Function Call Re-vectorization

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Rubens Emilio Alves Moreira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Compiladores (Computadores)
Computação
Arquitetura de computador
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/ESBF-ANJQK8
Resumo: SPMD programming languages for SIMD hardware such as C for CUDA, OpenCL or ISPC have contributed to increase the programmability of SIMD accelerators and graphics processing units. However, SPMD languages still lack the flexibility offered by low-level SIMD programming on explicit vectors. To close this expressiveness gap while preserving the SPMD abstraction, this work introduces the notion of Function Cal Re-Vectorization. We present a formal semantics of CREV, and an its implementation on the ISPC compiler. To validate our idea, we have used CREV to implement some classic algorithms, including string matching, depth first search and Bellman-Ford, with minimum effort.
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spelling 2019-08-10T08:01:23Z2025-09-09T00:19:14Z2019-08-10T08:01:23Z2017-03-21https://hdl.handle.net/1843/ESBF-ANJQK8SPMD programming languages for SIMD hardware such as C for CUDA, OpenCL or ISPC have contributed to increase the programmability of SIMD accelerators and graphics processing units. However, SPMD languages still lack the flexibility offered by low-level SIMD programming on explicit vectors. To close this expressiveness gap while preserving the SPMD abstraction, this work introduces the notion of Function Cal Re-Vectorization. We present a formal semantics of CREV, and an its implementation on the ISPC compiler. To validate our idea, we have used CREV to implement some classic algorithms, including string matching, depth first search and Bellman-Ford, with minimum effort.Universidade Federal de Minas GeraisCompiladorVetorizacaoSIMDCompiladores (Computadores)ComputaçãoArquitetura de computadorFunction Call Re-vectorizationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRubens Emilio Alves Moreirainfo:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGFernando Magno Quintao PereiraLuis Fabricio Wanderley GoesWagner Meira JuniorLinguagens SPMD para arquiteturas SIMD, como C para CUDA, OpenCL e ISPC contribuíram para melhorar a programabilidade de aceleradores SIMD e placas de processamento gráfico. No entanto, linguagens SPMD ainda não disponibilizam ao programador toda a flexibilidade que se pode obter a partir de programação SIMD explícita. A fim de contornar esta falha de expressividade, preservando a abstração SPMD, introduzimos a noção de Call Re-Vectorization (CREV). CREV permite que o programador altere a dimensão da vetorização durante a execução de um kernel SPMD, e o faz por meio de uma chamada aninhada de kernel. CREV provê uma abstração similar àquela oferecida pelo conceito de paralelismo dinâmico: é possível invocar um kernel dentro de outro kernel. Nossa abordagem reduz os custos associados a esse processo. Neste trabalho, apresentamos as definições formais de CREV, além de sua implementação no compilador ISPC. Para validar nossa abordagem, implementamosuma série de algoritmos clássicos explorando o conceito de Call Re-Vectorization. Tais algoritmos incluem casamento de padrão, busca em profundidade e Bellman-Ford, e foram implementados com CREV sem muito esforço. Uma vez compilados usando ISPC para gerar instruções vetoriais de máquinas Intel, nossas implementações sãotão eficientes quanto soluções de estado-da-arte, sendo, em geral, mais simples de se programar. Por exemplo, nossa implementação simples de casamento de padrão atinge speedup de 12% sobre o algoritmo Knuth-Morris-Pratt.UFMGORIGINALrubensemilio.pdfapplication/pdf1492302https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/b15f3554-cbe9-4751-8b22-0aaaec654658/downloada0a0f40be4408d8b13fb5cc364bd02f7MD51trueAnonymousREADTEXTrubensemilio.pdf.txttext/plain164358https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/4cb64b0c-1e1a-4334-9c1a-f8b46d45af18/downloadcbbd56703907ac0bf85afc5dfa5fa53bMD52falseAnonymousREADTHUMBNAILrubensemilio.pdf.jpgrubensemilio.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2191https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/ca227ce1-7625-4314-8cea-94cb237be689/download6a187b8eaa03e503d72195d4207eb39bMD53falseAnonymousREAD1843/ESBF-ANJQK82025-09-09 15:16:02.456open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-ANJQK8https://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-09T18:16:02Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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