版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、得益于計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展,現(xiàn)在大規(guī)模計(jì)算和并行計(jì)算得到了空前的關(guān)注。其相關(guān)配套的性能分析和評測技術(shù)也提上議程??茖W(xué)計(jì)算并行程序(下簡稱科學(xué)程序)的分析顯然和以前的單進(jìn)程程序有所區(qū)別??茖W(xué)程序通常有計(jì)算密集、高度并行、很少依賴第三方庫等特點(diǎn)??茖W(xué)程序的并行通常是SPMD(Single Program Multiple Data)類型,常用MPI協(xié)議實(shí)現(xiàn)。
性能模型用于描述程序的特征。最直接的即是預(yù)測程序的執(zhí)行時(shí)間,常為一組公式。而
2、這里用一個(gè)起名為DwarfCode(下簡稱 DC)的程序作為性能模型來預(yù)測程序執(zhí)行時(shí)間。DC是在原程序的基礎(chǔ)上結(jié)合LLVM和編譯技術(shù)來生成的。在IR階段通過分析程序里的循環(huán)次數(shù)結(jié)合 LLVM的靜態(tài)分支概率,生成計(jì)算每個(gè)基本塊次數(shù)的指令并進(jìn)行插樁;然后使用視點(diǎn)提升算法來調(diào)整插樁位置,同時(shí)尋找通信語句并生成計(jì)算通信量的指令來插樁。之后分析數(shù)據(jù)依賴進(jìn)行刪減,從而使得執(zhí)行 DC花費(fèi)的時(shí)間比原程序少,體現(xiàn)預(yù)測性。由于從原程序中刪減得來,DC的輸入
3、和原來一致。運(yùn)行DC生成包含預(yù)測的基本塊次數(shù)的profiling文件,再結(jié)合機(jī)器特征能計(jì)算出預(yù)測的原程序執(zhí)行時(shí)間。以及更為細(xì)致的預(yù)測的每個(gè)基本塊執(zhí)行次數(shù)和每個(gè)函數(shù)的時(shí)間,總共通信所花費(fèi)的時(shí)間等等。
本文最大的貢獻(xiàn)是提出了視點(diǎn)的概念,將靜態(tài)分析方法和動態(tài)EdgeProfiling方法兩個(gè)極端有機(jī)地統(tǒng)一起來。提出靜態(tài)性等于預(yù)測性,動態(tài)性等于準(zhǔn)確性的觀點(diǎn)。本文最大的創(chuàng)新之處在于拋棄編譯優(yōu)化等價(jià)變換的固有觀念,采用破壞性的刪減的方法,
4、在盡量不改變程序特征的前提下拋棄程序的輸出結(jié)果,刪減計(jì)算部分代碼,運(yùn)行DC的時(shí)間更少。提出預(yù)測代價(jià)和預(yù)測性價(jià)比的概念,指出在性價(jià)比大于1的時(shí)候,才有實(shí)施預(yù)測的意義。
本文指出性能模型由程序特征和機(jī)器特征所決定,將兩者分離從而使得DC的輸出滿足遷移性,和目標(biāo)平臺無關(guān)。DC執(zhí)行簡單,使用方便。無需任何相關(guān)領(lǐng)域知識,無需任何參數(shù)設(shè)定,無需任何配置文件,無需了解代碼結(jié)構(gòu)。無需預(yù)先做任何訓(xùn)練。不僅磁盤空間開銷小,而且時(shí)間開銷和內(nèi)存開銷相
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于聚類分析的搜索引擎自動性能評價(jià)研究.pdf
- 犯罪中止的自動性研究.pdf
- 中止犯自動性研究.pdf
- 數(shù)學(xué)公式圖像識別的自動性能評估.pdf
- 犯罪中止自動性的認(rèn)定.pdf
- 犯罪中止的自動性淺析
- 典型WEB服務(wù)的自動性能測試工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf
- 論犯罪中止的自動性認(rèn)定.pdf
- 語言教學(xué)自動性
- 基于工作記憶內(nèi)容的視覺注意捕獲及其自動性研究.pdf
- 基于LLVM的函數(shù)內(nèi)聯(lián)優(yōu)化技術(shù)研究.pdf
- 基于LLVM的迭代間數(shù)據(jù)重用優(yōu)化研究.pdf
- 基于LLVM的異構(gòu)編譯優(yōu)化方法研究.pdf
- 28743.犯罪中止自動性判斷標(biāo)準(zhǔn)研究
- 基于LLVM的C-Core后端移植研究.pdf
- 小議犯罪中止“自動性”證明責(zé)任的分配
- 高性能計(jì)算系統(tǒng)內(nèi)存子系統(tǒng)的性能預(yù)測模型研究.pdf
- 基于LLVM編譯架構(gòu)的CSKY后端移植.pdf
- 內(nèi)隱學(xué)習(xí)策略的探查及其自動性特征的實(shí)驗(yàn)研究.pdf
- 基于預(yù)測的自動入侵響應(yīng)模型的研究.pdf
評論
0/150
提交評論