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抄録
分散システムでは,分散カーネルがすべてのプロセッサに配置される.プロセッサ,オペレーティングシステムなどが異なる非均質分散システムでは,分散カーネルの移植性が重要な課題となる.NueLindaは,非均質分散システムを対象にLindaモデルを多重タプル空間に拡張し,タプル演算をタプル空間のクラスタに拡張した計算モデルである.Lindaモデルでのタプル空間は受動的な分散型データベースであるのに対して,NueLindaでの個々のタプル空間は,タプル演算処理のために他のタプル空間と協調をするというアクティブな性質を持つ.アクティブタプル空間を実現するインタプリタは,各タプル空間に付随した仮想マシンの集合によって実現される.本稿では,NueLindaカーネルの高移植性を達成するために,NueLindaインタプリタをNueLinda自身によって記述するという自己記述について報告する.また,NueLindaインタプリタ内での並列処理による高速化についても報告する.NueLindaの自己記述が可能になったのはNueLinda(とLinda)の構造の単純さによる.
High portability is required for a kernel of a heterogeneous distributed system, since such a system consists of various kinds of hardwares and operating systems. NueLinda is an extended Linda computation model with multiple tuple spaces. NueLinda tuple operations are so extended as to work on clustered tuple spaces. While a tuple space in Linda is passive like distributed database, that in NueLinda is active in the sense that it cooperates with other tuple spaces to execute tuple operations. The NueLinda interpreter is composed of a set of virtual machines associated with each tuple space in NueLinda. In this paper, the NueLinda interpreter is described in NueLinda itself. This self-description is to attain high portability of the interpreter. It also exploits parallelism to avoid inefficiency caused by high-level description. All data the interpreter uses are tuples and thus it is very easy to construct meta-interpreter. This is possible due to the simplicity of NueLinda (and Linda) structure.
