Reconstruction of Multi-Dimensional Form of Linearized Accesses to Arrays in SAPFOR
https://doi.org/10.26907/1562-5419-2020-23-4-770-787
Abstract
The system for automated parallelization SAPFOR (System FOR Automated Parallelization) includes tools for program analysis and transformation. The main goal of the system is to reduce the complexity of program parallelization. SAPFOR system is focused on the investigation of multilingual applications in Fortran and C programming languages. The low-level LLVM IR representation is used in SAPFOR for program analysis. This representation allows us to perform various IR-level optimizations to improve the quality of program analysis. At the same time, it loses some features of the program, which are available in its higher level representation. One of these features is the multi-dimensional structure of the arrays. Data dependence analysis is one of the main problems which should be solved to automate program parallelization. Moreover, such an analysis belongs to the class of NP-hard problems. Knowledge of the multidimensional structure of arrays allows in many cases to take into account the structure of index expressions in calls to arrays and reduce the complexity of the analysis. In addition, the use of multi-dimensional arrays allows us to use multi-dimensional processor matrix and to parallelize a whole loop nests, rather than a single loop in the nest. So, parallelism of a program is going to be increased. These opportunities are natively supported in the DVM system. This paper discusses the approach used in the SAPFOR system to recover the form of multi-dimensional arrays by their linearized representation in LLVM IR. The proposed approach has been successfully evaluated on various applications including performance tests from the NAS Parallel Benchmarks suite.
About the Authors
N. A. Kataev
Keldysh Institute of Applied Mathematic RAS
Russian Federation
Russian Federation
V. N. Vasilkin
Lomonosov Moscow State University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Konovalov N.A., Krukov V.A, Mikhajlov S.N., Pogrebtsov A.A. Fortan DVM: a Language for Portable Parallel Program Development // Programming and Computer Software, 1995. V. 21. No 1. P. 35–38.
2. Бахтин В.А., Клинов М.С., Крюков В.А., Поддерюгина Н.В., Притула М.Н., Сазанов Ю.Л. Расширение DVM-модели параллельного программирования для кластеров с гетерогенными узлами // Вестник Южно-Уральского государственного университета, серия «Математическое моделирование и программирование». 2012. №18 (277), выпуск 12. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ. C. 82–92.
3. Клинов М.С., Крюков В.А. Автоматическое распараллеливание Фортран-программ. Отображение на кластер // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2009. № 2. С. 128–134.
4. Бахтин В.А., Жукова О.Ф., Катаев Н.А., Колганов А.С., Крюков В.А., Поддерюгина Н.В., Притула М.Н., Савицкая О.А., Смирнов А.А. Автоматизация распараллеливания программных комплексов // Труды XVIII Всероссийской научной конференции «Научный сервис в сети Интернет», Новороссийск, Россия, 19–24 сентября 2016 г. М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2016. С. 76–85. doi:10.20948/ abrau-2016-31
5. Goff G., Kennedy K., Tseng C.W. Practical Dependence Testing // Proceedings of the ACM SIGPLAN 1991 conference on Programming language design and implementation (PLDI ’91), 1991. ACM, New York, NY, USA, 1991. P. 15–29.
6. Lattner C., Adve V. LLVM: A Compilation Framework for Lifelong Program Analysis & Transformation // Proc. of the 2004 International Symposium on Code Generation and Optimization (CGO’04), 2004. Palo Alto, California.
7. Бахтин В.А., Жукова О.Ф., Катаев Н.А., Колганов А.С., Крюков В.А., Кузнецов М.Ю., Поддерюгина Н.В., Притула М.Н., Савицкая О.А., Смирнов А.А. Распараллеливание программных комплексов. Проблемы и перспективы // Труды XX Всероссийской научной конференции «Научный сервис в сети Интернет», Новороссийск, Россия, 17–22 сентября 2018 г. М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2018. С. 63–72. doi:10.20948/abrau-2018-33
8. Kataev N.A. Application of the LLVM Compiler Infrastructure to the Program Analysis in SAPFOR // Voevodin V., Sobolev S. (eds) Supercomputing. RuSCDays 2018. Communications in Computer and Information Science, 2018. Vol 965. Springer, Cham. P. 487-499. doi:10.1007/978-3-030-05807-4_41
9. Катаев Н.А., Козырев В.И. Преобразование программ на высокоуровневом языке программирования на основе результатов анализа низкоуровневого представления программ в системе SAPFOR // Труды XIII международной конференции «Параллельные вычислительные технологии, ПаВТ'2019», Калининград, Россия, 2–4 апреля 2019 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2019. C. 251–262.
10. Dwarf 3 Standard. URL: http://eagercon.com/dwarf/dwarf3std.htm
11. Grosser T., Pop S., Ramanujam J., Sadayappan P. On recovering multi-dimensional arrays in Polly // 5th International Workshop on Polyhedral Compilation Techniques, IMPACT 2015. P. 1–9.
12. Polly – Polyhedral optimizations for LLVM. URL: https://polly.llvm.org/
13. Ctestgen. URL: https://github.com/VolandTymim/ctestgen
14. Seo S., Jo G., Lee J. Performance Characterization of the NAS Parallel Benchmarks in OpenCL // 2011 IEEE International Symposium on. Workload Characterization (IISWC), 2011. P. 137–148.
15. PolyBench/C the Polyhedral Benchmark suite. URL: http://web.cse.ohio-state.edu/~pouchet.2/software/polybench/polybench.html
16. SAPFOR. URL: https://github.com/dvm-system
Review
For citations:
Kataev N.A., Vasilkin V.N. Reconstruction of Multi-Dimensional Form of Linearized Accesses to Arrays in SAPFOR. Russian Digital Libraries Journal. 2020;23(4):770-787. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/1562-5419-2020-23-4-770-787
Views:
20
Email this article 