High-level structured programming models for explicit and automatic parallelization on multicore architectures

par Nader Khammassi

Thèse de doctorat en Stic

Sous la direction de Jean-Philippe Diguet et de Jean-Christophe Le Lann.

Soutenue le 05-12-2014

à Lorient , dans le cadre de École doctorale Santé, information-communication et mathématiques, matière (Brest, Finistère) , en partenariat avec Université européenne de Bretagne (PRES) , École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne (laboratoire) et de Laboratoire en sciences et technologies de l'information, de la communication et de la connaissance [Brest] (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Modèle de programmation de haut niveau pour la parallélisation expicite et automatique : application aux architectures multicoeurs


  • Résumé

    La prolifération des architectures multi-coeurs est source d’unepression importante pour les developpeurs, qui doivent chercherà paralléliser leurs applications de manière à profiter au mieux deces plateformes. Malheureusement, les modèles de programmationde bas niveau amplifient les difficultés inhérentes à la conceptiond’applications complexes et parallèles. Il existe donc une attentepour des modèles de programmation de plus haut niveau, quipuissent simplifier la vie des programmeurs de manière significative,tout en proposant des abstractions suffisantes pour absorberl’hétérogénéité des architectures matérielles.Contrairement à une multitude de modèles de programmation parallèlequi introduisent de nouveaux langages, annotations ou étendentdes langages existants et requièrent donc des compilateurs spécialisés,nous exploitons ici le potentiel du language C++ standardet traditionnel. En particulier nous avons recours à ses capacitésen terme de meta-programmation, afin de fournir au programmeurune interface de programmation parallèle simple et directe. Cetteinterface autorise le programmeur à exprimer le parallélismede son application au prix d’une altération négligeable du codeséquentiel initial. Un runtime intelligent se charge d’extraire touteinformation relative aux dépendances de données entre tâches,ainsi que celles relatives à l’ordonnancement. Nous montronscomment ce runtime est à même d’exploiter ces informations dansle but de détecter et protéger les données partagées, puis réaliserun ordonnancement prenant en compte les particularités des caches.L’implémentation initiale de notre modèle de programmation est unelibrairie C++ pure appelée XPU. XPU est conÃ˘gue dans le but defaciliter l’explicitation, par le programmeur, du parallélisme applicatif.Une seconde réalisation appelée FATMA doit être considérée commeune extension d’XPU qui permet une détection automatique desdépendances dans une séquence de tâches : il s’agit donc de parallélisationautomatique, sans recours à quelque outil que se soit,excepté un compilateur C++ standard. Afin de démontrer le potentielde notre approche, nous utilisons ces deux outils –XPU et FATMA–pour paralléliser des problèmes populaires, ainsi que des applicationsindustrielles réelles. Nous montrons qu’en dépit de leur abstractionélevée, nos modèles de programmation présentent des performancescomparables à des modèles de programmation de basniveau,et offrent un meilleur compromis productivité-performance.


  • Résumé

    The continuous proliferation of multicore architectures has placeddevelopers under great pressure to parallelize their applicationsaccordingly with what such platforms can offer. Unfortunately,traditional low-level programming models exacerbate the difficultiesof building large and complex parallel applications. High-level parallelprogramming models are in high-demand as they reduce the burdenson programmers significantly and provide enough abstraction toaccommodate hardware heterogeneity. In this thesis, we proposea flexible parallelization methodology, and we introduce a newtask-based parallel programming model designed to provide highproductivity and expressiveness without sacrificing performance.Our programming model aims to ease expression of both sequentialexecution and several types of parallelism including task, data andpipeline parallelism at different granularity levels to form a structuredhomogeneous programming model.Contrary to many parallel programming models which introducenew languages, compiler annotations or extend existing languagesand thus require specialized compilers, extra-hardware or virtualmachines..., we exploit the potential of the traditional standardC++ language and particularly its meta-programming capabilities toprovide a light-weight and smart parallel programming interface. Thisprogramming interface enable programmer to express parallelismat the cost of a little amount of extra-code while reuse its legacysequential code almost without any alteration. An intelligent run-timesystem is able to extract transparently many information on task-datadependencies and ordering. We show how the run-time system canexploit these valuable information to detect and protect shared dataautomatically and perform cache-aware scheduling.The initial implementation of our programming model is a pure C++library named "XPU" and is designed for explicit parallelism specification.A second implementation named "FATMA" extends XPU andexploits the transparent task dependencies extraction feature to provideautomatic parallelization of a given sequence of tasks withoutneed to any specific tool apart a standard C++ compiler. In order todemonstrate the potential of our approach, we use both of the explicitand automatic parallel programming models to parallelize popularproblems as well as real industrial applications. We show thatdespite its high abstraction, our programming models provide comparableperformances to lower-level programming models and offersa better productivity-performance tradeoff.


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