\section{研究の目的}
当研究室では PS3 および Linux 、Mac OS X 上で動く並列プログラミングフレームワーク、
 Cerium Task Manager \cite{gongo:2008a}の開発・改良を行っている。
 Cerium は普遍的に演算資源を利用できるフレームワークを目指している。
Cell だけでなく、 GPU のような異なる種類のアーキテクチャを搭載した CPU 、
つまりヘテロジニアスな CPU が増えてきた。
 GPU の普及と高性能化にともない、
 GPU の演算資源を画像処理以外の目的にも使用する GPGPU ( GPU による汎目的計算)が注目されている\cite{FFTonGPU}。
特定の計算に特化したTaskの生成やスケジューリングを行い、高い並列度を出すという研究は様々な分野で行われている。
本研究では特定の計算に限らず、GPUを用いて汎用計算できるフレームワークの開発を目標としている。

しかし、GPUのみで並列計算を行った場合、Taskによっては並列度が出ない場合がある。
そこで今回、データ並列によるTaskをサポートするAPIを用意し、MultiCore と GPU 上での同時実行を可能とした。

GPUにはデータ並列による実装が推奨されており、そのAPIも存在する。
そこでCPUのデータ並列実行もCeirumでサポートすることにより、CPUとGPUのTaskの記述をほぼ同じにすることができる。

 Task を CPU と GPU の両方で動かす場合、どの Task を CPU/GPU に割り当てるかという Scheduling 等の問題がある。
 CPU と GPU ではTaskの実行速度に差が出ることが多い。
 FFT を用いて実行速度を測定し、これらの問題の解決方法について考察する。