JPS61296465A - Goal distribution system for parallel type inference computer - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To reduce the frequency of communication and to improve performance by processing one of new goals formed as the result of goal processing by a processor element without sending the goal to a goal pool. CONSTITUTION:When a goal 'like (Hanako, A)' corresponding to the initial question is transferred to the processor element #0 and processed, new goal 'children (Hanako, Taro), like (Taro, Y)' and 'children (Hanako, Kazuko), like (Kazuko, Y)' are formed. Only the 1st goal out of these goals is transferred to one #n of processor elements in waiting through the goal pool and processed and the 2nd goal is processed by the element #0. Since the frequency of the transfer of the new goal from the processor element to the goal pool and that of the transfer from the goal pool to the processor element can be reduced only by one each, the frequency of communication can be reduced. Thus, the frequency of communication can be reduced and the performance can be improved.

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は並列型推論計算機に係り、各プロセッサエレメ
ント間のゴールの受は渡し頻度を減らすことによって、
同時に動作しうるプロセッサエレメント数を増加させる
ゴールの分配方式に関する。[Detailed Description of the Invention] [Field of Application of the Invention] The present invention relates to a parallel reasoning computer, in which goals can be exchanged between processor elements by reducing the frequency of passing.
This invention relates to a goal distribution method that increases the number of processor elements that can operate simultaneously.

〔発明の背景〕[Background of the invention]

従来の推論計算機では、推論処理の逐次的実行が一般的
であった。その代表的な処理方式は。In conventional inference computers, inference processing is generally executed sequentially. What is the typical processing method?

「ニシンバラ大学人工知能学部研究報告（Ｄｅｐｔ。“Research Report of Department of Artificial Intelligence, Nishinburgh University (Dept.

ｏｆ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｊ、ｇｅｎ
ｅｅＲｅｓｅａｒｅｈＲｅｐｏｒｔ）第３９号および第
４０号（１９７７）Ｊに詳しく述べられている。こうし
た逐次型推論割算には、ひとつのプロセッサによって、
ひとつひとつの推論処理を逐次実行するために、処理性
能が低いという問題点があった。一般にひとつのゴール
の推論処理からは複数の新しいゴールが派生し、これら
の新しいゴールは、並列に処理することが可能である。of Artificial Intelj, gen
ee Research Report) No. 39 and No. 40 (1977) J. For this kind of sequential reasoning division, one processor can perform
Since each inference process is executed sequentially, there is a problem in that the processing performance is low. Generally, multiple new goals are derived from inference processing of one goal, and these new goals can be processed in parallel.

この点に着目して、例えば、「第５世代コンピュータシ
ステムに関する国際会議（１９８４年）、！ｉｌ演論文
論文集Ｐｒｏｅ、ｏｆ　Ｉ　ｎｔ。Focusing on this point, for example, ``International Conference on Fifth Generation Computer Systems (1984), Collection of Proceedings Proe, of Int.

Ｃｏｎｆ、　　ｏｎ　　Ｆｉｆｔｈ　　Ｇｅｎｅｒａｔ
ｊｏｎ　　Ｃｏｍｐｕｔ、ｅｒＳｙｓｔｅｍｓ　１９８
４　、　Ｉ　Ｃ０Ｔ）　、第４７９頁−第４８８頁」　
（公知例■）のように複数のプロセッサ・エレメントを
ネットワークによって結合し、複数の推論処理を並列実
行することによって処理性能を向上させようという並列
型推論計算機の提案がなされてきた。Conf, on Fifth Generat
jon Comput, erSystems 198
4, ICOT), pp. 479-488.”
There have been proposals for a parallel inference computer that attempts to improve processing performance by connecting multiple processor elements through a network and executing multiple inference processes in parallel, as in (Public Known Example ■).

並列型推論計算機では、次の２点が課題とてなっている
ゆ （１）推論処理をできるだけ多くのプロセッサ・エレメ
ントの分散させ、並列動作するプロセッサ・エレメント
の台数を大きくする。In a parallel inference computer, there are two issues: (1) Distribute inference processing to as many processor elements as possible to increase the number of processor elements that operate in parallel.

（２）　　スルーブツトの小さいネットワークで、効率
的にゴールを分配する。(2) Efficiently distribute goals in a network with small throughput.

（１）、　（２）は無関係ではなく、ネットワーク・ス
ループッ１−は実現的にはある値に制限されるので。(1) and (2) are not unrelated, since the network throughput 1- is practically limited to a certain value.

