Processorarkitekturer har tagit en sväng mot många kärnprocessorer, som integrerar flera processkärnor på ett enda chip för att öka den totala prestandan, och det finns inga tecken på att denna trend kommer att upphöra inom en snar framtid. Många core-processorer är svårare att programmera än multicore- och enkärnig processorer på grund av behovet av att skriva parallella eller samtidiga program med hög grad av parallellism. Dessutom måste många kärnor fungera i ett läge av stark skalning på grund av minnesbandbredd begränsningar. I stark skalning, allt finare-grain parallellism måste extraheras för att hålla alla bearbetningskärnor upptagna. Dataflödesprogrammeringsmodeller för uppgifter har stor potential att förenkla parallellprogrammering eftersom de minskar programmeraren från att exakt identifiera alla intertask-beroenden när program skrivs. Istället, uppgift dataflöde körtid systemet upptäcker och upprätthåller intertask beroenden under körning baserat på beskrivningen av minne som nås av varje uppgift. Runtime konstruerar en uppgift dataflöde graf som fångar alla uppgifter och deras beroenden. Uppgifterna är planerade att utföras parallellt, med beaktande av beroenden som anges i aktivitetsgrafen. Flera tidningar rapporterar om viktiga allmänna omkostnader för dataflödessystem för uppgifter, vilket allvarligt begränsar skalbarheten och användbarheten av sådana system. I den här artikeln studerar vi effektiva system för att hantera uppgift diagram och analysera deras skalbarhet. Vi antar en programmeringsmodell som stöder input, output och in/ut annoteringar på uppgift argument, samt pendlande in/ut och minskningar. Vi analyserar strukturen i uppgiftsgrafer och identifierar versioner och generationer som nyckelbegrepp för effektiv hantering av uppgiftsgrafer. Sedan presenterar vi tre scheman för att hantera uppgifter grafer bygger på graf representationer, hypergrafer, och listor. Vi anser också att en fjärde gränslös system som synkroniserar uppgifter med hjälp av heltal. Analys med hjälp av mikrobenchmarks visar att grafrepresentationen inte alltid är skalbar och att det gränslösa systemet introducerar minst overhead i nästan alla situationer.
Ref har studerat flera system för dynamisk beroendespårning i uppgiftsdataflödesmodellen.
Analysis of dependence tracking algorithms for task dataflow execution
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}