Ett viktigt problem med många forskningsprojekt om parallellisering av kompilatorer för distribuerade minnesmaskiner är att automatiskt bestämma en lämplig datapartitioneringsschema för ett program. De flesta av de nuvarande projekten lämnar detta tråkiga problem nästan helt till användaren. I detta dokument presenterar vi en ny strategi för problemet med automatisk datapartitionering. Vi inför begreppet begränsningar av datadistributionen och visar hur man utifrån resultatöverväganden skall införa begränsningar för distributionen av olika datastrukturer. Dessa begränsningar kombineras sedan av kompilatorn för att få en fullständig och konsekvent bild av datadistributionssystemet, ett system som ger goda resultat när det gäller den totala genomförandetiden. Vi presenterar resultat av en studie vi utfört på Fortran program som tagits från Linpack och Eispack bibliotek och Perfect Benchmarks för att avgöra tillämpligheten av vår strategi för verkliga program. Resultaten är mycket uppmuntrande, och visa genomförbarheten av automatisk data partitionering för program med regelbundna beräkningar som kan vara statiskt analyserade, som täcker en extremt signi cant klass av scienti c program.
Gupta och Banerjee REF tar upp problemet med automatisk datapartitionering genom att analysera hela programmet.
Demonstration of Automatic Data Partitioning Techniques for Parallelizing Compilers on Multicomputers
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}