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【24h】

Exploiting Hierarchical Locality in Deep Parallel Architectures

机译：在深度并行架构中利用分层位置

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Parallel computers are becoming deeply hierarchical. Locality-aware programming models allow programmers to control locality at one level through establishing affinity between data and executing activities. This, however, does not enable locality exploitation at other levels. Therefore, we must conceive an efficient abstraction of hierarchical locality and develop techniques to exploit it. Techniques applied directly by programmers, beyond the first level, burden the programmer and hinder productivity. In this article, we propose the Parallel Hierarchical Locality Abstraction Model for Execution (PHLAME). PHLAME is an execution model to abstract and exploit machine hierarchical properties through locality-aware programming and a runtime that takes into account machine characteristics, as well as a data sharing and communication profile of the underlying application. This article presents and experiments with concepts and techniques that can drive such runtime system in support of PHLAME. Our experiments show that our techniques scale up and achieve performance gains of up to 88%.
机译：并行计算机正变得越来越分层。位置感知的编程模型允许程序员通过在数据和执行活动之间建立联系来在一个级别上控制位置。但是，这不能实现其他级别的位置利用。因此，我们必须构想分层局部性的有效抽象，并开发技术来利用它。程序员直接应用的技术（超出了第一级）会加重程序员的负担，并阻碍生产力。在本文中，我们提出了用于执行的并行层次结构局部抽象模型（PHLAME）。 PHLAME是一种执行模型，用于通过本地感知编程和考虑了计算机特性以及基础应用程序的数据共享和通信配置文件的运行时来抽象和利用计算机层次结构属性。本文介绍并实验了可以驱动此类运行时系统以支持PHLAME的概念和技术。我们的实验表明，我们的技术可以扩展并实现高达88％的性能提升。

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