Automatic tuning framework for parallelized programs

• Autorzy: Burak D. , Radziewicz M. , Wierciński T.

Warianty tytułu

PL

Iteracyjny kompilator zrównoleglający oraz optymalizujący lokalność danych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Complexity of computers has grown tremendously in recent years, because, among others, multi-processor and multi-core architectures are in widespread use. Parallelized programs should run on multi-core processors to use the most of its computing power. Exploiting parallel compilers for automatic parallelization and data locality optimization of sequential programs reduces costs of software. In this paper there is described the WIZUTIC Compiler Framework developed in the Faculty of Computer Science and Information Technology of the West Pomeranian University of Technology. The application uses the source code of the PLUTO parallel compiler developed in the Ohio State University by Uday Bondhugula. The simulated annealing method and the Bees algorithm are used for finding proper transformations of the source code for given program features. The experimental study results using the Data Encryption Standard (DES) algorithm are described and the speed-ups of encryption and decryption processes are presented.

PL

W artykule przedstawiono autorski kompilator zrównoleglający oraz optymalizujący lokalność danych- WIZUTIC oraz jego wykorzystanie do skrócenia czasu przetwarzania algorytmu szyfrowania DES. Do utworzenia kompilatora WIZUTIC transformującego kod źródłowy zapisany w języku C ze źródła do źródła wykorzystano kody źródłowe kompilatora PLUTO autorstwa Uday'a Bondhuguli służącego do optymalizacji lokalności danych z zastosowaniem transformacji tiling oraz zrównoleglenia pętli programowych z wykorzystaniem gruboziarnistej równoległości. W procesie kompilacji wykorzystano technikę kompilacji iteracyjnej oraz dwie metody optymalizacji: symulowane wyżarzanie (SA) oraz algorytm pszczół (BA) służące do określenia odpowiedniego rozmiaru bloku transformacji tiling. Przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych dla algorytmu DES pracującego w trybie ECB. Badania przeprowadzona z zastosowaniem maszyny 8-procesorowej Quad Core Intel Xeon Processor Model E7310, kompilatora GCC GNU z wykorzystaniem standardu OpenMP w wersji 3.0 oraz narzędzia do profilowania kodu Intel VTune.

Słowa kluczowe

EN

parallelized compiler; data locality optimization; iterative compilation; Data Encryption Standard; OpenMP

PL

kompilator zrównoleglający; optymalizacja lokalności danych; kompilacja iteracyjna; algorytm DES; OpenMP

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 56, nr 12
• Strony: 1526--1528
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., schem., tab.

Twórcy

autor

Burak D.

autor

Radziewicz M.

autor

Wierciński T.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Katedra Inżynierii Oprogramowania, ul. Żołnierska 52, 71-210 Szczecin,

Bibliografia

• [1] PLUTO - An automatic parallelizer and locality optimizer for multicores. http://pluto-compiler.sourceforge.net.
• [2] Bondhugula U., Sadayappan P.: Effective automatic parallelization and locality optimization using the polyhedral model, Ohio State University, Columbus, OH, 2008.
• [3] The Polyhedral Loop Parallelizer: LooPo. http://www.infosun.fim.uni-passau.de/cl/loopo
• [4] The CLooG Code Generator in the Polyhedral Model’s. http://www.cloog.org
• [5] GCC, the GNU Compiler Collection. http://gcc.gnu.org
• [6] Intel® Compilers. http://software.intel.com/en-us/intel-compilers.
• [7] The OpenMP API specification for parallel programming. http://openmp.org/wp
• [8] Intel® Software Network.http://software.intel.com/en-us/intel-vtune.
• [9] Kirkpatrick S., Gelatt C. D., Jr. and Vecchi M. P.: Optimization by Simulated Annealing, Science, vol. 220, pp. 671-680, May 1983.
• [10] Pham D. T., Ghanbarzadeh A., Koc E., Otri S., Rahim S. and Zaidi M.: The Bees Algorithm, A Novel Tool for Complex Optimisation Problems. Proc 2nd Int Virtual Conf on Intelligent Production Machines and Systems (IPROMS 2006). Oxford: Elsevier, pp. 454-459.
• [11] NIST Federal Information Processing Standards (FIPS) PUB 46-2 Data Encryption Standard, Dec. 1993.(http://www.itl.nist.gov/ fipspubs/fip46-2.htm)
• [12] Schneier B.: Applied Cryptography. 2nd Edition, John Wiley and Sons, New York, 1996.