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一个程序中数据并行语句的计算划分(CP)对该程序的运行性能有决定性的作用.尽管人们对这一问题已经进行了广泛的研究,但这些研究的重点都集中在如何提高被选择计算划分的空间局部性上.针对并行循环结构的计算划分问题,提出了一个时序优化模型.在该模型中,一个计算划分被表示成一个有向图,在把并行语句中的操作映射到各个处理器的同时,给出了被分配到不同处理器上的操作之间的相关性.对于一条数据并行语句,时序优化模型对它的每个计算划分选择方案分别采用多种有效的优化策略进行优化;并综合考虑各个计算划分选择方案的负载平衡性、处理器间的操作依赖性、数据访问的空间局部性和时间局部性四个方面的因素,估算每个方案的执行效率;最后从这些方案中选择一个执行效率最优的方案作为该语句的计算划分.作者已在HPF编译器p-HPF采用时序优化模型实现了对FORALL结构的支持.实验结果表明,该模型具有非常好的通用性,对不同领域多种数据并行问题均取得了理想的加速比.同时,只需略微改动,该模型也可用于其他类型数据并行语句的计算划分.  相似文献
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1 引言并行循环描述大多数先进科学应用的核心部分,是颇有价值的并行性来源。高级并行语言往往提供专门指导语句表达并行循环,以便并行编译器利用并行循环的非数据相关特性。在数据并行程序设计语言HPF中规定,可以将关键词INDEPENDENT加在Do循环前面,指出其后的Do循环是一个并行循环。与之相关的编译实现也成为HPF编译器的一个重点。并行循环L可以严格定义如下:假设R(i)表示迭代i所  相似文献
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计算划分问题是并行编译中最为重要的问题之一.针对并行循环,在数据分布确定的情况下,提出了基于规范集的计算划分算法,具体讨论了规范集的获取方法及综合通信与负载均衡的最优方案选取算法.实验表明,在并行循环处理方面,这一算法与以前几种算法相比更加简单、有效;采用这一算法的p_HPF编译器对数据并行应用问题可以获得良好的加速比和效率.该编译器已在石油领域得到应用.  相似文献
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