過去に話したスライドの一部抜粋。 データの出典元はここ http://www.1024cores.net/home/parallel-computing/cache-oblivious-algorithms

1. Cache Obliviousの話
@kumagi

2. 科学と工学？
• どう違うの？
• ある工学者は言った。
「3以上の奇数は素数」
– 3,5,7が素数
– 9は誤差
– 11,13と素数だから5/6≒87%の精度で正しい！

3. これはひどい

4. 特に
• コンピュータの上は科学だよ派
– 世界は数学に身を任せればだいたい上手くいくよ
• コンピュータの上は工学だよ派
– 世界は人力と経済と物理の果ての妥協だよ

5. 個人的な好み→工学
• 「コンピュータ工学の世界に難問は２つしかな
い。キャッシュの揮発と、変数の命名だ」
– 「珠玉のプログラミング」で読んだ
– すごく工学っぽくて好きな言葉
• 逆に科学の人たち無限サイズのL1キャッシュ
を想定し過ぎ
– それで生み出される「計算量的には速いけど実
測は遅いアルゴリズム達」

6. 計算量ェ…
• 計算量の議論は「無限の大きさを扱う場合」
を仮定している

7. Sorry!
• 1000京円つぎ込もうが！
• 100PBぐらいの大きさで！
• 3Ghzぐらいの速度で！
• 1クロックで動くL1キャッシュは作れない！

8. うちゅうのほうそくがみだれない！
• いかにプロセスが微細化してCPUが高性能化
してもCPUを流れる信号の速度は限界がある
• 100年後のコンピュータであってもキャッシュ
の階層構造からは逃れられない！

9. 結果として
• 無限のデータを相手にするプログラムは絶対
キャッシュミスする
– そしてプリフェッチが間に合わない時にキャッシュ
ミスが全体を律速する
– 時間計算量だけを相手にしてる場合じゃない！
– 理論値と実測値の差を埋めるには？

10. キャッシュ構造をアルゴリズムに埋め込む
• キャッシュへのアクセスを細かくチューニング
したアルゴリズムを適宜作ればいいのでは？
• キャッシュ階層は今後も変わり続けるから
延々と追従していくつもり？

11. ケーススタディ
• 長ーい配列から
• (A*A)+(A*B)+(A*C)+(A*D)…..+
+(B*A)+(B*B)+(B*C)+(B*D)…..+
+(C*A)+(C*B)+(C*C)+(C*D)….
という値を並列化して高速に求めたいとする。
A B C D E F G H I J K L M N O P Q

12. ケーススタディ
• まとめるとこんな感じに計算していくのが普通
A B C D E F G H I J K L M N O P Q
A*(A+B+C+D+E+F+G+H+I….)
B C D E F G H I J K L M N O P QA
B*(A+B+C+D+E+F+G+H+I….)
C D E F G H I J K L M N O P QBA
C*(A+B+C+D+E+F+G+H+I….)
+
+

13. ケーススタディ
• 並列化すればいい
A B C D E F G H I J K L M N O P Q
A*(A+B+C+D+E+F+G+H+I….)
B C D E F G H I J K L M N O P QA
B*(A+B+C+D+E+F+G+H+I….)
+
+
C D E F G H I J K L M N O P QBA
C*(A+B+C+D+E+F+G+H+I….)
CPU１
CPU２
CPU３

14. 結果
• 縦軸が時間（下ほど速い）、横軸がコア数
• 赤線が理論速度、青線が実測
F
a
s
t
Core

15. 遅い！

16. そこでCache Oblivious！
• Oblivious = ぼんやりとした
• キャッシュの階層構造を想定しながらも、その
具体的なサイズや遅延時間は仮定しないア
ルゴリズム設計技法
• 個人的に注目しているホットな分野
• 再帰的に分割統治するアルゴリズムが多い

17. Cache Oblivious
• キャッシュ階層を簡略化してモデル化する
– ライトバック・ライトスルーは気にしない
– フルセットアソシアティブを仮定
– サイズや転送速度や階層数に仮定を置かない
• CPUに近いほど高速で小型になる
– むしろHDDすらも磁気テープやS3に対するキャッ
シュとして考える

18. Cache Oblivious
• モデル図はこんな感じ

19. Cache Oblivious
• キャッシュに収まるよう問題を切り分ける

20. どうなるの？
A B C D E F G H I J K L M N O P Q
ABCDEFGHIJKL
Task

21. どうなるの？
A B C D E F G H I J K L M N O P Q
ABCDEFGHIJKL
1/4Task 1/4Task
1/4Task 1/4Task
分割！

22. どうなるの？
A B C D E F G H I J K L M N O P Q
ABCDEFGHIJKL
1/16
Task
1/4Task
1/4Task 1/4Task
1/16
Task
1/16
Task
1/16
Task
分割！

23. どうなるの？
A B C D E F G H I J K L M N O P Q
ABCDEFGHIJKL
1/64
Task
1/4Task
1/4Task 1/4Task
1/16
Task
1/16
Task
1/16
Task
1/64
Task
1/64
Task
1/64
Task
分割！

24. 充分切り分けたら足していく
• AA+AB+BA+BB
A B
AB
1/64
Task
• AC+AD+DA+DB
C D
AB
1/64
Task
• CA+CB+DA+DB
A B
CD
1/64
Task
• CC+CD+DC+DD
C D
CD
1/64
Task
+ +
+

25. 結果
• 緑が理論値、黄色が実測値
F
a
s
t
Core

26. すごい！！

27. どこに感動したのか
• これまで工学分野で相手にしてきた問題であ
る「キャッシュ構造への最適化」
• モデル化して「科学の問題」に変えた
• 数式が現れてなんか怖くなったけど

28. 他にも
• Cache Obliviousな
– Sort
– 行列転置
– 行列積
– 2分木（van Emde Boas）
– B木
– グラフ
– 線形リスト
– まだまだ調べ中

29. Cache Oblivious on Hadoop
• 巨大なクラスタ環境では各マシンのメモリや
CPUが揃っていない事の方が普通
– つまりCache Awareなアルゴリズムを組み上げる
コストが高い
– これはCache Obliviousの時代が来るのでは？
（個人の感想であり効果・効能を約束する物ではありません）