检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]解放军信息工程大学,河南郑州450002 [2]数学工程与先进计算国家重点实验室,河南郑州450001
出 处:《软件学报》2013年第12期2843-2858,共16页Journal of Software
基 金:国家高技术研究发展计划(863)(2009AA01220);"核高基"重大专项(2009zx10036-001-001)
摘 要:划分是一种自动分配计算和数据到各个处理器的编译技术,是分布存储结构下并行编译的核心问题.以往的划分研究较少从生命期的角度考虑数据分解问题,分解在数组的不同生命期中不一致时会产生冗余通信.为解决上述问题,提出了一种数据分解算法,通过定义-引用图来表示数组的数据流信息,并使用分解映射表为数组不同的生命期建立各自的数据分解.对矩阵求逆等9个实际用例的实验结果表明,与以往不区分生命期的划分研究相比,使用所提算法能够在寻找数据分解时对并行收益做出更准确的评估,减少了通信冗余,从而提升了自动生成的并行代码的加速比.Partition is a compiler technique that maps computation and data onto different processors, and is the key issue of automatic parallelization on distributed memory architecture. Array's life cycle has been less considered by previous researches on data decomposition, despite of the fact that the inconsistency of decomposition in different array life cycles often results in communication redundancy. This paper proposes a new data decomposition algorithm which represents data flow information of array by define-use graph, and creates own decomposition for each life cycle of array. The experimental results on Matrix-Inversion and other eight applications show that compared with automatic data decomposition methods that does not distinguish the life cycle of array, the proposed algorithm not only makes more accurate assessment of parallel benefits, but also reduce communication redundancy and rise up the speedup.
分 类 号:TP314[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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