本論文では、階層的に粗粒度並列処理を行なう階層型マクロデータフロー処理に
おけるデータローカライゼーション手法を提案する。本手法では、粗粒度並列処
理される各階層において、ループ整合分割法を用いて処理とデータを分割し、パー
シャルスタティックタスク割当を用いたダイナミックスケジューリング方式によ
り、データ転送の多い粗粒度タスク集合を同一プロセッサクラスタに割り当て、
粗粒度タスク間データ転送にローカルメモリを有効利用してデータ転送オーバヘッ
ドを軽減する。マルチプロセッサシステムOSCAR上で行った性能評価の結果、本
データローカライゼーション手法を用いた階層型マクロデータフロー処理では、
データローカライゼーションを用いない場合に比べて処理時間が10％〜20％短縮
されることが確かめられた。