他の研究と比較

動的にデータフローを形成して並列実行を行なう分散処理系の 例として、Mentat[4]がある。 MentatではMPLなるC++の拡張言語を用いる。 この言語では特定のクラスのメソッドが自動的に 分散処理の対象になるので、ユーザはこれを用いて分散処理部分を 指定する。

この手法に比較して、現在のNinf の分散実行方式は以下の特徴を持つ。

• 言語を新たに設定せずに、C言語の範囲内でほぼ当価な 計算構造を提供している。ユーザにとっては、言語を新たに 習得する必要がなく連続性がよい。

• C言語の範疇で行なっているため、以下のような問題がある。
  • トランザクション内での、ninf call は実際にはその場で実行されない。 したがってトランザクション内で先行するninf call の結果を参照しようとしても 当然ながら、おかしな値しか得られない。 これは、ninf call 以外の通常の計算に関する依存関係を検出する方法が ないためである。
  • 構造データの共有をポインタの一致で検出する。 ほとんどのケースでこれで十分であると思われるが、これでは不十分 な場合も存在する。
  これらの問題点を解決するためには、コンパイラ自身に手を入れる必要が あるが、実行すれば移植性の低下は避けられないと思われる。