SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:5f5d976f-2651-4094-8bc6-ef6a8fce3deb"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:5f5d976f-2651-4094-8bc6-ef6a8fce3deb" > Parallelizing more ...

  • Larsen, PDanmarks Tekniske Universitet,Technical University of Denmark (författare)

Parallelizing more loops with compiler guided refactoring

  • Artikel/kapitelEngelska2012

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2012

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:research.chalmers.se:5f5d976f-2651-4094-8bc6-ef6a8fce3deb
  • ISBN:9780769547961
  • https://doi.org/10.1109/ICPP.2012.48DOI
  • https://research.chalmers.se/publication/169410URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:kon swepub-publicationtype
  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype

Anmärkningar

  • The performance of many parallel applications relies not on instruction-level parallelism but on loop-level parallelism. Unfortunately, automatic parallelization of loops is a fragile process, many different obstacles affect or prevent it in practice. To address this predicament we developed an interactive compilation feedback system that guides programmers in iteratively modifying their application source code. This helps leverage the compiler's ability to generate loop-parallel code. We employ our system to modify two sequential benchmarks dealing with image processing and edge detection, resulting in scalable parallelized code that runs up to 8.3 times faster on an eight-core Intel Xeon 5570 system and up to 12.5 times faster on a quad-core IBM POWER6 system. Benchmark performance varies significantly between the systems. This suggests that semi-automatic parallelization should be combined with target-specific optimizations. Furthermore, comparing the first benchmark to manually-parallelized, hand-optimized pthreads and OpenMP versions, we find that code generated using our approach typically outperforms the pthreads code (within 93-339%). It also performs competitively against the OpenMP code (within 75-111%). The second benchmark outperforms manually-parallelized and optimized OpenMP code (within 109-242%).

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Ladelsky, R.IBM Haifa Labs (författare)
  • Lidman, Jacob,1985Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology(Swepub:cth)lidman (författare)
  • McKee, Sally A,1963Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology(Swepub:cth)mckee (författare)
  • Karlsson, SDanmarks Tekniske Universitet,Technical University of Denmark (författare)
  • Zaks, A. (författare)
  • Danmarks Tekniske UniversitetIBM Haifa Labs (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Proceedings of the International Conference on Parallel Processing. 41st International Conference on Parallel Processing, ICPP 2012, Pittsburgh, PA, 10 - 13 September 2012, s. 410-4190190-39189780769547961

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy