SIMD型計算機向けループ自動並列化手法

概要

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GPGPU などの SIMD 型並列計算機が,その費用対性能の高さから注目を集めている.この様な計算機の性能を引き出す為にはデータの配置・メモリ階層間の転送を最適化する事,加えて転送のオーバヘッドを演算・転送のパイプライン化により隠蔽する事が重要となる.しかし,ソフトウェア制御のスクラッチパッドメモリを含むメモリ階層の特性を把握し手作業で最適化する事は困難であり,これらを最適化し自動的に並列化を行う並列化コンパイラの必要性が高まっている.データ配置・転送最適化では Copy-candidate Selection 法が最も成功している手法であるが,既存研究では演算・転送のパイプライン並列性を考慮に入れていない為に,ハザードが発生し後のパイプライン化を阻害してしまうという問題がある.本稿で我々はプログラムの静的解析に基づき,データ配置・転送の最適化と演算・転送のパイプライン化を同時に行う手法: Modulo Scheduling for Copy-candidate Selection(MSCS) を提案する.これはデータ転送最適化手法とソフトウェアパイプライニング手法を混合整数計画法を用いて融合させることにより実現され,またその為に我々は Selective Data Dependence Graph(SDDG) というデータ構造を開発した.さらに東京大学に於いて開発された SIMD 型超並列計算機 GRAPE-DR を対象として我々が設計・開発を行った自動並列化コンパイラ NGC について,その実装と評価結果について述べる.
2010-07-27

SIMD型計算機向けループ自動並列化手法

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