５９８２２７回、
・プログラムコード６０５：５１５４６０４回、
である。したがって、実行回数の多い順にソートした場合、プログラムコード６０５→６０１→６０２→６０４→６０３の順になる。

図７の例は、実行回数が上位の代入文に関するプログラムコード３２０として、プログラムコード６０５、６０１、６０２、６０４が抽出されたことを示している。

（３）評価処理の詳細
次に、評価処理（ステップＳ３０８）の詳細について説明する。図８は、評価処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ８０１において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、実行可能バイナリコード３３０を実行した際の実行性能として、演算時間を算出する。

ステップＳ８０２において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、実行可能バイナリコード３３０を実行した際の実行結果を取得する。また、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、実行可能バイナリコード３１０を実行した際の実行結果と、実行可能バイナリコード３３０を実行した際の実行結果との差分（実行精度）を算出し、図３のステップＳ３０９に戻る。

（４）組み合わせ探索処理の詳細
次に、組み合わせ探索処理（ステップＳ３１０）の詳細について説明する。

（４－１）組み合わせ探索処理の流れ
はじめに、組み合わせ探索処理の流れについて説明する。図９は、組み合わせ探索処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ９０１において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、評価処理の結果（実行性能（演算時間）、実行精度）に基づいて、実行性能が低く（演算時間が長く）、かつ、実行精度が低い代入文に関するプログラムコードを特定する。また、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、特定した代入文に関するプログラムコードを、候補（実行回数が上位の代入文に関するプログラムコード３２０）から除外する。

ステップＳ９０２において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、現時点での候補の中から、代入文に関するプログラムコードを選択する際、交叉及び突然変異に基づいて選択／非選択を決定する。

ステップＳ９０３において、ＣＰＵ１１０は最適化プログラム１５１を実行することで、選択した代入文に関するプログラムコードの組み合わせを新たに出力し、図３のステップＳ３０５に戻る。

（４－２）交叉及び突然変異の具体例
次に、交叉及び突然変異に基づいて選択／非選択を決定する処理の具体例について説明する。図１０は、交叉及び突然変異に基づいて選択／非選択を決定する処理の具体例を示す図である。図１０において、それぞれの矩形は、候補に含まれるそれぞれの代入文に関するプログラムコードを表している。また、それぞれの矩形に含まれる数値は、それぞれの代入文に関するプログラムコードが選択されたか否かを表している。具体的には、"０"は非選択を、"１"は選択を表している。

なお、図１０では、説明を簡略化するため、候補には、１５個の代入文に関するプログラムコードが含まれているものとしている。

このうち、図１０（ａ）は、候補に含まれる１５個の代入文に関するプログラムコードの選択／非選択を、交叉に基づいて決定する様子を示している。

符号１００１は、候補から選択した、７個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせの一例を示している。具体的には、符号１００１の場合、候補のうち、２番目、３番目、５番目、７番目、１０番目、１１番目、１４番目の代入文に関するプログラムコードの組み合わせが選択されている。

一方、符号１０１１は、候補から選択した、６個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせの一例を示している。具体的には、符号１０１１の場合、候補のうち、１番目、４番目、７番目、１２番目、１３番目、１５番目の代入文に関するプログラムコードの組み合わせが選択されている。

交叉処理では、符号１００１に示す組み合わせの一部の選択／非選択と、符号１０１１に示す組み合わせの一部の選択／非選択とを入れ替えることで、新たな組み合わせ（符号１００２、符号１０１２）を選択する。

一方、図１０（ｂ）は、候補に含まれる１５個の代入文に関するプログラムコードの選択／非選択を、突然変異に基づいて決定する様子を示している。図１０（ｂ）に示すように、突然変異処理では、符号１００１に示す組み合わせの一部について、選択を非選択に（あるいは非選択を選択）に変更することで、新たな組み合わせ（符号１００３）を選択する。

以上の説明から明らかなように、情報処理装置１００では、最適化する対象プログラムであるオリジナルプログラムを実行することで、各プログラムコードの実行回数を取得する。また、情報処理装置１００では、実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、単精度演算を行う複数個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択する。

また、情報処理装置１００では、選択した組み合わせについて、ＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理が実行されるよう、オリジナルプログラムが変換された場合に、生成されたチューニングプログラムを実行し、実行精度と演算時間とを算出する。

