'

Оптимальное планирование инструкций для процессоров семейства IA-64 с использованием алгоритма A* Дипломная работа студента 545 группы Галанова Сергей Евгеньевича Научный руководитель: Булычев Дмитрий Юрьевич Рецензент: Фоминых Николай Федорович

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Оптимальное планирование инструкций для процессоров семейства IA-64 с использованием алгоритма A* Дипломная работа студента 545 группы Галанова Сергей Евгеньевича Научный руководитель: Булычев Дмитрий Юрьевич Рецензент: Фоминых Николай Федорович


Слайд 1

Задача планирования Планирование выполняется в конце компиляции, после выбора инструкций и распределения регистров В ходе планирования происходит построение плана исполнения программы - переупорядочение инструкций и их распределение по вычислительным устройствам Целью является построение оптимального плана, то есть плана с минимальным временем исполнения Задача оптимального планирования NP-трудна


Слайд 2

Существующие подходы Списковое планирование (list scheduling) – применяется в промышленных компиляторах, но дает субоптимальные результаты Целочисленное линейное программирование Программирование ограничений Метод ветвей и границ


Слайд 3

Постановка задачи На вход подается готовый ассемблерный код для процессора Intel Itanium 2 Требуется выполнить его оптимальное локальное планирование, то есть построить для каждого базового блока план с минимальным временем исполнения (либо оставить исходный план, если планировщику не удалось завершиться за разумное время) и выдать новый ассемблерный код


Слайд 4

Обзор EPIC EPIC (Explicitly Parallel Instruction Computing) – новый класс машинных архитектур, являющийся усовершенствованием класса VLIW (Very Long Instruction Word)? Информация о параллелизме инструкций и распределении их по устройствам рассчитывается компилятором статически Требуется обеспечить совместимость кода между разными представителями архитектуры, поэтому должны накладываться специальные ограничения на кодирование инструкций


Слайд 5

Обзор архитектуры IA-64 Архитектура IA-64 реализует принципы EPIC Инструкции упакованы в пакеты (bundles) по три инструкции в каждом Для каждого пакета указывается шаблон, задающий устройства для инструкций и границы групп параллельно исполняемых инструкций Поддерживается предикативное и спекулятивное исполнение


Слайд 6

Особенности Itanium 2 Может запускать до шести параллельных инструкций за такт Латентность большинства арифметико-логических операций – 1 такт, операций с плавающей точкой – 4 такта, загрузок и выгрузок (для кэша 1 уровня) – 1 такт, мультимедийных операций – 2-3 такта Может быть запущено до двух операций с плавающей точкой за такт, до двух загрузок за такт, до двух выгрузок за такт


Слайд 7

Пример кода { mmi add r1 = r2, r3 // => M0 add r4 = r5, r6 // => M1 add r7 = r8, r9 // => I0 } { m.mi add r9 = r2, r5 ;; // => M2 ld4 r2 = [r1] // => M0 add r8 = r9, r10 // => I0 } { mfi. sub r6 = r7, r4 // => M1 fadd f3 = f4, f5 // => F0 add r12 = r1, r4 // => I1 }


Слайд 8

Общая структура планировщика Чтение исходного ассемблерного кода и выделение блоков Анализ зависимостей в каждом блоке и построение дэга зависимостей Планирование плана для каждого блока Построение результирующего ассемблерного кода


Слайд 9

Пространство и граф поиска Пространство поиска состоит из частичных планов К частичному плану можно применять элементарные операции issueOp и endGroup В вершинах графа поиска находятся частичные планы Два плана соединены дугой, если второй получен из первого применением элементарной операции Есть дополнительная конечная вершина, в которую входят дуги из полных планов Расстояние между двумя планами равно разности их длин (в тактах)?


Слайд 10

Алгоритм A* Является обобщением алгоритма Дейкстры При выборе направления обхода используется не длина пройденного пути, а оцениваемая длина оптимального пути, которая складывается из известной длины текущего пути и эвристической оценки длины оптимального пути из текущей точки до концевой Если эвристика не переоценивает длину, получится оптимальный путь


Слайд 11

Поиск оптимального плана Для поиска оптимального плана применим алгоритм A* к графу поиска Необходимо найти хорошую эвристику, оценивающую расстояние (в тактах) от заданной точки до конечной


Слайд 12

Эвристика критического пути Число тактов, требуемое для набора инструкций не может быть меньше длины критического пути в дэге зависимостей Можно взять в качестве эвристики эту длину Она хорошо работает для «густых» дэгов Плохо работает для блоков, в которых мало зависимостей


Слайд 13

Эвристика доступных ресурсов Определяется число инструкций каждого класса Для каждого класса определяется минимальное число тактов, требуемое для выполнения соответствующего набора инструкций Выбирается максимум


Слайд 14

Гибридная эвристика Объединяет достоинства эвристик критического пути и доступных ресурсов Для каждой инструкции определяется нижняя граница номеров тактов, в которых она может быть запущена (на основе критических путей в дэге)? Для каждой нижней границы определяется минимальное число дополнительных тактов, требуемое для запуска остальных инструкций (на основе эвристики доступных ресурсов)? Выбирается максимум


Слайд 15

Дополнительная эвристика У точек с равными основными эвристиками сравниваются дополнительные эвристики Для каждого возможного значения длины критического пути среди всех вершин дэга подсчитывается количество вершин, для которых достигается это значение Полученные числа выстраиваются в порядке убывания длин критических путей Полученный кортеж является эвристикой


Слайд 16

Некоторые оптимизации Оптимизации размещения пустых операций Рудиментарное выделение изоморфных поддэгов На множестве частичных планов вводится отношение (нетривиального) равенства: два плана равны, если их соответствующие группы инструкций одинаковы с точностью до перестановки инструкций (используется оптимизированное внутреннее представление плана для эффективного выполнения этой проверки)?


Слайд 17

Результаты Тестирование проводилось на пакете mesa из набора тестов SPEC FP, откомпилированном компиляторами open64 и gcc.


Слайд 18

Перспективы дальнейшего развития Улучшение эвристик Сокращение числа вариантов Более точный анализ зависимостей Обобщение на произвольную архитектуру


Слайд 19

Спасибо за внимание Вопросы?


×

HTML:





Ссылка: