基于性能预测的推测多线程循环选择方法

摘要：

线程级推测(Thread-Level Speculation, TLS)是多核上一种加速串行程序的线程级自动并行化技术。循环具有规则的结构并在运行时占有大量的执行时间，因此循环是挖掘并行性的理想对象。然而，选择哪些循环并行才能提高程序的加速比是一个很难决定的问题。为了解决该问题，该文提出一种基于性能预测的循环选择方法。基于输入训练集获取程序预执行的剖析信息，同时结合各种推测因素，构建了循环结构的性能预测模型。预测结果定量评估了循环推测并行的加速比并决定该循环在运行时是否适合并行。实验结果表明，该文提出的方法能有效地预测循环并行时所蕴含的并行性，并依据预测结果准确地选择具有并行收益的循环推测并行，最终 Olden 基准测试集加速比性能平均提升了12.34%。

关键词：并行处理、线程级推测、循环选择、性能预测

分类号：TP314(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61173040;国家“863”计划项目2012AA011003;博士学科点专项科研基金20130201110012资助课题

在线出版日期：2014-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2768-2774