• Journal of Electrical Engineering and information Science
• /
• 제1권1호
• /
• pp.140-150
• /
• 1996

Loops are some of the richest program constructs where parallelism is available. Exploiting fine-grain parallelizm out these constructs is particularly important in light of the growing popularity of superscalar and VLIW machines. This paper explains how the fine-grain parallelization techniques can be generalized to handle nested loops. Our technique integrates nested loop parallelization techniques at the fine-grain level, thus exposing more fine-grain parallelism, and is flexible enough to handle non-perfectly nested loops. Examples and some experimental results are presented to illustrate our approach.

• International Journal of Contents
• /
• 제4권4호
• /
• pp.1-6
• /
• 2008

In this paper, we propose improved loop splitting method for maximizing parallelism of single loops with non-constant dependence distances. By using the iteration and distance for the source of the first dependence, and by our defined theorems, we present generalized and optimal algorithms for single loops with non-uniform dependences (MPSL). By the extension of the MPSL method, we also apply to exploit parallelism from nested loops with simple subscripts, based on cycle shrinking and loop interchanging method. The algorithms generalize how to transform general single loops with non-uniform dependences as well as nested loops with simple subscripts into parallel loops.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제30권7_8호
• /
• pp.341-351
• /
• 2003

내포병렬성을 가진 공유메모리 병렬프로그램의 효과적인 디버깅을 위해서, 프로그램의 비결정적 수행을 최초로 초래하는 경합을 효율적으로 탐지하는 것이 중요하다. 이러한 최초경합을 수행 중에 탐지하는 기존의 기법은 두 번의 프로그램 수행을 통해서 탐지하면서 각 공유변수마다 프로그램의 최대병렬성에 의존적인 크기의 접근역사를 유지하므로 비효율적인 수행시간과 기억공간을 요구한다. 본 논문에서는 두 번의 프로그램 수행을 통해서 수행 중에 각 공유변수에 대한 접근역사를 상수적 크기로 유지하므로, 각 접근사건의 수행 시에 상수적 복잡도의 사건비교 횟수와 기억 공간만을 요구하는 새로운 최초경합 탐지기법을 제안한다. 그러므로 본 기법은 내포병렬성을 가진 공유메모리 병렬프로그램의 디버깅을 위해서 보다 효율적이고 실용적인 경합탐지를 가능하게 한다

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.53-58
• /
• 2008

내포 병렬성을 가지는 병렬 프로그램은 동기화 없이 병행적으로 수행되는 양상으로 인하여 비결정적인 결과를 초래하는 경향이 있다. 이러한 오류를 탐지하기 위하여 다양한 시각화 기법이 이용되고 있지만, 공간의 제한성과 과다한 추상화로 인하여 직관성이 매우 저하되는 실정이다. 본 논문에서는 내포 병렬성을 가지는 복잡한 병렬 프로그램의 전역적 구조를 사용자에게 제공하는3차원 시각화 엔진을 제안한다. 제안된 시각화 엔진은 전역적 구조를 사용자에게 제공함으로서 프로그램의 이해를 용이하게 하고 효과적인 디버깅 환경을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권1호
• /
• pp.139-139
• /
• 1999

In most application programs, loops usually comprise most of the computation in a program and the most important source of parallelism. When the data dependency relation is uniformin terms of distance, several compile time parallelization methods were introduced. On the otherhand,when the data dependency relation is non-uniform in distance, the compile time extraction ofparallelism is much complicated. In this paper, a general method the extracting parallelism in nestedloops is presented. This algorithm can be applicable where the dependency relation is both uniform andnon-uniform in distance. According to execution repeatedly the statements in nested loops, thealgorithm which effectively removes these kind of data dependencies is developed in order to presentthe total parallelization of nested loops.

• 응용통계연구
• /
• 제31권3호
• /
• pp.383-396
• /
• 2018

빅데이터의 시대가 열림에 따라 데이터의 빠른 처리와 분석을 위한 방법의 하나로 R 프로그램 기반의 다양한 병렬처리 패키지가 사용되고 있다. 병렬처리는 수행하려는 작업이 상호의존적이지 않은 작업들로 분해될 수 있을 때 사용하게 되는데, 경우에 따라서는 병렬처리를 위해 분해된 각각의 작업들이 또 다시 상호의존적이지 않은 세부작업으로 분해되기도 한다. 이러한 중첩병렬화 상황에서는 일반적으로 처음 단계에서 분해된 작업들에 대해 병렬처리를 할지, 두 번째 단계에서 세분화되는 작업들에 대해 병렬처리를 할지 선택하게 된다. 그러한 선택이 계산 속도에 상당한 영향을 주는 경우가 많기 때문에 수행하고자 하는 작업의 상황에 따라 병렬처리를 실시할 곳을 잘 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 병렬화 포인트 선택이라는 문제에 대한 이해를 돕고 자신의 문제에 효과적으로 병렬컴퓨팅을 적용하려는 사람들에게 필요한 아이디어를 제공하려는 시도의 하나로 비모수적 함수 추정의 평활량 선택이라는 구체적인 통계문제에 대해 효율적인 계산을 위한 병렬화 포인트 선택 과정을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제29권11호
• /
• pp.826-836
• /
• 2002

