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Encolhimento
de
ciclos por reducao
de
dependencia
Okuda, Kunio
Biblioteca Digital
de
Teses e Dissertações da USP; Universidade
de
São Paulo; Instituto
de
Matemática e Estatística 1996-11-27
Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.
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Título:
Encolhimento
de
ciclos por reducao
de
dependencia
Autor:
Okuda, Kunio
Orientador:
Song, Siang Wun
Assuntos:
Arquitetura E Organização
De
Computadores
;
Programação Paralela
;
Técnicas
De
Programação
Notas:
Tese (Doutorado)
Descrição:
No campo da computacao paralela, a estrutura
de
lacos encaixados tem uma grande importancia pelo seu potencial
de
paralelizacao. Dentro desta estrutura, ciclos
de
dependencia
de
fluxo apresentam restricoes para paralelizacao. Encolhimento
de
ciclos e uma tecnica para paralelizar lacos com tais ciclos. Este trabalho propoe novos metodos
de
encolhimento
de
ciclos, com granularidade fina, para computadores paralelos com arquitetura
de
memoria distribuida. Os novos metodos apresentam varias vantagens em relacao a outros. Eles se baseiam numa transformacao
de
grafo
de
dependencia com diversos resultados apreciaveis. A reducao
de
tempo total
de
execucao e o mais importante deles. Outros resultados sao a reducao drastica
de
comunicacoes entre processadores, a analise mais simplificada
de
escalonamento e a eliminacao
de
gargalos
de
comunicacao inerentes aos algoritmos sem alterar dependencias implicitas. Apresentamos primeiro a tecnica reducao
de
dependencia. Ela procura reduzir o numero
de
passos na execucao paralela e o numero de comunicacoes entre processadores. A seguir apresentaremos reducao de dependencia parcial, que visa balancear computacao e comunicacao. No fim desenvolvemos uma extensao de metodo, reducao de dependencia generalizada, para paralelizar os algoritmos mais gerais
DOI:
10.11606/T.45.1996.tde-20210729-012520
Editor:
Biblioteca Digital
de
Teses e Dissertações da USP; Universidade
de
São Paulo; Instituto
de
Matemática e Estatística
Data de criação/publicação:
1996-11-27
Formato:
Adobe PDF
Idioma:
Português
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Teses e Dissertações USP
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