Génération automatique de code et optimisation de calculs stencils sur des architectures à mémoire distribuée

Automatic code generation and optimization of multi-dimensional stencil computations on distributed-memory architectures

• Auteur / Autrice : Mariem Saied
• Direction : Jens Gustedt, Gilles Muller
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 25/09/2018
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) - Inria Nancy - Grand Est
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Compilation pour les Architectures MUlti-coeurS
• Jury : Président / Présidente : Cédric Bastoul
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Réveillère, Sylvain Contassot-Vivier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Langages dédiés (informatique)

Microprocesseurs multi-coeurs

Mémoire partagée répartie

Parallélisme (informatique)

Mots clés libres

Langage dédié

Verroux ordonnés de lecture/écriture

Calculs stencils

Modèle polyédrique

Mémoire distribuée

Domain-specific language

Ordered read write locks

Stencil computations

Polyhedral model

Distributed memory

Résumé

Nous proposons Dido, un langage dédié (DSL) implicitement parallèle qui capture les spécifications de haut niveau des stencils et génère automatiquement du code parallèle de haute performance pour les architectures à mémoire distribuée. Le code généré utilise ORWL en tant que interface de communication et runtime. Nous montrons que Dido réalise un grand progrès en termes de productivité sans sacrifier les performances. Dido prend en charge une large gamme de calculs stencils ainsi que des applications réelles à base de stencils. Nous montrons que le code généré par Dido est bien structuré et se prête à de différentes optimisations possibles. Nous combinons également la technique de génération de code de Dido avec Pluto l'optimiseur polyédrique de boucles pour améliorer la localité des données. Nous présentons des expériences qui prouvent l'efficacité et la scalabilité du code généré qui atteint de meilleures performances que les implémentations ORWL et MPI écrites à la main.

In this work, we present Dido, an implicitly parallel domain-specific language (DSL) that captures high-level stencil abstractions and automatically generates high-performance parallel stencil code for distributed-memory architectures. The generated code uses ORWL as a communication and synchronization backend. We show that Dido achieves a huge progress in terms of programmer productivity without sacrificing the performance. Dido supports a wide range of stencil computations and real-world stencil-based applications. We show that the well-structured code generated by Dido lends itself to different possible optimizations and study the performance of two of them. We also combine Dido's code generation technique with the polyhedral loop optimizer Pluto to increase data locality and improve intra-node data reuse. We present experiments that prove the efficiency and scalability of the generated code that outperforms both ORWL and MPI hand-crafted implementations.