Inbäddade tillämpningar blir alltmer komplexa och bearbetningen av ständigt ökande datamängder. I samband med dataintensiva inbyggda applikationer har det funnits två kompletterande metoder för att förbättra applikationsbeteendet, nämligen optimeringar av datalokalitet och förbättrad parallellism på loopnivå. Datalokaliseringen behöver förbättras för att maximera antalet dataåtkomster som tillgodoses från de högre nivåerna i minneshierarkin. Å andra sidan kräver kompilator-baserade kodparallaliseringssystem ett nytt utseende för chip multiprocessorer som interprocessor kommunikation är mycket billigare än off-chip minne accesses. Därför måste en kompilator minimera antalet åtkomster till offlineminnen. Detta kan uppnås genom att överväga flera loopar bon samtidigt. Även om kompilatorer tar itu med dessa två problem, finns det en inneboende svårighet att optimera både datalokalitet och parallellism samtidigt. En integrerad strategi som kombinerar dessa två kan därför ge mycket bättre resultat än varje enskild metod. Baserat på dessa observationer, föreslår detta dokument en begränsning nätverk (CN)-baserad formulering för data locality optimering och kod parallellisering. I dokumentet presenteras också experimentella bevis som visar hur framgångsrikt det föreslagna tillvägagångssättet är och jämför våra resultat med dem som uppnåtts genom tidigare föreslagna tillvägagångssätt. Experimenten från vårt genomförande visar att det föreslagna tillvägagångssättet är mycket effektivt för att förbättra datalokalisering och parallellisering.
I REF föreslogs också ett enhetligt tillvägagångssätt som integrerar lokalitet och parallelliseringsoptimeringar för chip-multiprocessorer.
Data locality and parallelism optimization using a constraint-based approach
{'venue': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'journal': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}