2020-01-15
142
Для распараллеливания циклов с зависимостью используется алгоритм, который был применен в тестах NASA. Этот алгоритм накладывает ряд ограничений, которые проверяются экспертом. Вариант конвейерной работы тестируется только, если цикл с конвейерной зависимостью является вложенным внутренним. В зависимости не участвуют "угловые" элементы. На Рис. 9 слева изображена зависимость без участия "угловых" элементов. То есть значение массива зависит от значения элементов при изменении лишь 1 измерения. В правой части Рис. 9 описан вариант зависимости, при котором установка конвейера невозможна из-за "угловых" элементов.
Рис. 9. Возможность установки конвейера.
Для такого цикла оценочная функция при распараллеливании цикла считается, как минимум оценочной функции:
a) для работы цикла с директивами ORDERED,
b) конвейерным распараллеливанием.
В случае если на основном шаге цикл был помечен, как эффективный для распараллеливания, то если минимальна функция a), то цикл помечается ORDERED, иначе PIPELINE.
Шаг 3. Выбор варианта локализации
Данные на входе: База Данных с результатами статического анализа, 1-е внутреннее представление, незаконченное 2-е внутреннее представление.
Данные на выходе: 2-е внутреннее представление.
Как проходит преобразование входных данных в выходные:
Последний шаг по распараллеливанию: пытаемся выбрать наилучшую локализацию для текущего распараллеливания. Пробуем склеить соседние параллельные регионы за счет выбора подходящей локализации. Параллельно для массивов, у которых есть возможность установки threadprivate, создаем альтернативные локализации.
Алгоритм преобразования входных данных в выходные:
Для соседних параллельных регионов, находящихся на одном уровне пробуем альтернативные локализации. Если для какой—либо локализации регионы можно склеить, сравниваем оценочную функцию при склейке регионов и без склейки регионов. Если функция при склейке меньше, то превращаем 2 региона в один, помечаем для него локализацию.
После того, как не останется регионов, которые возможно склеить, внутри каждого региона проверяем все альтернативные локализации. Если оценочная функция для какой-либо альтернативной локализации меньше, чем оценочная функция для текущего варианта локализации, то эта альтернативная локализация заносится в текущий вариант локализации. Как только пройдены все регионы, информация из текущего варианта локализации заносится во 2-е внутреннее представление.
Если в Программном списке локализации переменных, какой-либо переменная во всех параллельных регионах становится приватным, то в программном списке локализаций переменных данный массив помечается как threadprivate. Для следующих параллельных регионов, использующих данный массив, он объявляется в списке copyin. Установка данных директив дает ускорение за счет отсутствия инициализации private переменных.
Для всех массивов, для которых не проставлены комментарии threadprivate, рассчитываем альтернативную локализации для всей программы, считая переменную приватной, но вычитая стоимость инициализации и синхронизации для массива. Если оценочная функция альтернативной локализации лучше оценочной функции для 2-го внутреннего представления, альтернативная локализация заносится во 2-е внутреннее представление, переменная во всех параллельных регионах становится: private, def, shared, no и помечается как threadprivate.
