数据中心计算环境下基于语义模式的编译优化

发布时间：2017-06-03 17:15

  本文关键词：数据中心计算环境下基于语义模式的编译优化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：计算领域已经进入多核／众核架构及云计算的时代。一方面,芯片的片上并行度在不断提高,如何将硬件的潜在计算能力转变为软件的执行效率成为一个非常关键的问题,也是编译系统的主要任务之一；另一方面,数据中心计算环境下多应用共存的特性打破了“编译优化时针对的运行环境与程序运行时环境相吻合”这一传统编译优化的基本前提,向编译方法提出了新的挑战。 本文在LLVM平台上实现了基于语义模式的编译优化方法(EPOD),并针对数据中心计算环境提出了动态Peer-aware的编译优化方法。主要的工作内容和成果包括：(1)在LLVM平台上实现了基于语义模式的编译优化方法,包括对程序语义模式的构建和识别,对程序优化策略的制定；(2)在LLVM实现的基于语义模式编译优化的基础上添加矩阵乘法语义模式,并为其制定相应的优化策略；(3)提出动态Peer-aware编译优化方法,模型化程序的最佳优化序列同共享资源上压力的关系,并建立机制动态调整程序的优化序列。最后,我们通过实验验证了矩阵乘法语义模式的编译优化及Peer-aware编译优化效果。实验结果显示,针对规则的矩阵乘法和非规则的矩阵乘法,基于语义模式的矩阵乘法编译优化与传统的通用编译器相比,最高可以提升43倍的性能；动态Peer-aware的编译优化方法相比于静态的编译优化方法,对测试程序最高能够取得25.3%的性能提升。
【关键词】：编译优化 数据中心 语义模式 优化序列 Peer-aware
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP308;TP391.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 图目录10-11
• 表目录11-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 研究背景12-15
• 1.1.1 编译优化—芯片潜力到软件效率的转变12-14
• 1.1.2 数据中心给编译优化带来的挑战14-15
• 1.2 论文的研究目标和主要工作15-16
• 1.3 论文结构16-18
• 第2章 相关研究工作18-24
• 2.1 编译技术的发展18-20
• 2.1.1 迭代编译18-19
• 2.1.2 自动调优技术19-20
• 2.1.3 用户辅助的交互式编译20
• 2.2 并行编译和数据中心计算环境下的编译20-22
• 2.2.1 并行编译20-21
• 2.2.2 数据中心计算环境下的编译21-22
• 2.3 LLVM平台介绍22-23
• 2.3.1 LLVM编译器设计22-23
• 2.3.2 LLVM中间代码和Pass23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 基于语义模式的编译优化24-46
• 3.1 基于语义模式编译优化框架24-25
• 3.2 LLVM实现基于语义模式的编译优化25-37
• 3.2.1 程序语义模式的构建25-28
• 3.2.2 LLVM上优化策略的设计28-31
• 3.2.3 LLVM上编译优化框架的实现31-36
• 3.2.4 基于语义模式编译优化框架的灵活性36-37
• 3.3 EPOD中实现矩阵乘法语义模式37-44
• 3.3.1 矩阵乘法语义模式的选取37-38
• 3.3.2 矩阵乘法语义模式的识别和标记38
• 3.3.3 矩阵模式的编译优化策略38-44
• 3.4 本章小结44-46
• 第4章 数据中心计算环境下Peer-aware编译优化46-58
• 4.1 概述46-47
• 4.2 Peer-aware循环分块选择模型47-52
• 4.2.1 静态循环分块的问题47-48
• 4.2.2 基于统计学习的Peer-aware循环分块参数选取48-52
• 4.3 动态Peer-aware编译优化框架52-57
• 4.3.1 动态Peer-aware编译优化框架概述52-54
• 4.3.2 循环代码切换检测54-55
• 4.3.3 一次性循环分块选取55
• 4.3.4 重复性循环分块选取55-56
• 4.3.5 共享缓存压力监测器56-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第5章 实验验证58-72
• 5.1 验证基于语义模式的矩阵乘法优化58-62
• 5.1.1 实验平台58
• 5.1.2 数据布局重组的选择条件58-60
• 5.1.3 矩阵乘法语义模式的优化结果60-62
• 5.2 Peer-aware编译优化方法实验验证62-70
• 5.2.1 实验平台和标准测试程序62-63
• 5.2.2 一次性循环分块选取实验63-67
• 5.2.3 重复性循环分块选取实验67-69
• 5.2.4 不同实验平台实验验证69-70
• 5.3 本章小结70-72
• 第6章 全文总结72-74
• 6.1 本文工作总结72
• 6.2 未来工作展望72-74
• 参考文献74-81
• 致谢81-82
• 在读期间发表的学术论文及取得的其他研究成果82-83
• 在读期间参与的科研项目83

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 王博;尚世锋;武永卫;郑纬民;;多核体系下的并行任务构建[J];计算机研究与发展;2012年04期

2 赵家程;崔慧敏;冯晓兵;;基于统计学习分析多核间性能干扰[J];软件学报;2013年11期

3 赵永华,迟学斌;基于SMP集群的MPI+OpenMP混合编程模型及有效实现[J];微电子学与计算机;2005年10期

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本文编号：418758