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並列コードのためのコンパイラ最適化の改善

新しいグラフ構造が並列プログラミングのコンパイラ効率を向上させる。

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コンパイラの効率を上げるコンパイラの効率を上げるグのパフォーマンスを向上させる。高度なグラフ構造を使って並列プログラミン
目次

コンピュータープログラミングの世界では、特に同時にタスクを実行できるコードを書くとき、タスクがどのように実行されるかの明確な計画を持つことが重要だよ。プログラマーは、時間を節約してパフォーマンスを向上させるために、並行して実行できる指示を書いたりするんだ。でも、時にはこの計画が非効率的で、遅延やリソースの無駄を引き起こすこともあるんだ。これを助けるために、コンパイラというツールが使われて、プログラムの実行を整理したり改善したりしてるんだ。

コンパイラの役割

コンパイラは、プログラマーが書いた高レベルのコードを、コンピュータが理解して実行できる低レベルのコードに変換するプログラムなんだ。このプロセスの重要な部分は中間表現(IR)で、これはコンパイラが内部で指示を整理する方法。IRは、コンパイラが異なるコンピュータアーキテクチャやハードウェアタイプでより良いパフォーマンスを得るために、指示をどう再配置したり最適化したりするかを決めるのに役立つんだ。

大体の場合、コンパイラの目標はIRを最適化して、最高の実行計画を作ることなんだ。これは、どの指示を同時に実行できるか、どの指示が特定の順序で実行する必要があるか、そして利用可能な処理ユニット全体にワークロードをどう配分するかを考えることを意味するよ。

実行計画の理解

実行計画は、タスクがどのように実行されるかの道筋なんだ。コンピュータにどの指示をどの順番で実行するかを教えてくれる。従来の逐次コードでは、IRは通常タスクの単純な順序を提供する。でも、並行実行のためにプログラミングすると、コードの異なる部分が同時に実行できるから、もっと複雑になるんだ。

プログラム依存グラフ(PDG)は、コードの依存関係を理解するために使われる特別なツールなんだ。PDGは、プログラムの異なる部分がどのように互いに依存しているかを示して、コンパイラがどの指示を並行して実行できるか、どの指示がそうできないかを特定するのを助けてくれる。

並行プログラミングモデルの必要性

コンピュータがより強力になったおかげで、特にマルチコアプロセッサが同時に複数のタスクを処理できるようになったから、プログラマーはこの能力を活かすためにコードを適応させる必要があったんだ。これにより、OpenMPやCilkのような並行プログラミングモデルが発展して、開発者がコードのどの部分を並行して実行すべきかを指定できるようになった。

これらのモデルは、プログラマーがどのループやコードのセクションを同時に実行できるかを示すプラグマ(特別な指示)を提供してくれるから、利用可能な処理能力を効率的に活用できるプログラムを書くのが簡単になるんだ。

並行実行計画の表現

並行プログラミングモデルは、プログラマーに並行実行を直接指定させることでパフォーマンスを向上させることができるんだけど、コンパイラはまだ課題に直面しているよ。一つの大きな問題は、コンパイラが並行コードの正確な要件や制約を理解する方法を必要としてることなんだ。これらの制約を効果的に表現する方法が必要だから、実行計画を適切に最適化できるんだ。

PDGは逐次コードには便利だけど、並行プログラムの要件をキャッチするのはあまり得意じゃない。PDGは主に逐次実行のために設計されていて、プログラマーが表現した並行実行計画を正確に反映する能力に制限があるんだ。

並行意味論プログラム依存グラフ(PS-PDG)の紹介

並行意味論プログラム依存グラフ(PS-PDG)は、PDGのアイデアを基にした新しい表現で、特に並行プログラミングのためにカスタマイズされてるんだ。PS-PDGは、プログラマーが従う必要のある並行実行の重要な制約をつかむように設計されていて、コンパイラがより良い最適化の選択をするのを可能にするんだ。

PS-PDGの主な特徴

PS-PDGは、従来のPDGにいくつかの強化を加えて、並行コードにより適したものにしているよ:

  1. 階層ノード:PS-PDGでは、単一のノードが個々の指示だけじゃなくて、コードの全体の領域を表すことができるんだ。これにより、原子実行が必要なクリティカルセクションのような構造の表現が向上するよ。

  2. ノード特性:ノードは、コードのセクションが原子的に実行できるか、任意の順序で実行できるかなどの重要な特性を表す特性を持つことができるんだ。これがコンパイラに異なるコードセクションにどう対処するかを理解させるのに役立つんだ。

