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一种面向循环优化和非规则代码段的粗粒度半自动并行化方法 被引量：4
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作者 刘松 赵博 +1 位作者 蒋庆 伍卫国 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2127-2147,共21页
多核架构已成为当今的主流,而大量传统的串行程序和遗留软件无法充分利用多核处理器的并行计算性能.人工改写这些遗留软件工作量繁重、成本高昂,自动实现程序并行化的技术成为学术和工业界研究的热点.该文提出了一种新颖的面向一般程序... 多核架构已成为当今的主流,而大量传统的串行程序和遗留软件无法充分利用多核处理器的并行计算性能.人工改写这些遗留软件工作量繁重、成本高昂,自动实现程序并行化的技术成为学术和工业界研究的热点.该文提出了一种新颖的面向一般程序的for循环优化和非规则代码段的粗粒度半自动并行化方法.该方法通过程序动态分析,根据程序的控制流和数据依赖信息将源程序代码映射成可计算单元(CU)图,从中提取出可并行执行的非规则代码段.同时针对程序中for循环部分,提出了一种基于局部性分析的分块收益模型,有效地选择具有收益的循环代码实施循环分块优化;提出了一种基于cache均匀映射的最优分块因子大小选择算法UMC-TSS,以生成优化的分块代码,充分利用cache性能并实现分块的粗粒度并行.该文实现了一个基于LLVM编译架构的C/C++源码到Intel TBB并行源码转换的半自动化工具,它在AST上进行深度代码重构,只需少量的人工干预即可生成高效的并行代码.为了验证该文方法的有效性,从4组不同的基准测试集上选取18个具有代表性的测试程序在一台Intel Xeon多核服务器上进行了一系列实验,在循环级和任务级并行性能上分别获得平均10.95和4.45的加速比.和目前最先进的一种最优分块大小算法相比,UMC-TSS算法平均提升了4%的分块代码性能.实验结果还表明由源到源代码转换工具生成的Intel TBB并行代码具有良好的并行性和可扩展性. 展开更多
关键词 半自动并行化 循环分块 局部性分析 最优分块大小 源到源代码转换
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