基于程序特征的线程划分方法的研究

摘要：

作为一种线程级自动并行化技术,线程级推测(thread-level speculation,TLS)能够将非规则串行程序划分为多个线程,并采用一种激进的方式在多核体系结构上并行执行这些线程,以此提高程序的执行加速性能.针对现有的启发式划分方法对不同特征的程序采用的策略划分,导致部分程序划分效果较差的问题,提出利用机器学习方法从TLS样本集中学习线程划分的知识,并根据程序的特征预测其划分方案,并利用此划分方案对其进行划分.在Prophet编译系统上使用Olden基准程序集对基于程序特征的线程划分方法进行评估,并与传统的基于启发式规则划分效果进行比较,实验结果表明,比启发式规则划分方案获得的加速比平均提升了18.24%.

关键词：线程级推测、线程划分、程序特征、划分方案

所属期刊栏目：12

分类号：TP311.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61402015;the Science and Research Project of Baoji under Grant No.16RKX1-3;the Natural Science Foundation Research Proj-ect of Shaanxi Province under Grant No.2017JM6048;the Key Project for Baoji University of Arts and Sciences under Grant No.ZK2017011

在线出版日期：2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：872-885