Holdings: Ein datenparalleler Ansatz zur Beschleunigung von Datenflussanalysen mittels GPU

Ein datenparalleler Ansatz zur Beschleunigung von Datenflussanalysen mittels GPU:

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Bibliographic Details
Main Author:	Blaß, Thorsten (Author)
Format:	Thesis Book
Language:	German
Published:	Erlangen FAU University Press 2022
Series:	FAU Studien aus der Informatik Band 17
Subjects:	Compiler Fixpunkt > Datensicherung Datenflussanalyse Datenparallelität Fixpunkt Hochschulschrift
Online Access:	Volltext Volltext Volltext Volltext Inhaltsverzeichnis
Physical Description:	xix, 324 Seiten Diagramme 210 cm x 148 cm
ISBN:	9783961474936 3961474931
DOI:	10.25593/978-3-96147-494-3

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS BILDVERZEICHNIS . XIII TABELLENVERZEICHNIS . XIX 1 EINLEITUNG . I 1.1 LAUFZEITANTEIL DER DATENFLUSSANALYSE AM UEBERSETZUNGS PROZESS . 5 1.2 DIE FIXPUNKTBASIERTE, ITERATIVE DATENFLUSSANALYSE . 8 1.3 PARALLELISIERUNGSSTRATEGIE . IO 1.4 ABLAUF EINER DATENFLUSSANALYSE AM BEISPIEL . 11 1.5 GRAPHIKKARTEN ALS ZIELARCHITEKTUR . 16 1.6 BEITRAG ZUR FORSCHUNG . 17 1.7 ENTWURFSENTSCHEIDUNGEN . 19 1.8 KAPITELUEBERSICHT . 20 1.9 VERTRAEGLICHKEIT MIT EIGENEN PUBLIKATIONEN . 21 2 GRUNDLAGEN . 23 2.1 KONTROLLFLUSSGRAPH . 23 2.2 FIXPUNKTALGORITHMEN . 25 2.3 ITERATIVE DATENFLUSSANALYSE . 27 2.3.1 TRANSFERFUNKTIONEN . 29 2.3.2 KONTROLLFLUSSFUNKTIONEN . 29 2.3.3 ANALYSEBEREICH . 30 2.4 REPRAESENTATION DES DATENFLUSSWISSENS . 32 2.4.1 DEZENTRALE SPEICHERUNG . 32 2.4.2 ZENTRALE SPEICHERUNG . 34 2.5 STATISCHE EINMALZUWEISUNG . 35 2.6 ALLZWECKBERECHNUNG AUF GRAFIKPROZESSOREN . 37 2.6.1 GESCHICHTLICHER HINTERGRUND . 37 2.6.2 NVIDIA GPU-ARCHITEKTUR . 38 2.6.3 AUSFUEHRUNGSMODELL .40 2.6.4 DI E COMPUTE CAPABILITY EINER CUDA-GPU . 45 2.6.5 CUDA-PROGRAMMIERMODELL . 46 2.6.6 SPEICHERMODELL . 49 VII 2.6.7 BEISPIELPROGRAMM . 51 2.7 ZUSAMMENFASSUNG . 54 3 VERWANDTE ARBEITEN . 55 3.1 TECHNIKEN ZUR DURCHFUEHRUNG VON DATENFLUSSANALYSEN . . 55 3.2 ZUSAMMENFASSUNG . 59 4 EIN GENERISCHER ANSATZ ZUR DATENPARALLELEN DATENFLUSS ANALYSE . 61 4.1 ARCHITEKTUR . 63 4.2 SPEICHERUNG DES DATENFLUSSWISSENS . 65 4.3 VERWALTUNGSSTRUKTUR ZUR SPEICHERUNG DES DATENFLUSSWIS SENS . 68 4.3.1 IMPLEMENTIERUNG DES LISTENELEMENTS .68 4.3.2 IMPLEMENTIERUNG DER LISTE . 70 4.3.3 IMPLEMENTIERUNG PROPAGATIONSLISTE . 73 4.4 REPRAESENTATION DES KONTROLLFLUSSES . 76 4.4.1 VORUEBERLEGUNGEN . 76 4.4.2 GRANULARITAET DER GRUNDBLOECKE . 76 4.4.3 STRUKTUR DES KONTROLLFLUSSGRAPHEN . 77 4.4.4 NORMALISIERUNG DES KFG . 78 4.5 DIE PARCAN-ZWISCHENSPRACHE . 80 4.5.1 KODIERUNG DES ANWEISUNGSTYPS . 82 4.5.2 KODIERUNG EINER ANWEISUNG . 83 4.6 ERSTELLUNG VON DATENFLUSSANALYSEN . 84 4.6.1 ATTRIBUTE FUER ANALYSEN .86 4.6.2 REGELTYPEN . 87 4.6.3 AUFBAU EINER REGEL . 88 4.6.4 UEBERSETZUNG EINER ANALYSE . 91 4.7 BEISPIELANALYSEN . 