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Enregistrement W4311681122 · doi:10.22215/etd/2022-15287

Cross-Paradigm Compilation across Programming Models: from Imperative to Asynchronous Graph

2022· dissertation· en· W4311681122 sur OpenAlexaff
Mahsa Layeghi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCompilerProgramming languageAsynchronous communicationSemantics (computer science)Parallel computingGraphSuiteImplementationTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have seen a rapid evolution in multi-core processor architectures.However, programming multi-core processors efficiently is a challenging endeavor [1], [2].Either programmers empirically or ad hoc identify parallelization opportunities in their sequential code, then manually parallelize the implementation, or parallel programming paradigms (with appropriate tooling and support) must be employed to automate parallelization efforts.Despite encouraging efforts such as OpenMP [3] and OpenCL[4], we are far from automated parallelization.Asynchronous Graph Programming (AGP) is a novel parallel paradigm that is amenable to automated parallelization for multi-core processors.However, its semantics are both foreign to most programmers, and too low-level to support software development at scale.Thus, this thesis explores the development of a cross-paradigm compiler, that can translate code in an imperative language (C) to AGP, allowing existing code-bases to be re-deployed and automatically parallelized, despite the semantics of their original language being sequential.Towards this, we define semantic transformations from (a sub-set of) C to AGP, and demonstrate the implementation of a compiler that implements those transformations.Our results show that it is indeed possible to transform C code into AGP code, and that transformed parallel implementations running on a multi-core system, for a suite of testing benchmarks, i outperform sequential code substantially.First and foremost, I am grateful to Almighty God for leading me down the path of knowledge.I would like to express my deep and sincere gratitude to my research supervisor, Dr. Paulo Garcia for giving me the opportunity to do research and providing invaluable guidance throughout this research.I can't say thank you enough for his tremendous support and help.In every meeting we had together, I have been inspired by his continuance support, patience, and guidance which was vital for the completion of this project.I appreciate his help throughout the whole thesis at times when he was trying to put me in the right path.Special thanks to students of our research group for their valuable comments and suggestions especially to Sebastien with whom I have worked for a period of time before our thesis begins.I would like to express my heartfelt gratitude to my

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,309 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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