Средства интерактивного взаимодействия с пользователем в системе SAPFOR

Main Article Content

Аннотация

Автоматизация параллельного программирования затрагивает различные этапы в разработке параллельной программы, начиная от профилирования исходной программы, ее преобразования и приведения к виду, допускающему эффективное распараллеливание, и заканчивая построением параллельной версии программы и ее последующей оптимизацией. Немалое значение имеет выбор целевой модели параллельного программирования, с одной стороны, позволяющей задействовать разнообразие существующих на данный момент аппаратных ресурсов, а с другой, упрощающей разработку автоматизированных средств и позволяющей пользователю изучить решения, принимаемые системой автоматизированного распараллеливания. Система SAPFOR (System FOR Automated Parallelization) объединяет различные подходы, направленные на автоматизацию программирования, и позволяет пользователю принимать активное участие в процесс распараллеливания программ. Кроме того, распараллеливание выполняется в модели DVMH, позволяющей разрабатывать эффективные параллельные программы для гетерогенных вычислительных кластеров.


В настоящей статье рассмотрен подход к автоматизированному распараллеливанию программ, реализованный в системе SAPFOR. Отдельное внимание уделено архитектуре системы и реализации подсистемы интерактивного взаимодействия с пользователем. Рассмотрено применение интерактивной оболочки в процессе распараллеливания и приведены результаты распараллеливания некоторых программ из набора NAS Parallel Benchmarks 3.3.1 c ручным распараллеливанием, выполненным с помощью OpenCL.

Article Details

Как цитировать
Катаев, Н. А. . (2020). Средства интерактивного взаимодействия с пользователем в системе SAPFOR. Электронные библиотеки, 24(1), 157-183. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-1-157-183

