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MetaFork: A Compilation Framework for Concurrency Models Targeting Hardware Accelerators

MetaFork: A Compilation Framework for Concurrency Models Tar...

引用

作者： Xiaohui Chen University of Western Ontario

学位级别：博士

Parallel programming is gaining ground in various domains due to the tremendous com- putational power that it brings; however, it also requires a substantial code crafting effort to achieve performance improvement. Unfortunately, in most cases, performance tuning has to be accomplished manually by programmers. We argue that automated tuning is necessary due to the combination of the following factors. First, code optimization is machine-dependent. That is, optimization preferred on one machine may be not suitable for another machine. Second, as the possible optimization search space increases, manually finding an optimized configura- tion is hard. Therefore, developing new compiler techniques for optimizing applications is of considerable interest. This thesis aims at generating new techniques that will help programmers develop efficient algorithms and code targeting hardware acceleration technologies, in a more effective manner. Our work is organized around a compilation framework, called MetaFork, for concurrency platforms and its application to automatic parallelization. MetaFork is a high-level program- ming language extending C/C++, which combines several models of concurrency including fork-join, SIMD and pipelining parallelism. MetaFork is also a compilation framework which aims at facilitating the design and implementation of concurrent programs through four key features which make MetaFork unique and novel: (1) Perform automatic code translation between concurrency platforms targeting multi-core architectures. (2) Provide a high-level language for expressing concurrency as in the fork-join model, the SIMD paradigm and the pipelining parallelism. (3) Generate parallel code from serial code with an emphasis on code depending on machine or program parameters (e. g. cache size, number of processors, number of threads per thread block). (4) Optimize code depending on parameters that are unknown at compile-time.

关键词： source-to-source compiler pipelining comprehensive parametric cuda kernel generation concurrency platforms high-level parallel programming

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