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MIMD 複数のマイクロプロセッサを搭載した並列コンピュータ上で、複数のプロセッサが複 数の異なるデータを並行処理する方式。SISDやSIMDとの対比に用いられる用語である。 相互結合 相互結合網（interconnection network）は並列計算機を構成する複数のプロセッサ やメモリを相互に結合し，その間における交信路を提供する．目標は通信遅延（ レ イテンシ：latency）を最小にし，スループット（throughput：処理能力）を最大に することである． 結合網の最も基本的なものとして、直線、リング、メッシュ、トーラス、ツリー網な どが存在する。これらの結合網のうち、メッシュやトーラスは格子網と呼ばれる。格 子網は様々な利点を持つことから広く利用されている結合網であり、k-ary n-cubeと して総称されてる。 各ノードのの番号をn桁のｋ進法で表現して、それぞれの桁方向をリングで結んだ結 合網である。このようにして構成される結合網は、n次元のトーラス網となるためハ イパートーラスとも呼ばれる。 nやkを、それぞれある特定の値に決めることにより、特殊な結合網を構成することも 可能である。 ハイパーキューブ網はn次元の多次元立方体状の結合網である。ノードを二進数で表 現し、それぞれの桁が１bitだけ異なるノード同士を結合することにより構成される。 ハイパーキューブは、後述するようにネットワーク距離等の特性が優れているため、 かつては最もよく用いられた結合網である。 numerical solver　 numerical solver(数値ソルバー)とは固体解析に有限要素(FE)法や有限ボリューム(F V)法を用いるとして、それを並列化する場合に、粗粒度の分割、すなわち領域分割に より計算の並列化を行うもの。 natural solver natural solver(自然ソルバー)とは固体解析に有限要素(FE)法や有限ボリューム(FV) 法を用いるとして、それを並列化する場合に、細粒度の分割、すなわち内部でのベク トル計算のループを並列化するもの。 ニューロコンピュータ 思考とよばれる行動で、人間の脳の認識・記憶メカニズムがこれを実現しています。 ニューロコンピュータとは、この人間の脳とおなじ原理・メカニズムを、人工的な手 段で実現しようとするコンピュータです。 現実にはどういったものに利用されているかというと、例えば、三菱自動 車が出し ているランサーエヴォリューションVII　GT−Aに搭載されています。 上記の例のように現実やに架空の物語中においても、ニューロコンピュータといえば “学習 ”が、重要な要素となっています。 いまは、人間の視覚的な認識と記憶について、脳の原理に基づいたモデルを考え、そ の動作を普通の計算機によるシミュレーションで確認しています。そうすることで、 人間とおなじ特性をもつ記憶システムをつくることができ、より人間に近い計算機シ ステムを実現するための知識が得られるからです。 サブサンプションアーキテクチャ ( subsumption architecture ) ＳＡとも書かれます。一種の並列処理で、検知（sensing）と行動（action）という 単純な組み合わせで成り立つ、エージェント（agent）と呼ばれるものをたくさん用 意し、このエージェント群を並列に動作させます。さらに、エージェントには優先位 が用意されていて、検知の結果、行動を生成したエージェントのうち、優先順位の最 も高いものが実行されます。また、優先順位の低かったエージェントの行動はより優 先順位の高いエージェントの行動が終わった後に実行されます。 一つの行動が実行されている最中でも、優先順位の高いエージェントの行動が生成さ れれば、実行中の行動は一時中断され、優先順位の高い行動が先に実行されます。一 つ例をあげます。定められた経路に従って進むロボットについて考えます。このロボッ トには様々なエージェントが用意されていますがここでは簡単に、経路に沿って進む エージェントと、障害物をよけるエージェントについてだけ考えます。はじめ、この エージェントは経路に沿って進むという行動だけが生成されているため、単純に前に 進みます。ここで、ふいに経路上に障害物が現れると、障害物をよけるというエージェ ントが行動を生成します。障害物をよけるエージェントのほうが優先順位が高いため、 経路に沿って進むという命令は一時中断され、障害物をよける行動が実行されます。 そして、経路に障害物が無くなれば、再び経路に戻って進むというわけです。実際に は、経路に戻るエージェントやその他様々なエージェントが用意されます。 サブサンプションアーキテクチャの最大の利点は、すべてのエージェントが同時に実 行されていて、実際の動作には、優先順位に基づいて行われるため、状況を見定めて 全体を制御するための複雑なプログラムを用意しなくてすむことです。