Static and dynamic methods of polyhedral compilation for an efficient execution in multicore environments
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Abstract EN:
The recent spreading of multicore processors has put an extreme pressure towards parallelism extraction from software. Although important progresses have been made, automatic parallelization technologies are not yet fully operational for large-scale deployment and still fail to handle programs for many different reasons. We propose to extend the existing tools and techniques in three different directions. First, the existing programs have to be parallelizable, even if the source code is unreachable. For that purpose, we present a system able to parallelize sequential binary programs. Second, the parallelism extraction has to take into account the current external environment to reach the maximal performance. Thus, we present a version selection system which can exploit the specificities of different execution contexts to accelerate programs. Third, the parallelization can be complex or impossible to perform using only static tools. Thus, we propose a speculative parallelization system to transform and parallelize programs which are hard to analyze statically. All those three systems use the polyhedral model as a toolbox to analyze, transform, or parallelize programs. Working at different stages, from compile time to execution time, they form a global approach to extend the existing parallelization techniques.
Abstract FR:
Depuis plusieurs années, le nombre de cœurs de calcul dans les processeurs ne cesse d'augmenter à chaque nouvelle génération. Les processeurs multi-cœurs sont maintenant très fréquents mais le développement de logiciels séquentiels reste une pratique très courante. Pour pallier à ce problème, des outils de parallélisation automatique ont été proposés mais ils ne sont pas encore prêts pour une utilisation à grande échelle. Nous proposons d'étendre les outils existants dans trois directions différentes. Premièrement, on peut remarquer que le code source de certains programmes n'est pas disponible. Nous proposons donc un système de parallélisation statique de code binaire qui permet de paralléliser un application séquentielle déjà compilée. Ensuite, on peut s'apercevoir que la performance d'un programme dépend du contexte d'exécution dans lequel il s'exécute. Nous présentons donc un système qui permet de sélectionner une version d'un programme parmi plusieurs afin d'exploiter au mieux les particularités du contexte d'exécution courant. Enfin, étant donné que certains programmes sont difficiles à analyser statiquement, nous proposons un système de parallélisation spéculative permettant d'appliquer dynamiquement des transformations de code complexes sur ces programmes. Ces trois systèmes utilisent le modèles polyédrique comme une boîte à outil permettant d'analyser, de transformer ou de paralléliser les programmes. En travaillant à différentes phases de la vie des programmes, ils forment une approche globale qui étend les techniques de parallélisation existantes.