（１）の達成には、（２）の課題の克服が不可欠である
。In order to achieve (1), it is essential to overcome the issue (2).

さて、従来の並列型推論計算機では、例えば、公知例Ｉ
に示されているように、各プロセッサ・ニレメンＩ〜は
ひとつのゴール処理の結果派生した新しいゴールをプー
ル（ゴール・プールと呼ぶ）に送っていた。各プロセッ
サ・エレメントは、ゴール・プールにアクセスして、ゴ
ールを取り出し、推論処理を行なう。このため、プロセ
ッサ・工１ノメン１−における推論処理毎にゴール・プ
ールを介しての各プロセッサ・エレメント間での交信が
必″要になり、ネットワークのスループットが十分でな
い場合に“は、並処動作できるプロセッサ・エレメント
の数が制限されてしまう。Now, in conventional parallel inference computers, for example, known example I
As shown in , each processor Nilemen I~ sent a new goal derived as a result of one goal processing to a pool (referred to as a goal pool). Each processor element accesses the goal pool to retrieve goals and perform inference processing. Therefore, communication between each processor element via the goal pool is required for each inference process in the processor element 1-, and if the network throughput is insufficient, The number of processor elements that can operate is limited.

また、情報処理学会第３０口金国大会予稿集６Ｃ−９（
ｐ、２０１）（公知例■）の例のように、東、西、南、
北のプロセッサ・エレメントと接続して、網状のネット
ワークを形成し、新しいゴールを、それを生成したプロ
セッサ・エレメント、（自プロセッサ・エレメントと呼
ぶ）→東プロセッサ・エレメント→南プロセッサ・ニレ
メンｌ−→自プロセッサ・工■／メント→・・・・・・
・・・・と順次分配することによって、必要とされるネ
ットワーク・スループットを低く抑えようという従来例
もある。In addition, Information Processing Society of Japan 30th National Conference Proceedings 6C-9 (
p. 201) (known example ■), east, west, south,
It connects with the north processor element to form a net-like network and generates a new goal from the processor element that generated it (called its own processor element) → east processor element → south processor niremen l− → Own processor/engineering→・・・・・・
There is also a conventional example in which the required network throughput is kept low by distributing the information sequentially.

公知例■でば４近傍接続の網状ネッ１−ワークの導入に
よって、必要とさ九るネットワーク・スループットを低
く抑えているが、〜ＩＧｂ／ｓｅｅのスループットが必
要であり、通常のネットワークでは、並列動作するプロ
セッサ台数が十分には大きくできなかった。In the known example, the required network throughput is kept low by introducing a reticular network with 4-neighbor connections, but a throughput of ~IGb/see is required, and in a normal network, parallel The number of operating processors could not be increased enough.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明の目的は、ネットワークを介しての各プロセッザ
エ１ノメン１−間の交信の頻度を減らすことのできるゴ
ールの分配方式を提供し、高性能の並列型推論計算機を
実現することにある。An object of the present invention is to provide a goal distribution method that can reduce the frequency of communication between each processor element 1 via a network, and to realize a high-performance parallel reasoning computer.

〔発明の概要〕[Summary of the invention]

プロセッサエレメントのゴール処理の結果生じる新しい
ゴールは通常１．２個であり、１個の場合も多い。した
がって、生成した新しいゴールを、処理を行なったプロ
セッサエレメントの次の処理用のゴールとすれば、ネッ
トワークを介して他のプロセッサエレメントにゴールを
受は渡す必要がない。The number of new goals generated as a result of goal processing by a processor element is usually 1.2, and often 1. Therefore, if the generated new goal is the goal for the next processing of the processor element that has performed the processing, there is no need to pass the goal to another processor element via the network.

〔発明の実施例〕[Embodiments of the invention]

以下、本発明の一実施例を詳細に説明する。並列型推論
計算機は、−例として２−階述語論理に基づいたプロロ
グ（Ｐ　ｒｏｌ、ｏｇ）という言語によって書かれたプ
ログラムを実行することができる。Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail. A parallel reasoning computer can run a program written in a language called Prolog (Prolog, og), which is based on two-order predicate logic, for example.

プロログの文法、プログラミング法、プログラム例に関
しては、中島秀之ｒ　−Ｐ　ｒｏｌｏｇＪ　（産業図書
）等の教科書に述べられている。第２図に、こうしたプ
ーロログプログラムの例を示す。第２図第１行は質問で
［花子は何が好きですか。」と読む、第２行は、ルール
を記述しており、「ＸがＹを好きだということは、Ｘが
Ｚの子供で、かつ、ＺがＹを好きだということである。Prolog grammar, programming methods, and program examples are described in textbooks such as Hideyuki Nakajima's r-PrologJ (Sangyo Tosho). FIG. 2 shows an example of such a poololog program. The first line of Figure 2 is a question [What does Hanako like? The second line, which reads ``, describes the rule: ``X likes Y means that X is Z's child and Z likes Y.

」と読む。第３行へ・第７行は事実関係を記述している
。” is read. The third line and the seventh line describe the facts.

第２図のプログラムは次のように実行される。The program in FIG. 2 is executed as follows.

第１行の質問を第３行〜第７行の事実に照らし合わせ、
花子に対する事実が見当らないので、第２行のルールを
適用する。その結果、第１行の質問は′子供（花子、Ｚ
）、好き（ｚ、ｙ）’即ち、「花子は誰かの子供で、こ
の誰かは何が好きか。」という質問に置き換えら九る。Compare the question in line 1 with the facts in lines 3 to 7,
Since we can't find any facts about Hanako, we apply the rule in the second line. As a result, the question in the first line is ``child (Hanako, Z
), likes (z, y)', which can be replaced with the question, ``Hanako is someone's child, what does this someone like?''

第１行の質問をゴールと呼ぶ０次に、置き換えられた結
果の新しい質問（ゴール）は第２図、第３行〜第７行の
事実と照らし合わされ、　′子供（花子、太部）、好き
（太部、野球）′即ち、「花子は太部の子供で、かつ太
部は野球が好きだ。」という結果と、　゛子供（花子、
和子）、好き（花子２本）′　という結果が得られる。The question in the first row is called the goal. Next, the new question (goal) resulting from the replacement is compared with the facts in rows 3 to 7 of Figure 2. Likes (Tabe, baseball)′ In other words, “Hanako is Tabe’s child, and Tabe likes baseball.” and ゛Child (Hanako,
The results are ``Kazuko'' and ``Like'' (2 Hanako)'.

第１の結果からは、　′好き（花子。From the first result, ``I like it (Hanako).

野球）′が、第２の結果からは′好き（花子２本）′が
得ら九る。Baseball)', but from the second result we get 'Like (2 Hanako)'.

本発明の実施例を第１図に示す。最初の質問に対応する
ゴール、　′好き（花子、Ａ）′がプロセッサエレメン
ト＃０に渡され処理された結果、′子供（花子、太部）
、好き（太部、Ｙ）′と′子供（花子、和子）、好き（
花子、Ｙ）′という２つの新しいゴールが生成される。An embodiment of the invention is shown in FIG. The goal corresponding to the first question, ``Like (Hanako, A)'' is passed to processor element #0 and processed, and as a result, ``Child (Hanako, Abe)''
, Like (Taabe, Y)' and 'Children (Hanako, Kazuko), Like (
Two new goals, Hanako, Y)′, are generated.

これら２つの新ゴールのうぢ、第１番目のゴールだけが
ゴールブールに渡され、第２番目のゴールはプロセッサ
エレメント・＃０で処理される。ゴールブ・−ルに渡さ
れた第１番目のゴールは、待機中のプロセッサニレメン
ｌ−のびとつ＃ｎに渡され処理される。Of these two new goals, only the first goal is passed to the goal Boolean, and the second goal is processed by processor element #0. The first goal passed to the goal block is passed to the waiting processor #n for processing.

システムで処理可能なゴールのすべてを処理するための
プログラムおよびデータはシステムに共通な記憶場所（
図示せず）に記憶され、各プロセッサは適宜こわ、をア
クセスする。Programs and data for processing all of the goals that can be processed by the system are stored in a common storage location (
(not shown) and is accessed by each processor as appropriate.

本実施例では、公知例夏の場合（、；２回ずつ行なった
新ゴールの、プロセッサエレメントからゴールプールへ
の転送とゴールブールがプロセッサエレメントの転送を
、そムぞれ１個ずつに減少さ１！ることができる、この
結果、ネットワークの使用頻度が、公知例Ｉの５回から
３回に減るので、その分だけ多くのプロセッサニレメン
１−を並列動作させることができる。In this embodiment, in the case of the known summer (,; the transfer of a new goal from the processor element to the goal pool and the transfer of the goal Boolean from the processor element, which are performed twice, are reduced to one each. 1! As a result, the frequency of network use is reduced from 5 times in Known Example I to 3 times, so that more processors 1- can be operated in parallel.

公知例■では、新ゴールの発生のたびに、自プロセッサ
・エレメント→東プロセソザ・エレメント→南プロセッ
ザ・エレメント→自プロセッサ・エレメントと循環的に
分配先を変えていくので、発生した新ゴールのうちの１
／３しか自プロセッサに閉じ込めることができない。即
ち、ネットワークの使用頻度は高々２／３にしか低減で
きない。In the known example ■, each time a new goal occurs, the distribution destination is changed cyclically from the own processor element → east processor element → south processor element → own processor element, so that among the new goals that occur, 1
/3 can only be confined to its own processor. In other words, the frequency of network use can be reduced by at most two-thirds.

本発明ではひとつの推論処理毎に、少くともひとつの新
ゴールを自ブロセッザに分配するので、より高いゴール
の閉じ込め率を得ることができる。In the present invention, at least one new goal is distributed to the own browser for each inference process, so a higher goal confinement rate can be obtained.

特に、ひとつの推論処理から１．２個の新ゴールしか発
生し、ない場合には、公知例■との差が大きくなり有効
である。In particular, if only 1.2 new goals are generated from one inference process, and there are no new goals, the difference from the known example (2) becomes large and is effective.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

第１図の例では、２回のゴール処理で結果が得ら肛たが
、通常、結果が得られる迄には１０回以上のゴール処理
が必要とされる。本発明ではゴール処理の結果生成した
新ゴールのうちのひとつは、ネット１ノークを介してゴ
ールプールに送ることなく、ゴール処理を実施したプロ
セッサエレメントに閉じ込める。したがって、本発明に
よれば、ネットワークの使用頻度を従来の場合の１０分
の１程度にまで低下させることができるので、並列型推
論計算機の性能を１０倍に高める効果がある。In the example of FIG. 1, the result can be obtained with two goal processes, but normally ten or more goal processes are required before a result is obtained. In the present invention, one of the new goals generated as a result of goal processing is confined to the processor element that performed the goal processing, without being sent to the goal pool via the net 1 node. Therefore, according to the present invention, the frequency of use of the network can be reduced to about one-tenth of that in the conventional case, which has the effect of increasing the performance of the parallel inference computer by ten times.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図は、プロセッサエレメント間のゴールの受は渡し
７を模式的に表わした図、第２図は、プロログのプログ
ラムの例である。 第２図、第１図における、Ａ、Ｘ、Ｙ、Ｘは変数を表わ
す。 第１図 第２凹 オｌイ１　？−々３戟花乞Ａ）。 ２　　剣呑（Ｘ、Ｙ）ニー１供（×。 ３　　　÷侠（花子、入郁）。 ４　　　壬供促予、湘１）。 ５　　葛ぎ体部、野捧）。 乙　　　　　　−４１只（オロ子、奉）。 ７　　将さく犬７Ｐｘ画）。 ν Ｚ）、嘴さくｉＫ、”）。FIG. 1 is a diagram schematically showing the transfer 7 of goals between processor elements, and FIG. 2 is an example of a prolog program. A, X, Y, and X in FIG. 2 and FIG. 1 represent variables. Figure 1 2nd concave oil 1 ? -3 戟花 begging A). 2 Kendon (X, Y) Ni 1 Ku (×. 3 ÷ Chivalry (Hanako, Iryu). 4 Miku Kanyo, Sh1). 5. Kuzugi body part, Nosuke). Otsu -41 (Oroko, Hou). 7 Sho Saku Inu 7Px drawing). ν Z), beak iK,”).

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] １、複数のプロセッサエレメントから成り、それぞれの
プロセッサエレメントが別個のゴールを同時に処理し、
該ゴール処理の結果生成した新しいゴールを各プロセッ
サエレメント間の交信によって他のプロセッサエレメン
トに渡し、該プロセッサエレメントが次にそのゴール処
理を行なう並列型推論計算機において、ゴールの処理毎
に、その結果生成した新しいゴールのうちのひとつを、
該ゴール処理を実行したプロセッサ・エレメントに分配
し、残りの新しいゴールを他のプロセッサ・エレメント
に分配することを特徴とする並列型推論計算機における
ゴール分配方式。1. consists of multiple processor elements, each processing a separate goal simultaneously;
A new goal generated as a result of the goal processing is passed to other processor elements through communication between each processor element, and the result is generated each time the goal is processed in a parallel reasoning computer in which the processor element then processes the goal. One of my new goals is
A goal distribution method in a parallel reasoning computer, characterized in that the goal processing is distributed to the processor element that executed it, and the remaining new goals are distributed to other processor elements.