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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-ANJQK8| Type: | Dissertação de Mestrado |
| Title: | Function Call Re-vectorization |
| Authors: | Rubens Emilio Alves Moreira |
| First Advisor: | Fernando Magno Quintao Pereira |
| First Referee: | Luis Fabricio Wanderley Goes |
| Second Referee: | Wagner Meira Junior |
| Abstract: | Linguagens SPMD para arquiteturas SIMD, como C para CUDA, OpenCL e ISPC contribuíram para melhorar a programabilidade de aceleradores SIMD e placas de processamento gráfico. No entanto, linguagens SPMD ainda não disponibilizam ao programador toda a flexibilidade que se pode obter a partir de programação SIMD explícita. A fim de contornar esta falha de expressividade, preservando a abstração SPMD, introduzimos a noção de Call Re-Vectorization (CREV). CREV permite que o programador altere a dimensão da vetorização durante a execução de um kernel SPMD, e o faz por meio de uma chamada aninhada de kernel. CREV provê uma abstração similar àquela oferecida pelo conceito de paralelismo dinâmico: é possível invocar um kernel dentro de outro kernel. Nossa abordagem reduz os custos associados a esse processo. Neste trabalho, apresentamos as definições formais de CREV, além de sua implementação no compilador ISPC. Para validar nossa abordagem, implementamosuma série de algoritmos clássicos explorando o conceito de Call Re-Vectorization. Tais algoritmos incluem casamento de padrão, busca em profundidade e Bellman-Ford, e foram implementados com CREV sem muito esforço. Uma vez compilados usando ISPC para gerar instruções vetoriais de máquinas Intel, nossas implementações sãotão eficientes quanto soluções de estado-da-arte, sendo, em geral, mais simples de se programar. Por exemplo, nossa implementação simples de casamento de padrão atinge speedup de 12% sobre o algoritmo Knuth-Morris-Pratt. |
| Abstract: | SPMD programming languages for SIMD hardware such as C for CUDA, OpenCL or ISPC have contributed to increase the programmability of SIMD accelerators and graphics processing units. However, SPMD languages still lack the flexibility offered by low-level SIMD programming on explicit vectors. To close this expressiveness gap while preserving the SPMD abstraction, this work introduces the notion of Function Cal Re-Vectorization. We present a formal semantics of CREV, and an its implementation on the ISPC compiler. To validate our idea, we have used CREV to implement some classic algorithms, including string matching, depth first search and Bellman-Ford, with minimum effort. |
| Subject: | Compiladores (Computadores) Computação Arquitetura de computador |
| language: | Inglês |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-ANJQK8 |
| Issue Date: | 21-Mar-2017 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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