A constraint programming approach for integrated spatial and temporal scheduling for clustered architectures
Notice bibliographique
Résumé
Many embedded processors use clustering to scale up instruction-level parallelism in a cost-effective manner. In a clustered architecture, the registers and functional units are partitioned into smaller units and clusters communicate through register-to-register copy operations. Texas Instruments, for example, has a series of architectures for embedded processors which are clustered. Such an architecture places a heavier burden on the compiler, which must now assign instructions to clusters (spatial scheduling), assign instructions to cycles (temporal scheduling), and schedule copy operations to move data between clusters. We consider instruction scheduling of local blocks of code on clustered architectures to improve performance. Scheduling for space and time is known to be a hard problem. Previous work has proposed greedy approaches based on list scheduling to simultaneously perform spatial and temporal scheduling and phased approaches based on first partitioning a block of code to do spatial assignment and then performing temporal scheduling. Greedy approaches risk making mistakes that are then costly to recover from, and partitioning approaches suffer from the well-known phase ordering problem. In this article, we present a constraint programming approach for scheduling instructions on clustered architectures. We employ a problem decomposition technique that solves spatial and temporal scheduling in an integrated manner. We analyze the effect of different hardware parameters—such as the number of clusters, issue-width, and intercluster communication cost—on application performance. We found that our approach was able to achieve an improvement of up to 26%, on average, over a state-of-the-art technique on superblocks from SPEC 2000 benchmarks.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».