[論文レビュー] The YAP Prolog System

Vı́tor Santos Costa, Luı́s Damas+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 18, 2011

Logic, programming, and type systems参考文献 36被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、Cベースのエミュレータ、動的ジャストインタイムインデクシング機構（JITI）による自動的な引数順序最適化、およびまたは並列処理とテーブリングの統合的サポートを備えた、高性能な論理プログラミング環境であるYAP Prologシステムを提示する。このシステムは、特にバイオインフォマティクスおよびセマンティックウェブ処理分野において、データ集約的応用で競争力ある性能を発揮する。

ABSTRACT

Yet Another Prolog (YAP) is a Prolog system originally developed in the mid-eighties and that has been under almost constant development since then. This paper presents the general structure and design of the YAP system, focusing on three important contributions to the Logic Programming community. First, it describes the main techniques used in YAP to achieve an efficient Prolog engine. Second, most Logic Programming systems have a rather limited indexing algorithm. YAP contributes to this area by providing a dynamic indexing mechanism, or just-in-time indexer (JITI). Third, a important contribution of the YAP system has been the integration of both or-parallelism and tabling in a single Logic Programming system.

研究の動機と目的

• 大規模なデータ処理を伴う多様なワークロードにおいても、効率性を維持できる高性能Prologエンジンの設計。
• 大規模データベースにおいて顕著な性能低下を引き起こす可能性がある、Prologにおける引数順序への感受性という重要な問題の解決。
• スケーラビリティと表現力の向上を目的として、または並列処理とテーブリングといった高度な機能を統合的に1つのPrologシステムに組み込むこと。
• パフォーマンスを保持しつつ、アセンブリ言語からCベースのエミュレーションへの移行により、ポータビリティと保守性の向上。
• SQL、R、およびProbLog や PRISM といった確率的推論システムとの相互運用性を含む、現代のプログラミングニーズへの対応。

提案手法

• パフォーマンスを保持しつつ、保守性とポータビリティを向上させるために、アセンブリ言語の代わりにCベースのエミュレータを採用。
• 実行時アクセスパターンに基づいて動的にクラウーズをインデクシングするジャストインタイムインデクサ（JITI）を実装し、手動による引数再順序化の必要性を低減。
• OPTYAPエンジンにおいて、テーブリングとまたは並列処理を統合し、再帰的かつ非単調論理プログラムの効率的処理を可能に。
• 項の操作に深さ優先走査戦略を採用し、WAMモデルに部分項インデクシングを拡張することで、クラウーズ検索の高速化を実現。
• 動的コンパイルと付加変数・制約の効率的処理を可能にする、柔軟なコンパイラおよびランタイムシステムの設計。
• 標準化されたインターフェースを通じて外部システムとのシームレスな相互運用性を実現し、データベースや統計ツールとの統合を支援。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アーキテクチャに依存しない環境でも高いパフォーマンスを発揮しつつ、保守性とポータビリティを確保できるPrologシステムの実現方法は何か？
• RQ2 動的インデクシング機構は、Prolog述語における最適でない引数順序によって生じるパフォーマンスペナルティをどの程度軽減できるか？
• RQ3 性能や正しさを損なわずに、1つのPrologエンジンにまたは並列処理とテーブリングを効果的に統合できるか？
• RQ4 JITI やテーブリングといった高度な機能の統合は、実世界のデータ集約的応用におけるPrologの使いやすさをどのように向上させるか？
• RQ5 セマンティックウェブや確率的推論といった新興分野において、Prologシステムが果たせる役割は何か？また、それらを支援するためにはどのように拡張できるか？

主な発見

• YAPにおけるCベースのエミュレータは、手作業で最適化されたアセンブリコードと同等のパフォーマンスを達成しており、ポータビリティと保守性が顕著に向上している。
• ジャストインタイムインデクサ（JITI）により、Prologは大規模データクエリにおいて、専用のデータベースマネージャーと競合する性能を発揮し、手動最適化の必要がなくなる。
• OPTYAPにおけるまたは並列処理とテーブリングの統合により、再帰的かつ非単調なプログラムの効率的実行が可能となり、特にテーブリングがシステム内で最も広く使われている拡張機能であることが判明した。
• セマンティックウェブおよびバイオインフォマティクスワークロードにおいて、強力なパフォーマンスを示しており、YAPTABは専用システムと比較しても競争力がある。
• YAPは確率的論理プログラミング分野の研究基盤としての役割を果たしており、ProbLog や CLP(BN) といったシステムのサポートを可能にし、統計的関係学習分野における進展を促進している。
• これらの能力にもかかわらず、他のPrologシステムにおけるテーブリングなどの高度な機能の採用は依然として限定的であり、共同での標準化やライブラリ共有の必要性が浮き彫りになっている。