MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1998618415 · doi:10.1109/71.914756

Exploiting wavefront parallelism on large-scale shared-memory multiprocessors

2001· article· en· W1998618415 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInformation Technology Research CentreUniversity of TorontoUniversity of Michigan
Mots-clésComputer scienceParallel computingLocalityScheduling (production processes)Task parallelismData parallelismWavefrontLocality of referenceInstruction-level parallelismShared memoryDistributed memoryParallelism (grammar)CacheMathematicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wavefront parallelism, in which parallelism is limited to hyperplanes in an iteration space, can arise when compilers apply tiling to loop nests to enhance locality. Previous approaches for scheduling wavefront parallelism focused on maximizing parallelism; balancing workloads, and reducing synchronization. In this paper, we show that on large-scale shared-memory multiprocessors, locality is a crucial factor. We make the distinction between intratile and intertile locality and show that as the number of processors grows, intertile locality becomes more important. We consider and experimentally evaluate existing strategies for scheduling wavefront parallelism. We show that dynamic self-scheduling can be efficiently used on a small number of processors, but performs poorly at large scale because it does not enhance intertile locality. By contrast, static scheduling strategies enhance intertile locality for small tiles, maintaining parallelism and resulting in better performance at large scale. Results from a Convex SPP1000 multiprocessor demonstrate the importance of taking intertile locality into account. Static scheduling outperforms dynamic self-scheduling by a factor of up to 2.3 on 30 processors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle