OpenMP Fortran程序中死锁的静态检测

与BARRIER相关的死锁是导致OpenMP程序失效的重要隐患之一.对该类隐患的静态检测有助于在OpenMP程序运行之前提高其正确性.为了便于检测,将这种死锁分为两类.借助搜索与数据流分析分别按照存在性规则和非一致性规则检测第1类和第2类死锁.扩展了传统的控制流图以表示OpenMP程序.对于每个检测到的死锁,通过回溯记录控制流图中相关的路径,并利用静态分支预测量化其严重程度.基于上述思想,实现了一个OpenMP Fortran程序中死锁的静态检测工具C-Checker.实验表明,该工具能有效地检测OpenMP程序中与BARRIER相关的死锁.     

面向Open64的OpenMP程序优化

OpenMP规范了一系列的编译制导、环境变量和运行库,具有简单、可移植、支持增量并行等优点.但同时,采用FORK-JOIN模型所引起的频繁的线程管理开销也是制约OpenMP程序性能的瓶颈之一.本文讨论了如何利用并行区的合并与扩展,实现并行区的重构,并在此基础上利用Open64的IPA优化部件所提供的全局间过程分析能力,实现跨越过程边界的并行块的合并.最终实验表明,该方法有效地改进了OpenMP程序的运行性能.     

一种基于POMP的OpenMP程序负载均衡分析方法

为了准确分析OpenMP程序的负载均衡问题,详细分析了在同步点之间进行测量的恰当位置,定义了性能分析单元,给出了负载不均衡程度的计算公式,并提出了一种以性能分析单元为分析对象来测量OpenMP并行程序负载平衡的方法。该方法利用Opari对OpenMP源程序自动插入POMP性能监控函数,通过在相关的性能函数中插入定时器的方式,以分析单元为基本对象来收集程序的负载情况。该方法已在一个OpenMP性能分析工具中得到了实现,能够有效地帮助用户找出程序中负载不均衡的瓶颈。     

一种多线程负载均衡分析方法研究*

负载均衡是OpenMP并行化串行程序后所带来的影响程序运行性能的重要因素之一。为了精确分析负载均衡问题,以优化程序运行性能,本文确定了负载均衡分析单元,度量了负载不均衡程度以及潜在的并行调整效率,提出了一种以负载均衡分析单元为分析对象来检测、分析、调整OpenMP多线程程序负载均衡的方法。该方法在隐含同步显示化的基础上,使用指导语句改写的方法对源程序进行插桩并获取性能数据,在负载均衡方面,对程序进行性能分析,根据潜在的并行调整效率有选择的对程序进行负载均衡调整。实验表明该方法是可行有效的。     

OpenMP程序性能退化的诊断与处理

为了解决OpenMP程序性能退化问题，本文提出性能退化区和性能退化强度的概念．使用性能退化强度能够剔除非性能退化区并突出执行时间较长的性能退化代码段；同时．性能退化区的分解能够逐步缩小性能退化区并最终准确定位引发性能退化的代码段．去除引发性能退化的根源就能有效改进OpenMP程序的执行性能．实例分析证实了本文提出的OpenMP程序性能退化诊断与处理方法的有效性．     

面向神威高性能多核处理器的并行编译优化方法

在神威高性能多核服务器上,自动并行化编译系统为识别和申明程序中的并行性,产生的OpenMP程序没有经过充分的优化,其采用简单的fork-join模型,存在大量的并行循环嵌套,导致运行效率低。为提升自动并行化编译系统产生的OpenMP程序的运行效率,提出一种并行域重构优化技术。并行域重构技术通过合并程序中的并行域和扩展嵌套循环中的并行域范围,减少OpenMP程序的并行域数目,降低线程组频繁创建和合并等控制开销,将简单fork-join模型的OpenMP程序转换为性能更为高效的单程序多数据模型的OpenMP程序。实验结果表明,在新一代神威高性能多核服务器SW1621平台上,并行域重构技术在NPB3.3-OMP测试集和SPEC OMP2012测试集上的运行效率分别提高了10.77%和7.94%的,可有效提升自动并行化编译系统OpenMP程序的执行效率。     

