企業の研究者をめざす皆さんへ―Research That Matters

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丸山 宏
近代科学社
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おすすめ度の平均:

IBM東京基礎研究所のようす
企業研究者を目指す学生は勿論のこと、企業研究者にも参考になる。

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この本を読んでいてどこか既視感があったのですが、情熱プログラマー ソフトウェア開発者の幸せな生き方
に通じるところが非常に多い本です。情熱プログラマがソフトウェアエンジニアのキャリア構築について述べた本なら、こちらはリサーチエンジニアのキャリア構築について書かれた本です。必要とされる技術やバックグラウンドが多少異なるのかもしれませんが、世界基準で力を蓄え、世の中を大きく変える創造性を求められる点で抑えておくべき素養は似通ってくるのかもしれません。

本の冒頭部では研究者は「ものごとの原理に常に立ち返って真理を追求する姿勢を失ってはならず」かつ「お客様や社会の問題を常に意識して、それを解くための真理・原理・仕組みを考えていく」必要があると説いています。これから先自分の仕事が仕分けされないようにするには研究者としての本分を忘れず、世の中に貢献していく姿勢が求められます。研究者の貢献と言うと最近ではイノベーションという言葉で曖昧に表現されている感がありますが、この本では「どんな形であれ、インパクトの大きさで測られるべき」としています。Appleが出すようなセクシーな製品や、TEDで見れるような数年先の未来モデルだけではなく、Linuxのような世界中で使われるソフトウェアを開発することも立派なインパクトの一つとしています。この定義はこれまで「インパクトのある大きいことをやれ」とただ言われていただけに感じていた自分には
納得感が有るものでした。

その他、研究者として自らを伸ばしていくためにいくつものアドバイスがあります。

• 目標となる人物・師を探すこと
• 解くべき価値がある、いい問題を見つけること
• 成果はすぐに使われない可能性があるので、きちんとした形(論理性のある文書、例えば論文)で残しておくこと。
• コミュニケーションとは相手に”納得”してもらい、相手に次の行動を促すこと。
• 見えないことはいないのと同じ。存在感を出すこと。
• 外の世界を積極的に経験すること。

研究者としてのアドバイスの他に、IBM社内での取り組み事例が各所で紹介されていて、IBMという組織の巨大さ、底力を垣間見ることができます。自分が知っていたIBMとはずいぶん違う点もあり、ここも面白く読むことが出来ました。

大学で研究室に配属されたばかりの学生や、企業に就職して研究開発部門に配属された新人社員が読むと得られるものが多いと思います。この本はIBM東京基礎研究所内のイントラブログをつなぎ合わせる形で構成されていますが、複数の文書をつなぐために記述が冗長な所も見受けられます。もっと多くの人に読まれていい本だと思うので第２版が出るならこの点が改善されるといいなと感じました。

・・・

ちなみに自分の本は丸山さんからいただいたサイン付きです♪

いよいよアルゴリズムの並行化に着手する。今回は並列和、プリフィックススキャン、セレクションの3種類。

◯並列和
配列の和を全部求めるよくある処理。楽なのはOpenMPやTBBを使ってリダクション処理をそのまま利用すること。
自前で実装するなら配列をスレッド数で分割して個別に小計を計算。全スレッドが計算終わったら小計を全部足して合計をもとめるというやり方がおすすめ。

◯プリフィックススキャン
[3, 5, 2, 5, 7, 9, 4, 6]という配列を与えたときに[3, 8, 10 15, 22, 31, 35, 41]という配列を求める。配列のN番目に元の配列の0〜N番目までの和を入れておく処理に当たる。包含的プリフィックススキャンとも言うらしい。
先頭を覗いて[0, 3, 8, 10, 15, 22, 31, 35]の配列を求める排他的プリフィックススキャンの方法もある。

並列化の手法として、スレッド数で配列を分割し、個別にプリフィックススキャンを行う。次に末尾の要素を使って前後のチャンクに伝搬させる値を計算する。計算が終わったそれぞれのスレッドが担当するチャンクに値を加算してプリフィックススキャンを完了する。

さっきの例を3スレッドでやるとこんな感じになる。2と4のステップが並列化可能になる。
2から3、3から4に移るときに毎回スレッドを生成/破棄するとオーバーヘッドになるので、スレッドのイベント通知機能を上手く使って使いまわすのが吉。

1. 入力をスレッド数で分割
[3, 5, 2, 5, 7, 9, 4, 6] -> [3, 5, 2], [5, 7, 9], [4, 6]

2. 個別にプリフィックススキャン
[3, 5, 2], [5, 7, 9], [4, 6] -> [3, 8, 10], [5, 12, 21], [4, 10]

3. 配列の末尾の値で排他的プリフィックススキャンを行い、伝搬させる値を計算する
[3, 8, 10], [5, 12, 21], [4, 10] -> [10, 21, 10] -> [0, 10, 31]

4. 3で求めた値を2の処理結果にそれぞれ加算
[3, 8, 10]+0, [5, 12, 21]+10, [4, 10]+31 -> [3, 8, 10, 15, 22, 31, 35, 41]

◯セレクション
配列をソートしてN番目の値を取ってくるという処理。
ソートしてもいいけど、1回しか呼ばれないとか、適宜順番が変わるような配列だとセレクションがおすすめ。

公知のセレクションアルゴリズムがあって、その中でいくつかを並列化する。

1. 配列数がQ(本では5を勧めている)より小さければデータをソートして、k番目の要素を返す。Qより多ければ次のステップへ
2. チャンクから中央値を選ぶ(本では配列を分割して中央値を求め、その中からさらに中央値を求めるやり方をしているけど、配列の中身が適度にバラバラなら適当に選んでもいいかも)
3. データを A.中央値より小さい値を持つ B.中央値と同じ値である C.中央値より大きい値を持つ の3種類に分け、A,B,Cの数を数える。
4. 求めるk番目の要素がどこに入るかを調べる。Bに入るなら値を返して終了、AかCなら再帰的に1から処理を続ける。

本で高速化しているのはこのうちの2の処理、3の処理、4の処理の一部である。ポイントは4の処理で、再帰的に呼び出す際の配列の部分集合を使うのにプリフィックススキャンを使って詰め直し先のインデックス値を求めている。逐次処理に慣れきっていると重そうだけど、実際実行してみたら早いのかな? 要検証。

並行コンピューティング技法 ―実践マルチコア/マルチスレッドプログラミング

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