94 4.7.1 ESCAPE ANALYSE . 95 4.7.2 FLUSS-SENSITIVE ALIAS ANALYSE . 99 4.7.3 LEBENDIGKEITSANALYSE . 104 4.7.4 GLOBALE WERTNUMMERIERUNG . 106 4.7.5 ANDERSENS ALIAS ANALYSE . 111 4.8 GENERISCHER ALGORITHMUS ZUR DATENPARALLELEN DATENFLUSS ANALYSE . 115 4.8.1 STRUKTUR DES PARCAN-RAHMENWERK . 116 VIII 4-8.2 SEQUENTIELLER BASISALGORITHMUS . 117 4.8.3 ERWEITERUNG ZUM DATENPARALLELEN ALGORITHMUS . . 119 4.8.4 SYNCHRONISATION . 122 4.9 ZUSAMMENFASSUNG . 125 5 VERKLEMMUNGSFREIE KRITISCHE ABSCHNITTE AUF CUDA-FAEHIGEN GPUS . 129 5.1 TECHNISCHE PROBLEME . 133 5.1.1 SIMT-AUSFUEHRUNGSMODELL . 134 5.1.2 EINPLANER . 136 5.2 VERKLEMMUNGSFREIE KRITISCHE ABSCHNITTE AUF DER GPU . . 137 5.3 INSPIZIERTE KRITISCHE ABSCHNITTE . 140 5.3.1 FUNKTIONSWEISE . 142 5.3.2 BENUTZERDEFINIERTE METHODEN . 142 5.3.3 ARBEITSWEISE DER INSPEKTION . 144 5.4 STUFENWEISE REDUKTION DER PARALLELITAET . 145 5.4.1 GITTER-EBENE . 149 5.4.2 MULTI-BLOCK-EBENE . 149 5.4.3 BLOCK-EBENE . 151 5.4.4 WARP-EBENE . 152 5.5 EVALUATION . 154 5.5.1 TESTUMGEBUNG . 154 5.5.2 AUFWAND . 157 5.5.3 TESTPROGRAMME . 160 5.5.4 VERKLEMMUNGSHAEUFIGKEIT . 165 5.5.5 LAUFZEITVERGLEICH . 167 5.6 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MESSDATEN . 207 6.7 AUSWERTUNG UND INTERPRETATION DER MESSERGEBNISSE . 211 6.7.1 ENDE-ZU-ENDE-LAUFZEIT MIT TEXTUELLEN AUSTAUSCH FORMATEN . 212 6.7.2 ENDE-ZU-ENDE-LAUFZEIT MIT BINAEREM AUSTAUSCH FORMAT . 222 6.7.3 NUR-KERNEL-LAUFZEITEN . 225 6.7.4 DATENSTRUKTUR ZUR REPRAESENTATION DES KONTROLL FLUSSGRAPHEN 228 6.8 EINSCHRAENKUNGEN UND BESCHRAENKUNG DER VALIDITAET . 230 6.9 VERWANDTE ARBEITEN . 230 6.10 ZUSAMMENFASSUNG . 232 7 ADAPTION DER GENERISCHEN DATENPARALLELEN DEA AUF GPUS 235 7.1 NOTWENDIGE VORARBEITEN . 239 7.1.1 UEBERSETZUNG VON ANALYSEN . 239 7.1.2 ACCELERATORCONFIG FUER CUDA . 240 7.2 DARSTELLUNG DES KONTROLLFLUSSGRAPHEN .240 X ANPASSUNG DES GENERISCHEN ALGORITHMUS AN CUDA . 242 7.3.1 ADAPTION DER ANA/YSE-METHODE . 244 7.3.2 ADAPTION DER PROP-METHODE . 246 7.4 OPTIMIERUNGEN . 249 7.4.1 VERMEIDUNG VON NEBENLAEUFIGKEITSFEHLERN . 250 7.4.2 TERMINIERUNGSERKENNUNG . 255 7.4.3 REDUKTION DES KONTROLLFLUSSGRAPHEN . 259 7.4.4 ANWEISUNGSSORTIERUNG . 262 7.4.5 WARTE-FREIER LASTAUSGLEICH AUF WARP-EBENE . . . . 264 7.5 EVALUATION . 267 7.5.1 HEURISTIKEN ZUR TERMINIERUNGSERKENNUNG . 270 7.5.2 REDUKTION DES KFG . 272 7.5.3 ANWEISUNGSSORTIERUNG . 274 7.5.4 INTRA-WARP LASTAUSGLEICH . 276 7.5.5 LAUFZEITVERGLEICH . TQQ 7.5.6 ENDE-ZU-ENDE-LAUFZEIT . 280 7.6 VERWANDTE ARBEITEN . 282 7.7 ZUSAMMENFASSUNG . 286 8 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK . 291 8.1 ZUSAMMENFASSUNG . 291 8.2 AUSBLICK . 299 8.3 ALLGEMEINE ANPASSUNGEN . 299 8.3.1 IKA-RAHMENWERK . 300 8.3.2 PARCAN-RAHMENWERK . 301 LISTE DER EIGENEN PUBLIKATIONEN . 305 LITERATURVERZEICHNIS . 309 XI
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