适合机群OpenMP系统的制导扩展

OpenMP以其易用性和支持增量并行的特点成为共享存储体系结构的编程标准．机群OpenMP系统在机群上实现了OpenMP计算环境,它将OpenMP的易编程性和机群的可扩展性结合起来,是很有意义的．OpenMP的编程方式主要有循环级和SPMD两种,其中循环级方式易于编程而SPMD方式难于编程．然而在机群OpenMP系统中获得高性能OpenMP程序,必需采用SPMD方式．该文描述了适合机群OpenMP系统的一个简单的OpenMP制导扩展子集(包括数据分布制导、循环调度模式),并在机群OpenMP系统OpenMP／JIAJIA上进行了实现．应用测试表明,利用这些制导扩展进行编程,既保持循环级方式的易编程性又获得与SPMD方式相当的性能,是有效的编程方式．     

OpenMP多核技术在颗粒流体力学方法GHM中的应用

为了达到提高颗粒流体动力学方法 GHM计算效率的目标,分析了GHM模型的主要计算模块,抽取其中的可并行计算模块,基于多核计算机的硬件环境,应用OpenMP多线程并行计算模型,对采用数值积分方法求解颗粒运动方程的部分,实现求解过程的并行计算。最后通过多次实验验证程序的正确性及算法性能。实验结果表明,在Windows 7系统4核8线程处理器的计算机上,并行程序的并行加速比最高达到了2.5,说明OpenMP多核并行技术能较显著地提高GHM方法的计算性能。     

OpenMP数据分布子句自动生成算法

将OpenMP程序扩展到异构多核结构时,非本地存储访问会导致访存开销增加,影响程序性能。针对该问题,引入带数组划分信息的数据分布子句,对数据在异构多核存储系统的布局进行管理,提出一种基于并行循环识别和数组引用模式分析的算法,实现该类子句的自动生成。实验结果表明,自动生成的OpenMP程序包含数据分布子句,具有较好的数据局部性,可降低访存开销,在异构多核系统上获得明显的性能提升。     

面向DSWP并行的OpenMP任务调度机制的扩展与实现

多核处理器能够提升多线程程序的性能,但早已存在的诸多单线程程序无法从中获益,程序员也习惯于编写单线程程序.自动并行化技术是将单线程程序移植到多核上的重要手段,但是当循环中存在无法确定的数据依赖或复杂的控制流时,传统的自动并行化技术无法取得良好效果.Ottoni等人针对传统自动并行失败的循环提出了Decoupled Software Pipelining(DSWP)算法用以实现指令级的细粒度并行,但其需要对处理器体系结构的深入了解以及对核间通信队列和专用指令的硬件支持,并行性能和应用广泛性受到限制.基于OpenMP应用编程接口实现的DSWP并行不依赖于硬件上对核间通信队列和专用指令的支持,且不受平台的限制,但现有的OpenMP任务调度机制无法满足DSWP并行中对任务调度的需求.对现有的OpenMP任务调度机制进行扩展,增加了任务与线程绑定的属性,保证了基于OpenMP的DSWP并行程序的正确执行.在GCC的OpenMP运行库libgomp中扩展了任务绑定属性子句的功能,扩展后的GCC作为OpenMP DSWP程序的基础编译器,为自动并行提供支持.通过对基准测试集NPB3.3.1的测试表明,传统自动并行失败的循环,经OpenMP DSWP自动并行后在双核处理器上平均加速比达到1.23以上;使用添加了OpenMP DSWP算法的Open64编译器生成的并行程序,与仅使用传统自动并行方法的Intel 编译器和Open64编译器所得程序相比,平均加速比分别高出22％和26％.     

基于值-剖面的OpenMP运行时优化系统

本文设计并实现了一个基于值一剖面的OpenMP运行时优化系统CCRG OpenMP。它能够根据常见的值的组合优化并行区域，并且在运行时只有并行区代码需要重编译和管理。CCRG OpenMP基于动态重编译技术，避免了目前静态多版本技术的不足。同时，值-剖面的收集和分析由独立的动态优化器线程完成，降低了动态重编译引入的开销。SPEC OMP2001基准测试表明，我们基于值一剖面的Open MP优化系统能够较大地提高程序性能。     

