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author Daichi TOMA <toma@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
date Tue, 04 Feb 2014 09:44:06 +0900
parents aa6de0f67a0a
children e32c9a53310c
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--- a/paper/chapter4.tex	Tue Feb 04 09:38:20 2014 +0900
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@@ -12,7 +12,6 @@
 同時に演算器などを利用することはできないため性能が2倍になるわけではないが、概ね20 \%程度クロックあたりの性能が向上すると言われている。
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:server_spec}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||c|} \hline
 名前 & 概要 \\ \hline \hline
@@ -24,6 +23,7 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{学科が提供するブレードサーバの仕様}
+\label{tab:server_spec}
 \end{table}
 
 非破壊的木構造データベース Jungle の並列読み込みと並列書き込みの性能の計測には1台、
@@ -35,10 +35,9 @@
 GHC は、Haskell で最も広く使われているコンパイラである\cite{ghc}。
 ソフトウェア・トランザクショナル・メモリをサポートするなど、並列プログラミングのためのHaskellの拡張が行われている。
 
-Haskell および Java のバージョンを表\ref{compiler}に示す。
+Haskell および Java のバージョンを表\ref{tab:compiler}に示す。
 
 \begin{table}[!ht]
-\label{compiler}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||c|} \hline
 言語 & バージョン \\ \hline \hline
@@ -47,6 +46,7 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{ベンチマークで利用したHaskellとJavaのバージョン}
+\label{tab:compiler}
 \end{table}
 
 計測環境の構築方法については付録に記載する。
@@ -73,7 +73,6 @@
 実際の計測では、13 スレッド以上は、12スレッドより速くなることもあるが、遅くなる場合もあるなど安定しない結果となっている。
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:par_read}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||r|} \hline
 CPU数 & 実行時間 \\ \hline
@@ -88,6 +87,7 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{読み込みの計測結果}
+\label{tab:par_read}
 \end{table}
 
 性能向上率のグラフを図\ref{fig:benchmark_read}に示す。
@@ -95,11 +95,11 @@
 非破壊的木構造データベース Jungle は読み込みにおいてスケールするデータベースであることが分かる。
 
 \begin{figure}[!htbp]
- \begin{center}
-  \includegraphics[width=90mm]{./images/read.pdf}
- \end{center}
- \label{fig:benchmark_read}
- \caption{読み込みの性能向上率}
+  \begin{center}
+    \includegraphics[width=90mm]{./images/read.pdf}
+  \end{center}
+  \caption{読み込みの性能向上率}
+  \label{fig:benchmark_read}
 \end{figure}
 
 \clearpage
@@ -123,7 +123,6 @@
 
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:par_write}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||r|} \hline
 CPU数 & 実行時間 \\ \hline
@@ -138,6 +137,7 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{書き込みの計測結果}
+\label{tab:par_write}
 \end{table}
 
 性能向上率のグラフを図\ref{fig:benchmark_write}に示す。
@@ -148,8 +148,8 @@
  \begin{center}
   \includegraphics[width=90mm]{./images/write.pdf}
  \end{center}
+ \caption{書き込みの性能向上率}
  \label{fig:benchmark_write}
- \caption{書き込みの性能向上率}
 \end{figure}
 
 Jungle へ木の登録する際に他のスレッドから登録があった場合、ソフトウェア・トランザクショナル・メモリが処理をやり直すため、並列度が下がっていると思われる。
@@ -177,7 +177,6 @@
 掲示板へ実装した機能を表\ref{tab:bbs_func}に示す。
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:bbs_func}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||c|} \hline
   関数名 & 概要 \\ \hline \hline
@@ -189,14 +188,15 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{Web掲示板サービスへ実装した機能一覧}
+\label{tab:bbs_func}
 \end{table}
 
 \begin{figure}[!htbp]
  \begin{center}
   \includegraphics[width=90mm]{./images/request.pdf}
  \end{center}
+ \caption{Warp を用いたWeb掲示板サービス}
  \label{fig:request}
- \caption{Warp を用いたWeb掲示板サービス}
 \end{figure}
 
 
@@ -222,7 +222,6 @@
 Warp は現状あまり並列化効果がでていない。
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:bbs_read}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||r|} \hline
 CPU数 & 実行時間 \\ \hline
@@ -234,10 +233,10 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{掲示板を利用した読み込みの計測結果}
+\label{tab:bbs_read}
 \end{table}
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:warp}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||r|} \hline
 CPU数 & 実行時間 \\ \hline
@@ -249,6 +248,7 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{Warpの計測結果}
+\label{tab:warp}
 \end{table}
 
 Web サービスを用いて実験する場合、データベースだけがボトルネックとなるように負荷をかけるのは難しい。
@@ -269,7 +269,6 @@
 読み込みに比べて、書き込みのほうが全体的に遅くなっている。
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:bbs_write}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||r|} \hline
 CPU数 & 実行時間 \\ \hline
@@ -282,6 +281,7 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{掲示板を利用した書き込みの計測結果}
+\label{tab:bbs_write}
 \end{table}
 
 \subsection{Javaを用いた非破壊的木構造データベースとの比較}
@@ -295,7 +295,6 @@
 Haskell と Java の測定結果を表\ref{tab:compare}に示す。
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:compare}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||r|r|} \hline
   測定 & Haskell & Java \\ \hline \hline
@@ -304,6 +303,7 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{HaskellとJavaの比較}
+\label{tab:compare}
 \end{table}
 
 Haskell 版は、Java 版と比較して読み込みで 1.87 倍、書き込みで 2.3 倍の性能差が出ている。
@@ -322,7 +322,6 @@
 計測結果を表\ref{tab:write_read}に示す。
 
 \begin{table}[!htbp]
-\label{tab:write_read}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|c||r|} \hline
 CPU数 & 実行時間 \\ \hline
@@ -334,6 +333,7 @@
 \end{tabular}
 \end{center}
 \caption{書き込みを行うたびに読み込みを挟んだ場合の計測結果}
+\label{tab:write_read}
 \end{table}
 
 結果が明らかに遅くなっている。