Automatic loops parallelization

Abstract

Resumo -Identificar as oportunidades de paralelismo em software é uma tarefa que consome muito tempo humano, mas uma vez que sejam reconhecidos os padrões de código que caracterizam o paralelismo, um computador poderia realizar rapidamente essa tarefa. Assim, a automatização deste processo traz diversos benefícios, como a economia de tempo e a diminuição de erros causados pelo programador [1]. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um ambiente de software que identifica oportunidades de paralelismo em um códigofonte escrito em linguagem C, e gera um programa com o mesmo comportamento, porém com maior nível de paralelismo, e compatível com um processador gráfico que apresente arquitetura CUDA. Palavras Chave: CUDA, GPU, paralelização de laçosAbstract -Identify opportunities for software parallelism is a task that takes a lot of human time, but once some code patterns for parallelism are identified, a software could quickly accomplish this task. Thus, automating this process brings many benefits such as saving time and reducing errors caused by the programmer [1]. This work aims at developing a software environment that identifies opportunities for parallelism in a source code written in C language, and generates a program with the same behavior, but with higher degree of parallelism, compatible with a graphics processor compatible with CUDA architecture.

Paralelização Automática de Código em CUDA Utilizando Aprendizagem por Reforço

“…Onde S representa os estados do agente e a probabilidade do agente passar para o estado S t+1 , dado que ele está no estado S t ,é igual a probabilidade do agente passar para o estado S t+1 dado todos os estados em que o agente esteve no passado. [Gonçalves et al 2014] desenvolveram um ambiente de software que aponta possíveis oportunidades de paralelização em códigos escritos na linguagem C, gerando esse código paralelizado para GPU usando a linguagem CUDA. [Baskaran et al 2010] também desenvolveram um sistema para paralelização automática de código em C, transformando o código de sequencial para paralelo em CUDA (paralelização em GPU).…”