Notice bibliographique
Résumé
Many parallel architectures support a memory model where some memory accesses are local, and thus inexpensive, while other memory accesses are remote, and potentially quite expensive. In order to achieve good parallel performance, it is often necessary to reduce the number of remote memory accesses. This can be done by the programmer, the compiler, or a combination of both. The overall goal is to minimize the work required by the programmer, and have the compiler automate the process as much as possible. The paper reports on compiler techniques for decreasing the number of remote memory accesses using locality analysis for a parallel dialect of C called EARTH-C. The locality analysis uses an algorithm inspired by type inference algorithms for fast points-to analysis. The algorithm estimates when an indirect reference via a pointer can be safely assumed to be a local access. The locality inference algorithm is also used to guide the automatic specialization of functions in order to take advantage of locality scientific to particular calling contexts. The locality analysis and automatic specialization has been implemented in the EARTH-C compiler which produces low level threaded code for the EARTH-C multithreaded architecture. Experimental results are presented for a set of benchmarks that operate on irregular, dynamically allocated data structures. The techniques give moderate to significant speedups and they do lessen the burden on the programmer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».