  3. コンテキスト:PS-PDGは、特定の並行意味論が適用されるシナリオを定義できるコンテキストの概念を導入しているんだ。これは並行実行計画の意図した振る舞いを正確に捉えるのに重要だよ。

  4. 有向および無向エッジ:PS-PDGは、有向エッジ(明確な依存関係を示す)と無向エッジ(2つのコードのセクションが並行して実行できないことを示すが、その順序は柔軟である)を使っているんだ。

  5. データ選択有向エッジ:これらのエッジは、他のセクションで使用できるデータを生成するコードのインスタンスを定義することで、より豊かな意味論を提供し、コンパイラが最適化において柔軟性を得る助けになるんだ。

  6. 並行意味論変数:この機能により、プログラマーは変数がどのようにプライベート化され、その値がどのようにマージされるかを表現できるんだ。これは異なるスレッドが変数の独自のコピーで干渉せずに作業できるようにするために重要なんだ。

コンパイラ最適化の向上

PS-PDGが導入されたことで、コンパイラは最高の並行実行計画を選択するためのより強力なツールを持つことができるようになったんだ。これは、必要な意味論を維持しつつ、より広い選択肢を探索できるようになったから実現されるんだ。

コンパイラはPS-PDGを分析して、元のコードに設定された制約を違反せずに適用できる実行計画を特定できるようになった。これにより、コードの最適化が進んで、実行時間やリソース使用の改善につながる可能性があるよ。

PS-PDGの評価

PS-PDGの効果を評価するために、並行化のオプションがどれだけ増えるかを測る実験が行えるんだ。これらの評価は、従来の方法と比べて並行コードを最適化する可能性がどれだけ増えるかを示すことができるよ。

重要な指標の一つは、コンパイラに提供される並行化オプションの数だよ。PS-PDGは自動並行化コンパイラに対して、標準のPDGを使う場合よりも多くの選択肢を考慮できるようにするから、PS-PDGがより広範囲の実行計画を探索することで、より多くのパフォーマンスの可能性を引き出すのを助けるんだ。

結論

結論として、効率的な並行コードを書く能力は、現代のマルチコアプロセッサを活用する上で重要なんだ。PS-PDGは、並行プログラミングモデルの制約や特徴をより良く表現する方法を提供して、コンパイラが実行計画をより効果的に最適化できるようにしてるんだ。

この新しい表現は、プログラマーが並行コードで意図することと、コンパイラがパフォーマンスの面で達成できることのギャップを埋めるのを助けるよ。PS-PDGの開発を促進することで、プログラマーのためのより良いツールや、最終的にはより速くて効率的なソフトウェアにつながるかもしれないんだ。

これらの改善に焦点を当てることで、PS-PDGは並行プログラミングのためのコンパイラ設計と最適化において重要な前進を示すもので、分野における貴重な進歩を意味しているんだ。

オリジナルソース

タイトル: The Parallel Semantics Program Dependence Graph

概要: A compiler's intermediate representation (IR) defines a program's execution plan by encoding its instructions and their relative order. Compiler optimizations aim to replace a given execution plan with a semantically-equivalent one that increases the program's performance for the target architecture. Alternative representations of an IR, like the Program Dependence Graph (PDG), aid this process by capturing the minimum set of constraints that semantically-equivalent execution plans must satisfy. Parallel programming like OpenMP extends a sequential execution plan by adding the possibility of running instructions in parallel, creating a parallel execution plan. Recently introduced parallel IRs, like TAPIR, explicitly encode a parallel execution plan. These new IRs finally make it possible for compilers to change the parallel execution plan expressed by programmers to better fit the target parallel architecture. Unfortunately, parallel IRs do not help compilers in identifying the set of parallel execution plans that preserve the original semantics. In other words, we are still lacking an alternative representation of parallel IRs to capture the minimum set of constraints that parallel execution plans must satisfy to be semantically-equivalent. Unfortunately, the PDG is not an ideal candidate for this task as it was designed for sequential code. We propose the Parallel Semantics Program Dependence Graph (PS-PDG) to precisely capture the salient program constraints that all semantically-equivalent parallel execution plans must satisfy. This paper defines the PS-PDG, justifies the necessity of each extension to the PDG, and demonstrates the increased optimization power of the PS-PDG over an existing PDG-based automatic-parallelizing compiler. Compilers can now rely on the PS-PDG to select different parallel execution plans while maintaining the same original semantics.

著者: Brian Homerding, Atmn Patel, Enrico Armenio Deiana, Yian Su, Zujun Tan, Ziyang Xu, Bhargav Reddy Godala, David I. August, Simone Campanoni

最終更新: 2024-02-01 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2402.00986

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2402.00986

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

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