Vi presenterar en gemensam schemaläggnings- och minnesalgoritm för effektivt genomförande av aktivitetsparallellprogram på icke-uniforma minnesarkitektursystem (NUMA). Beslut om uppgifts- och dataplacering grundar sig på en statisk beskrivning av minneshierarkin och på information om intertaskkommunikation under körning. Befintliga lokala-medvetna schemaläggningsstrategier för finkorniga uppgifter har starka begränsningar: de är specifika för vissa kategorier av maskiner eller tillämpningar, de hanterar inte uppgiftsberoenden, de kräver manuella programanteckningar, eller de förlitar sig på bräckliga profileringssystem. Däremot gör vår lösning inget antagande på strukturen av program eller på layouten av data i minnet. Experimentella resultat, baserat på OpenStream språk, visar att lokaliseringen av tillgång till huvudminnet av vetenskapliga tillämpningar kan ökas avsevärt på en 64-kärnig maskin, vilket resulterar i en hastighetsökning på upp till 1,63× jämfört med en toppmodern arbets- stjäla schemaläggare.
Drebes REF presenterar en schemaläggnings- och tilldelningsalgoritm för OpenStream-språket.
Topology-Aware and Dependence-Aware Scheduling and Memory Allocation for Task-Parallel Languages
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}