一つの制御プ ログラムに複雑な状況判断をさせようとすると、状況ごとに実に様々な選択を迫られ、 いわゆる組み合わせ的爆発が起こってしまい、ロボットが実際に行動をするためには 膨大な処理を行わなければならなくなってしまいます。サブサンプションアーキテク チャなら複雑な制御プログラムは必要なく、単純なエージェントを複数用意してやれ ばあとは優先順位に従って勝手に行動してくれるというわけです。サブサンプション アーキテクチャは中枢となる物を持たないため、行動型ＡＩとも呼ばれます。 遺伝的アルゴリズム 1975年にミシガン大学のジョン・ホランド（John Holland）によって提案された近似 解を探索するアルゴリズムの一つである。 データ（解の候補）を遺伝子で表現し、 選択・交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。 評価関数の可微分性や単峰性などの知識がない場合であっても、適用可能な最適化手 法である。 必要とされる条件は評価関数の全順序性と、探索空間が位相（トポロジー ）を持っていることである。 Amdahlの式 システムにおいて，ある部分の性能を改善したことによる全体の性能の向上は，その 性能が使われる割合に制限されるというものです． 例えば，CPUを増やしても並列処理が可能な部分にしか寄与しないため，CPU性能が二 倍になっても並列処理が全てで可能とならない限り，全体の性能が二倍となるわけで はありません． R(f)＝1/{(1-f)+f/R} R 並列プロセッサの数（実効数） f 並列化できる処理の割合（0〜1） R(f) 並列化の効果 simulation architecture 標準の形成によって, 標準的なシミ ュレーションの建築は多くのシミュレーション を開発し、 構成して実行する費用を下げる。それはまたDODのシミュレーションのコ ミュニティーの共同作用を提供する再使用のための技術、そしてモデル開発をするた めのソフトウェアの両方に影響を与える。 （利点） 部隊協同支援施設の開発を促進する。再使用可能な実体及び部品を連合する。 最もよい性能を達成するために層にされたシミュレーションの建築は、シミュレーショ ンのプロジェクトがそれぞれ目標とした機械の各層の最も有効な実施を結合する。最 大限に活用された順次と並行処理の機能はデスクトップ機械及びcpu資源の有効な使 用法から平行スーパーコンピュータへ提供する。 (２)Numerical solverとNatural solverの比較 数値計算に用いる概念モデルと計算モデルの組み合わせを数値計算の構造と並列 処理の適合性はどうか、ということになる。最初に特定のドメインでの問題があり、 それを解くための概念モデルが作られる。そのモデルの種類によって、Numerical so lver(数値ソルバー)を用いるか、Natural solver(自然ソルバー)を用いるかが決まっ ている。最近では、シミュレーテッドアニーリング、遺伝的アルゴリズ、またはニュー ラルネットワークなどはNatural solver(自然ソルバー)を用いることが多い。 班の統一見解 並列処理を可能にするためにはまず一番目の段階の概念のモデルである。また次に使 用される計算モデルも重要であると考えられる。またモデルは種類により、数値ソル バーか自然ソルバーかを選択し、適合性がいいものをえらばねばならない。 参考文献 http://hwb.ecc.u-tokyo.ac.jp/current/CDD1B8ECBDB82FA5A2A5E0A5C0A1BCA5EBA4CECBA1C2A7.html) http://www.tuat.ac.jp/Koganei/ta/ds/oomori.html http://www.tuat.ac.jp/~tuatmcc/contents/monthly/200208/ http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/smpp/cluster2000/PDF/chapter06.pdf 「超図解 パソコン用語辞典 2005-6年版」　出版社:エクスメディア 自己見解 いろいろな結合方式がありそれぞれにメリットとデメリットがあることがわかった。 ニューロコンピュータに三菱とありましたが私はこの間幕張ﾒｯｾの東京モーターショウで その車らしきものを見ましたが車にまで高度なｺﾝﾋﾟｭｰﾀ機能がつくなんて これからもっともっと機械化されていくのだなぁと感じました。 サブサンプションアーキテクチャが車に搭載されもっと実用化が進めば 事故が減りもっと安全な社会になるのだろうか。

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