Библиографические ссылки

1. Grosser T., Groesslinger A., Lengauer C. Polly – performing polyhedral optimizations on a low-level intermediate representation // Parallel Processing Letters. 2012. Vol. 22, No. 04. 1250010. https://doi.org/10.1142/S0129626412500107.
2. Grosser T., Hoefler T. Polly-ACC Transparent compilation to heterogeneous hardware // ICS '16: Proceedings of the 2016 International Conference on 373 Supercomputing June 2016. P. 1–13. https://doi.org/10.1145/2925426.2926286.
3. Bondhugula U., Hartono A., Ramanujam J., Sadayappan P. A practical automatic polyhedral parallelizer and locality optimizer // ACM SIGPLAN Notices. 2008. Vol. 43, No. 6. P. 101–113. https://doi.org/10.1145/1379022.1375595.
4. Vandierendonck H., Rul S., De Bosschere K. The Paralax Infrastructure: Automatic Parallelization with a Helping Hand // Proceedings of the 19th international conference on Parallel architectures and compilation techniques (PACT'10). 2010. P. 389–400. https://doi.org/10.1145/1854273.1854322.
5. Baghdadi R., Beaugnon U., Cohen A., Grosser T., Kruse M., Reddy C., Verdoolaege S., Betts A., Donaldson A.F., Ketema J., Absar J., Haastregt S., Kravets A., Lokhmotov A., David R., Hajiyev E. Pencil: A platform-neutral compute intermediate language for accelerator programming // Proceedings of the 2015 International Conference on Parallel Architecture and Compilation (PACT), PACT’15. IEEE Computer Society. Washington, DC, USA, 2015. P. 138–149. https://doi.org/10.1109/PACT.2015.17.
6. Kim M., Kim H., Luk C.-K. Prospector: A Dynamic Data-Dependence Profiler To Help Parallel Programming // 2nd USENIX Workshop on Hot Topics in Parallelism (HotPar'10), 2010. P. 1–6.
7. Intel Parallel Studio. URL: https://software.intel.com/en-us/parallel-studioxe.
8. Клинов М.С., Крюков В.А. Автоматическое распараллеливание Фортран-программ. Отображение на кластер // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2009. № 2. С. 128–134.
9. Бахтин В.А., Жукова О.Ф., Катаев Н.А., Колганов А.С., Крюков В.А., Кузнецов М.Ю., Поддерюгина Н.В., Притула М.Н., Савицкая О.А., Смирнов А.А. Распараллеливание программных комплексов. Проблемы и перспективы // Труды XX Всероссийской научной конференции «Научный сервис в сети Интернет», Новороссийск, Россия, 17–22 сентября 2018 г. М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2018. С. 63–72.
URL: http://keldysh.ru/abrau/2018/theses/33.pdf. https:// doi.org/10.20948/abrau-2018-33
10. Hwu W.-m., Ryoo S., Ueng S.-Z., Kelm J.H., Gelado I., Stone S.S., Kidd R.E., Baghsorkhi S.S., Mahesri A.A., Tsao S.C., Navarro N., Lumetta S.S., Frank M.I., Patel S.J. Implicitly parallel programming models for thousand-core microprocessors // Proceedings of the 44th annual Design Automation Conference (DAC '07), ACM, New York, NY, USA. 2007. P. 754–759. https://doi.org/10.1145/1278480.1278669.
11. Blume W., Eigenmann R. Performance analysis pf parallelizing compilers on the Perfect Benchmarks programs // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 1992. Vol. 3, Issue 6. P. 643–656. https://doi.org/10.1109/71.180621.
12. Wolfe M. Scalar vs. parallel optimizations // CSETech. 210. 1990. URL: https://classes.cs.uoregon.edu/16S/cis410parallel/Documents/scalar-paralleloptimizations-wolfe.pdf
13. Konovalov N.A., Krukov V.A, Mikhajlov S.N., Pogrebtsov A.A. Fortan DVM: a Language for Portable Parallel Program Development // Programming and Computer Software. 1995. V. 21, No. 1. P. 35–38.
14. Бахтин В.А., Клинов М.С., Крюков В.А., Поддерюгина Н.В., Притула М.Н., Сазанов Ю.Л. Расширение DVM-модели параллельного программирования для кластеров с гетерогенными узлами // Вестник Южно-Уральского государственного университета, серия «Математическое моделирование и программирование». 2012. №18 (277), выпуск 12. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ. C. 82–92.
15. Kulkarni P., Zhao W., Moon H., Cho K., Whalley D., Davidson J., Bailey M., Paek Y., Gallivan K. Finding effective optimization phase sequences // Proceedings of the 2003 ACM SIGPLAN Conference on Languages, Tools, and Compilers for Embedded Systems. 2003. P. 12–23. https://doi.org/10.1145/780731.780735.
16. NAS Parallel Benchmarks. URL: https://www.nas.nasa.gov/publications/ npb.html.
17. Lattner C., Adve V. LLVM: A Compilation Framework for Lifelong Program Analysis & Transformation // Proc. of the 2004 International Symposium on Code Generation and Optimization (CGO’04), Palo Alto, California. 2004.
https://doi.org/10.1109/CGO.2004.1281665.
18. Kataev N.A. Application of the LLVM Compiler Infrastructure to the Program Analysis in SAPFOR // Voevodin V., Sobolev S. (eds). Supercomputing. RuSCDays 2018. Communications in Computer and Information Science. 2018. V. 965. Springer, Cham. P. 487–499. doi:10.1007/978-3-030-05807-4_41.
19. Катаев Н.А., Смирнов А.А., Жуков А.Д. Определение зависимостей по данным средствами динамического анализа системы SAPFOR // Электронные библиотеки. Тематический выпуск «Научный сервис в сети Интернет». Часть 1. 2020. Том 23. № 3. С. 473–493. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2020-23-3-473-493.
20. Visual Studio Code. URL: https://code.visualstudio.com/, last accessed 2020/11/25.
21. OpenMP Application Programming Interface.
https://www.openmp.org/wp-content/uploads/OpenMP-API-Specification-5-1.pdf, last accessed 2020/11/25.
22. Катаев Н.А., Василькин В.Н. Восстановление многомерной формы обращений к линеаризованным массивам в системе SAPFOR // Электронные библиотеки. Тематический выпуск «Научный сервис в сети Интернет». Часть 2. 2020. Том 23. № 4. С. 770–787. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2020-23-4-770-787.
23. Seo S., Jo G., Lee J. Performance Characterization of the NAS Parallel Benchmarks in OpenCL // 2011 IEEE International Symposium on. Workload Characterization (IISWC), 2011. P. 137–148. https://doi.org/10.1109/IISWC.2011.6114174.
24. SAPFOR. https://github.com/dvm-system.