Abstract-This paper presenterar en ny metod som kan tillämpas av en parallelliserande kompilator för att hitta, utan användarinterventioner, iteration och data nedbrytningar som minimerar kommunikation och belastning obalans overheads i parallella program riktade mot NUMA arkitekturer. En av de viktigaste ingredienserna i vår strategi är representationen av lokalitet som en Locality-Communication Graph (LCG) och formuleringen av kompilatorn teknik som en Blandad Integer Ickelinjär programmering (MINLP) optimering problem på denna graf. Den objektiva funktionen och begränsningarna av optimeringsproblemmodellen kommunikationskostnader och belastning obalans. Lösningen på detta optimeringsproblem är en nedbrytning som minimerar det parallella utförandet overhead. Detta papper sammanfattar processen för hur kompilatorn extraherar lokal information från en icke-annoterad kod och fokuserar på hur denna kompilator kan härleda optimeringsproblem, lösa det, och generera den parallella koden med den automatiskt valda iteration och datadistributioner. Dessutom innehåller vi en diskussion om vår modell och de lösningar - de nedbrytningar - som den tillhandahåller. Den strategi som presenteras i dokumentet utvärderas med hjälp av flera riktmärken. De experimentella resultaten visar att MINLP-formuleringen inte ökar sammanställningstiden avsevärt och att vårt ramverk genererar mycket effektiv iteration/datadistribution för en mängd NUMA-maskiner.
I REF, Kommunikation och belastning obalans minimeras med hjälp av en locality graf och blandat heltal ickelinjär programmering.
Compiler techniques for the distribution of data and computation
{'venue': 'IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.', 'journal': 'IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}