更に、情報処理装置１００では、算出した実行精度と演算時間とが所定の条件を満たすように、組み合わせを探索する。

これにより、情報処理装置１００によれば、ＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理において、実行精度を縮小する対象を適切に選択することができる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、実行回数が上位の代入文に関するプログラムコード３２０を抽出する際の抽出方法の詳細について言及しなかったが、当該抽出方法には、任意の抽出方法が適用されうる。例えば、実行回数が上位Ｎ個（あるいは、上位Ｍ％）の、代入文に関するプログラムコードを抽出してもよいし、実行回数が所定の閾値以上の、代入文に関するプログラムコードを抽出してもよい。

なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
対象プログラムを実行することで、各プログラムコードの実行回数を取得し、
前記実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択し、
選択した組み合わせに含まれる前記複数個の代入文に関するプログラムコードそれぞれについてＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理が実行されるよう、前記対象プログラムが変更された場合に、該変更された対象プログラムを実行することで、実行精度と演算時間とを算出し、
算出した実行精度と演算時間とが所定の条件を満たすように、前記組み合わせを探索する、
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
（付記２）
実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードに対して、進化計算を行うことで、前記組み合わせを探索する、付記１に記載の情報処理方法。
（付記３）
実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの第１の組み合わせを選択し、実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの第２の組み合わせを選択した場合において、第１の組み合わせと第２の組み合わせとを交叉させることで、前記組み合わせを新たに選択する、付記２に記載の情報処理方法。
（付記４）
実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択した場合において、該組み合わせの一部の選択を非選択に、または、一部の非選択を選択に変更することで、前記組み合わせを新たに選択する、付記２に記載の情報処理方法。
（付記５）
実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードのうち、前記実行精度が低く、かつ、前記演算時間が長い代入文に関するプログラムコードを、前記実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードから除外する、付記１に記載の情報処理方法。
（付記６）
対象プログラムを実行することで、各プログラムコードの実行回数を取得し、
前記実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択し、
選択した組み合わせに含まれる前記複数個の代入文に関するプログラムコードそれぞれについてＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理が実行されるよう、前記対象プログラムが変更された場合に、該変更された対象プログラムを実行することで、実行精度と演算時間とを算出し、
算出した実行精度と演算時間とが所定の条件を満たすように、前記組み合わせを探索する、
処理をコンピュータに実行させるための最適化プログラム。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００ ：情報処理装置
１５１ ：最適化プログラム
１５２ ：プログラム解析変換コード
１５３ ：オリジナルプログラム
１５４ ：チューニングプログラム
３１０、３３０ ：実行可能バイナリコード
３２０ ：実行回数が上位の代入文に関するプログラムコード
６００ ：プロファイル情報
６０１～６０５ ：プログラムコード

Claims (6)

1. 対象プログラムを実行することで、各プログラムコードの実行回数を取得し、
   前記実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択し、
   選択した組み合わせに含まれる前記複数個の代入文に関するプログラムコードそれぞれについてＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理が実行されるよう、前記対象プログラムが変更された場合に、該変更された対象プログラムを実行することで、実行精度と演算時間とを算出し、
   算出した実行精度と演算時間とが所定の条件を満たすように、前記組み合わせを探索する、
   処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
2. 実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードに対して、進化計算を行うことで、前記組み合わせを探索する、請求項１に記載の情報処理方法。
3. 実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの第１の組み合わせを選択し、実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの第２の組み合わせを選択した場合において、第１の組み合わせと第２の組み合わせとを交叉させることで、前記組み合わせを新たに選択する、請求項２に記載の情報処理方法。
4. 実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択した場合において、該組み合わせの一部の選択を非選択に、または、一部の非選択を選択に変更することで、前記組み合わせを新たに選択する、請求項２に記載の情報処理方法。
5. 実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードのうち、前記実行精度が低く、かつ、前記演算時間が長い代入文に関するプログラムコードを、前記実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードから除外する、請求項１に記載の情報処理方法。
6. 対象プログラムを実行することで、各プログラムコードの実行回数を取得し、
   前記実行回数が上位の代入文に関するプログラムコードの中から、複数個の代入文に関するプログラムコードの組み合わせを選択し、
   選択した組み合わせに含まれる前記複数個の代入文に関するプログラムコードそれぞれについてＳＩＭＤ演算機能を用いた並列処理が実行されるよう、前記対象プログラムが変更された場合に、該変更された対象プログラムが実行することで、実行精度と演算時間とを算出し、
   算出した実行精度と演算時間とが所定の条件を満たすように、前記組み合わせを探索する、
   処理をコンピュータに実行させるための最適化プログラム。

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