Génération automatique de code et optimisation de calculs stencils sur des architectures à mémoire distribuée
Langue Anglais
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Auteur : Saied, Mariem
Date de soutenance : 25-09-2018

Directeur(s) de thèse : Gustedt, Jens - Muller, Gilles

Président : Bastoul, Cédric
Rapporteur(s) : Réveillère, Laurent - Contassot-Vivier, Sylvain

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) - Inria Nancy - Grand Est
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Langage dédié, Verroux ordonnés de lecture/écriture, Calculs stencils, Modèle polyédrique, Mémoire distribuée
Mots-clés :
  • Parallélisme (informatique)
  • Mémoire partagée répartie
  • Microprocesseurs multi-coeurs
  • Langages dédiés (informatique)
Résumé : Nous proposons Dido, un langage dédié (DSL) implicitement parallèle qui capture les spécifications de haut niveau des stencils et génère automatiquement du code parallèle de haute performance pour les architectures à mémoire distribuée. Le code généré utilise ORWL en tant que interface de communication et runtime. Nous montrons que Dido réalise un grand progrès en termes de productivité sans sacrifier les performances. Dido prend en charge une large gamme de calculs stencils ainsi que des applications réelles à base de stencils. Nous montrons que le code généré par Dido est bien structuré et se prête à de différentes optimisations possibles. Nous combinons également la technique de génération de code de Dido avec Pluto l'optimiseur polyédrique de boucles pour améliorer la localité des données. Nous présentons des expériences qui prouvent l'efficacité et la scalabilité du code généré qui atteint de meilleures performances que les implémentations ORWL et MPI écrites à la main.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2018STRAD036
Type de ressource : Thèse