Wide variety of the architectural complexity of parallel computer often makes it difficult to develop efficient programs for them. One of approaches to improve this difficulty is to program in familiar sequential languages such as Fortran or C and to parallelize sequential programs into equivalent parallel programs automatically. This paper presents an organization of parallelizing compiler which transforms sequential programs into equivalent parallel programs. The parallelizer consists mainly of syntax analysis, control and data flow analysis, program transformation, and parallel code generation. In particular, the program restructuring in this parallelizer maximizes loop parallelism.
Mrayyan, Reema Mohammad;Al Rababah, Ahmad AbdulQadir
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12spc
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pp.570-578
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2021
Recently, in the field of engineering and scientific and technical calculations, problems of mathematical modeling, real-time problems, there has been a tendency towards rejection of sequential solutions for single-processor computers. Almost all modern application packages created in the above areas are focused on a parallel or distributed computing environment. This is primarily due to the ever-increasing requirements for the reliability of the results obtained and the accuracy of calculations, and hence the multiply increasing volumes of processed data [2,17,41]. In addition, new methods and algorithms for solving problems appear, the implementation of which on single-processor systems would be simply impossible due to increased requirements for the performance of the computing system. The ubiquity of various types of parallel systems also plays a positive role in this process. Simultaneously with the growing demand for parallel programs and the proliferation of multiprocessor, multicore and cluster technologies, the development of parallel programs is becoming more and more urgent, since program users want to make the most of the capabilities of their modern computing equipment[14,39]. The high complexity of the development of parallel programs, which often does not allow the efficient use of the capabilities of high-performance computers, is a generally accepted fact[23,31].
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.8
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pp.2388-2399
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2000
This paper describes a parallel programming environment to help programmers to write parallel programs. The parallel programming environment does lexical analysis and syntax analysis like front-end part of common compilers, data flow analysis and data dependence analysis for variables used in programs, and various program transformation methods for parallel programming. Especially, graphic user interface is provided for programmer to get parallel programs easily.
It is important to detect races for debugging shared-memoy parallel programs, because the races cause unintended nondeterministic program execution. Previous on-the-fly techniques to detect races can not guarantee the first race detection in nested parallel programs. Detecting the first race is important for debugging parallel programs, since the removal of the first race may make the next occurred races disappear. In this paper, we presents an on-the-fly detection technique to detect all of the first races through the reexecution of the debugged programs. We assume that the debugged parallel program may have one-way nested parallel programs. The number of reexecution is at the least the nesting depth of the program in the worst case. The space complexity is O(VT) and the time complexity to detect race in each access of access history is O(T), where V is number of shared variables and T is the maximum parallelism of the program. This efficiency of our technique in each execution is the same with the previous on-the-fly detection techniques. Therefore, this technique makes debugging parallel programs more effective and practical.
This paper describes a parallel programming environment to help programmer to write parallel programs. Parallel program must be write according to the character of the various hardware or program. So it is difficult for the programs to write the parallel programmer. In this paper, we propose and implement a parallel programming environment using graph type intermediate representation form, and graph user interface is provided for programmer to get parallel programs easily, This parallel environment supports special functions using graph type intermediate representation form. The special functions involve program editing. data dependence analysis, loop transformation. CFG, PDG, HTG. This parallel environment helps users make parallelism and optimization easy through showing the intermediate code with graph.
Races that occur in shared-memory parallel programs such as OpenMP programs must be detected for debugging because of causing unintended non-deterministic results. Previous works which verify the existence of these races on-the-fly are limited to the programs without internal non-determinism. But in the programs with internal non-determinism, such works need at least N! execution instances for each critical section to verify the existence of races, where N is the degree of maximum parallelism. This paper presents a preprocessor that statically analyzes the locations of non-deterministic accesses using program slicing and can detect apparent races as well as potential races through single execution using the analyzed information. The suggested tool can deterministically monitor non-deterministic accesses to occur in OpenMP programs so that this tool can verify the existence of races even if it is used any race detection protocol which can apply to programs with critical section. To prove empirically this tool, we have experimented using a set of benchmark programs such as synthetic programs that involve non-deterministic accesses, OpenMP Microbenchmark, NAS Parallel Benchmark, and OpenMP application programs.
Although shared memory parallel programs are designed to be deterministic both in their final results and intermediate states, the races that occur when different processes access a common memory location in an order not guaranteed by synchronization could result in unintended non-deterministic executions of the program. So, Detecting races, particularly first data races, is important for debugging explicit shared memory parallel programs. It is possible that all data races reported by other on-the-fly algorithms would disappear once the first races were removed. To detect races parallel programs with nested loops and inter-thread coordination, it must guarantee the order of synchronization operations in an execution instance. In this paper, we propose an improved restructuring method that guarantee ordering execution instance and preserve the semantics of original program. This method requires O(np) time and (s + up) space, where n is the number of total operations, s is the number of synchronization operations and p is the number of parallelism in the execution. Also, this method makes on-the-fly detection of parallel program with nested loops and inter-thread coordination more easily in space and time complexity.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.391-398
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2012
Detecting races is important for debugging shared-memory parallel programs, because the races result in unintended non-deterministic executions of the programs. Previous on-the-fly techniques to detect races in parallel programs with general inter-thread coordination show serious space overhead which depends on the maximum parallelism of the program. Therefore, this paper presents a loop splitting technique for on-the-fly race detection of parallel programs which is more efficient in space complexity than previous techniques. This loop splitting technique is the debugged program which preserves semantics of the original program. Monitering loop splitting program in on-the-fly can detect first races.
Barrier is widely used for synchronization in parallel programs. Since the process arrived earlier than others should wait at the barrier, the total processor utilization decreases. In this paper, to find the sources of the barrier waiting time, parallel programs are executed on the various grain sizes through execution-driven simulations. In simulation studies, we found that even if approximately equal amounts of work are distributed to each processor, all processes may not arrive at a barrier at the same time. The reasons are that the different numbers of cache misses and instructions within partitioned grains result in the difference in arrival time of processors at the barrier.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.485-496
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1999
Comparing with sequential programming, parallel programming has additional complexity due to the consideration of parallelism, communication and synchronization of processes. A synergism between users and compliers should be established, each assisting the other to produce high quality parallel programs. On the above underlying philosophy, we developed a parallel Object-Oriented specification language, POOSL, as preliminary works. However, it is still likely to hard for users to write parallel program because users have to consider grammar of POOSL and to write text-based parallel program. It would be more desirable to provide users wit visual environment for effective parallel programming. Therefore, we propose a visual programming environment. VEPO(Visual environment for Parallel Object-Oriented Programming), based on POOSL in order that users can develop parallel programs more easily and conveniently. It aims at supporting a programming environment in which users can represent their programs more naturally and visually I parallel manner with object-oriented concept and essential steps during parallel program development such as program specification, compilation, execution and animation of execution are integrated. VEPO has useful features for parallel processing. Especially, complicated parallel codes for synchronization and communication of processes are automatically generated in the translation phase, so users can be relieved of writing error-prone parallel codes. The system is targeted to the transputer-based parallel system, MC-3. The graphic user interface of VEPO was implemented using Visual C++. Visual programs descirbed on VEPO are translated into Inmos C and executed on MC-3.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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