Id 언어와 같은 함수형 언어의 중천루프에 포함된 미세한 수준의 대규모 병렬성을 다중스레드 구조상에서 이용하려면 프로세서뿐만 아니라, 이름공간을 위한 상당히 말은 기억공간 등의 자원이 추가로 요구된다. 이러한 병렬성을 포함하는 중첩루프론 시스템 자원 제한 없이 무분별하게 펼쳐서 실행하려고 한다면, 실행도중 기억공간의 자원의 고갈로 인하여 프로그램의 실행이 중단될 수 있다. 또한, 루프의 펼침에 따른 부담으로 인하여 프로세서의 수에 비해서 루프를 지나치게 많이 펼치는 경우에, 병렬 수행의 효과가 상당히 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 함수형 언어의 중첩루프를 다중스레드 구조상에서 효과적으로 펼쳐서 실행할 수 있는 알고리즘을 제안하고 분석한다. 제안된 알고리즘의 특성은 주어진 중첩루프를 펼칠 시점에 프로세서 수와 기억공간의 현재 사용 가능한 시스템 자원 양에 제한하여 안전하면서도 가능한 최적으로 펼친다는데 있다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권8호
• /
• pp.1997-2012
• /
• 1998

병렬 시스템에서 순차 자바 프로그램을 재 사용할 수 있기 위해서는 자바 프로그램 내에 존재하는 병렬성을 찾아내는 것이 중요하다. 자바 프로그램을 병렬 시스템에서 실행할 경우 루프는 전체 수행 시간 중 많은 부분을 차지하므로 병렬성 검출의 기본이 되지만 데이터 종속으로 인하여 완전한 병렬 수행을 쉽게 이룰 수 없다. 따라서, 본 논문은 기존의 중첩 루프 구조를 갖는 자바 프로그래밍에서 데이터 종속성 분석에 의한 종속 그래프를 구성하여 묵시적 병렬성을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 재구성 컴파일러에 의하여 자바 원시 프로그램을 자바 프로그래밍 언어 자체에서 지원하는 다중스레드 기법으로 변환하여 병렬 시스템에서 실행하는 방법을 제안한다. 스레드 문장으로 변환된 프로그램에 대해 루프의 반복계수와 스레드 수를 매개변수로 하여 성능 분석을 하였다. 재구성 컴파일러에 의한 장점은 사용자의 병렬성 검출에 대한 오버해드를 줄이고, 순차 자바 프로그램에 대한 효과적인 병렬성 검출을 가능하게 하여 병렬 시스템에서 실행 시간을 단축할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.93-103
• /
• 2005

대부분의 프로그램 실행 시간은 루프 구조에서 소비되기 때문에 순차 루프 프로그램으로부터 병렬성을 추출하는 것은 프로그램을 빠르게 실행하는 데 필수적이다. 병렬성을 추출하기 위한 기존의 연구들은 주로 불변 자료 종속 거리에 초점을 맞추어왔다. 본 논문에서는 중첩 루프에서 자료 종속성을 제거하는 방법과 자료 종속성 제거 방법을 확장한 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성을 추출하는 방법을 제안한다. 이 두 가지 방법들은 모두 자료 종속 거리에 관계없이 적용할 수 있다. 중첩 루프에서의 자료 종속성 제거 방법과 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성을 추출하는 방법을 기존의 방법들과 CRAY-T3E에서 성능 평가를 하였다. 두 개의 방법 모두가 기존의 방법들보다 매우 우수함을 보였다.

• ETRI Journal
• /
• 제36권1호
• /
• pp.124-133
• /
• 2014

To speed up data-intensive programs, two complementary techniques, namely nested loops parallelization and data locality optimization, should be considered. Effective parallelization techniques distribute the computation and necessary data across different processors, whereas data locality places data on the same processor. Therefore, locality and parallelization may demand different loop transformations. As such, an integrated approach that combines these two can generate much better results than each individual approach. This paper proposes a unified approach that integrates these two techniques to obtain an appropriate loop transformation. Applying this transformation results in coarse grain parallelism through exploiting the largest possible groups of outer permutable loops in addition to data locality through dependence satisfaction at inner loops. These groups can be further tiled to improve data locality through exploiting data reuse in multiple dimensions.