机群OpenMP系统的设计与实现

OpenMP以其易用性和支持增量并行的特点成为共享存储体系结构的编程标准．目前机群系统已成为高性能计算的主流平台,研究机群OpenMP系统对推进并行应用的开发和普及非常有意义．该文作者以软件DSM系统JIAJIA作为OpenMP的运行时系统,结合一个前端编译器OMP2JIA,在机群系统上实现了OpenMP／JIAJIA计算环境,同时在提高性能方面根据机群系统特点扩展了OpenMP制导,优化了后端运行时库。通过11个OpenMP应用,作者比较了该计算环境和一个支持OpenMP的硬件cc-NUMA系统(SGI 2100)的性能．结果表明,作者的机群OpenMP系统的7机平均加速比为4．62;SGI 2100系统为4．55,二者性能相当．     

Supporting asynchronization in OpenMP for event-driven programming

The event-driven programming pattern is pervasive in a wide range of modern software applications. Unfortunately, it is not easy to achieve good performance and responsiveness when developing event-driven applications. Traditional approaches require a great amount of programmer effort to restructure and refactor code, to achieve the performance speedup from parallelism and asynchronization. Not only does this restructuring require a lot of development time, it also makes the code harder to debug and understand. We propose an asynchronous programming model based on the philosophy of OpenMP, which does not require code restructuring of the original sequential code. This asynchronous programming model is complementary to the existing OpenMP fork-join model. The coexistence of the two models has potential to decrease developing time for parallel event-driven programs, since it avoids major code refactoring. In addition to its programming simplicity, evaluations show that this approach achieves good performance improvements consistent with more traditional event-driven parallelization.     

OpenMP并行程序的性能数据采集

目前,随着大规模并行计算的高速发展,并行程序性能分析与建模的地位日益重要,而并行程序性能数据的采集是进行性能分析的基础。硬件计数器的使用使人们能够更加便利地在程序执行过程中采集性能数据。文章讨论了OpenMP并行程序的性能数据采集技术,并介绍一种利用PAPI进行数据采集的实现方法。     

OpenMP并行程序的编译器优化

OpemMP标准以其良好的可移植性和易用性被广泛应用于并行程序设计。该文讨论了OpenMP并行程序的编译器优化算法,在编译过程中通过并行区合并和扩展,实现并行区重构,并在并行区中实现了基于跨处理器相关图的barrier同步优化。分析验证表明,这些优化策略减少了并行区和barrier同步的数目,有效地提高了OpenMP程序的并行性能。     

Optimizing OpenMP Programs on Software Distributed Shared Memory Systems

This paper describes compiler techniques that can translate standard OpenMP applications into code for distributed computer systems. OpenMP has emerged as an important model and language extension for shared-memory parallel programming. However, despite OpenMP's success on these platforms, it is not currently being used on distributed system. The long-term goal of our project is to quantify the degree to which such a use is possible and develop supporting compiler techniques. Our present compiler techniques translate OpenMP programs into a form suitable for execution on a Software DSM system. We have implemented a compiler that performs this basic translation, and we have studied a number of hand optimizations that improve the baseline performance. Our approach complements related efforts that have proposed language extensions for efficient execution of OpenMP programs on distributed systems. Our results show that, while kernel benchmarks can show high efficiency of OpenMP programs on distributed systems, full applications need careful consideration of shared data access patterns. A naive translation (similar to OpenMP compilers for SMPs) leads to acceptable performance in very few applications only. However, additional optimizations, including access privatization, selective touch, and dynamic scheduling, resulting in 31% average improvement on our benchmarks.     

MPI和OpenMP混合并行模型下的遥感编目信息检索

目的 空间位置检索是遥感影像检索中的关键步骤,为进一步提高海量遥感影像编目数据定位检索效率,降低误检率,提出一种基于MPI和OpenMP混合编程模型对射线法进行多层次并行化实现。方法 首先完善传统射线法处理点在多边形边上以及射线与边的端点相交的情况;其次采用MPI实现基于程序层面多机并行,OpenMP实现算法层面单机多线程并行,通过开启多个线程同时处理多边形的各个点,判断它们是否在另一个多边形的内部。结果 当系统中所有节点开启线程数之和等于主节点的最佳线程数时,全局计算速度达到最佳。混合并行算法相比串行算法检索时间减少50%以上,效率更高。结论 MPI+OpenMP混合并行比普通的串行执行、单纯MPI并行或单纯OpenMP并行执行空间定位检索算法效率显著提高,这种并行方案普遍适用于集群环境下的并行程序,并且可以进一步拓展到其他图像处理算法领域。