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详细简洁

排序：

Semantic-Preserving Transformations for stream Program Orchestration on Multicore Architectures

Semantic-Preserving Transformations for Stream Program Orche...

引用

作者： Yousun Ko University of Sydney

学位级别：博士

Because the demand for high performance with big data processing and distributed computing is increasing, the stream programming paradigm has been revisited for its abundance of parallelism in virtue of independent actors that communicate via data channels. The synchronous data-flow (SDF) programming model is frequently adopted with stream programming languages for its convenience to express stream programs as a set of nodes connected by data channels. Unlike general data-flow graphs, SDF re- quires the specification of the number of data items produced and consumed by a node already at compile-time. Static data-rates enable program transformations that greatly improve the performance of SDF programs on multicore architectures. The major appli- cation domain is for SDF programs are digital signal processing, audio, video, graphics kernels, networking, and security. The major optimization objective with stream programs is data throughput. stream program orchestration is a term that denotes compiler optimizations and run-time tech- niques that aim at performance improvements of stream programs on multicore archi- tectures. A large body of research has already been devoted to stream program orches- tration. Nevertheless, current compilers and run-time systems for stream programming languages are not able yet to harvest the raw computing power of contemporary paral- lel architectures. We identify data channels as the dominating roadblock for achieving high performance of SDF programs. Data channels between communicating nodes, i. e., between a producer and a consumer, employ FIFO-queue semantics. Funneling a data item (token) from a producer to a consumer through a FIFO queue incurs non-negligible overhead. The producer is required to perform an enqueue-operation, followed by a dequeue operation in the consumer. The enqueue and dequeue operations induce the run-time overhead of the underlying queue implementation. Queues on shared-memory multicores are implemented as bu

关键词： Multicore Architecture stream programming languages Synchronous Data Flow Compiler Optimization Performance Analysis Static Program Analysis

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