[論文レビュー] Timing and Code Size Optimization on Achieving Full Parallelism in Uniform Nested Loops

Yaroub Elloumi, Mohamed Akil+1 more|arXiv (Cornell University)|May 17, 2012

Parallel Computing and Optimization Techniques参考文献 7被引用数 3

ひとこと要約

本論文では、タイミングオーバーヘッドとコードサイズを最小限に抑える一方で、均一なネストされたループにおける完全並列化を達成するための新規技術、最適多次元リタイム（OMDR）を提案する。データ依存関係とタイミング特性を分析することで、従来の多次元リタイム手法と比較して、実行時間を平均19.31%短縮し、コードサイズを平均43.53%削減する。

ABSTRACT

Multidimensional Retiming is one of the most important optimization techniques to improve timing parameters of nested loops. It consists in exploring the iterative and recursive structures of loops to redistribute computation nodes on cycle periods, and thus to achieve full parallelism. However, this technique introduces a large overhead in a loop generation due to the loop transformation. The provided solutions are generally characterized by an important cycle number and a great code size. It represents the most limiting factors while implementing them in embedded systems. In this paper, we present a new Multidimensional Retiming technique, called "Optimal Multidimensional Retiming" (OMDR). It reveals the timing and data dependency characteristics of nodes, to minimize the overhead. The experimental results show that the average improvement on the execution time of the nested loops by our technique is 19.31% compared to the experiments provided by an existent Multidimensional Retiming Technique. The average code size is reduced by 43.53% compared to previous experiments.

研究の動機と目的

• 組み込みシステムにおける従来の多次元リタイム技術が引き起こす高サイクルカウントと過剰なコードサイズを解消すること。
• リソース制約のある環境への展開を妨げる既存のリタイム技術の限界を克服すること。
• タイミング的またはコードサイズ的過剰負荷を伴わずに、均一なネストされたループで完全並列化を達成すること。
• 計算ノードの知的な再配分を通じて、タイミングとコードサイズの両方を同時に最適化すること。
• リソース効率が重要な組み込みシステムにおける実用的ソリューションを提供すること。

提案手法

• 均一なネストされたループ内の計算ノードのデータ依存関係とタイミング特性を分析する。
• サイクル期間にわたる計算の再配分を可能にする、新規の多次元リタイム変換を適用する。
• サイクル数の最小化とコード拡張の低減のための最適化ヒューリスティクスを導入する。
• 依存グラフ解析を活用して、オーバーヘッドを低減する最適なリタイムベクトルを特定する。
• 反復的精錬を用いて、並列化の利点とコードサイズ・タイミング制約のバランスを取る。
• コンパイラフレームワーク内に実装することで、組み込みプラットフォーム向けに最適化されたループコードを生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多次元リタイムをどのように最適化すれば、コードサイズを抑えつつ完全並列化を維持できるか？
• RQ2 従来手法と比較して、均一なネストされたループにおけるリタイムの実行時間への影響は何か？
• RQ3 知的なリタイムベクトル選択によって、タイミング的およびコードサイズ的オーバーヘッドを同時に最小化できるか？
• RQ4 提案手法は、従来の多次元リタイムと比較して、性能およびリソース使用量の面でどの程度優れているか？
• RQ5 リタイムされたループ生成において、並列化、サイクルカウント、コードサイズの間にはどのようなトレードオフがあるか？

主な発見

• 提案された最適多次元リタイム（OMDR）技術は、従来の多次元リタイム手法と比較して、平均して実行時間を19.31%短縮する。
• OMDRは、従来のリタイム手法と比較して、平均してコードサイズを43.53%削減する。
• この手法は、均一なネストされたループで完全並列化を達成するとともに、リソースオーバーヘッドを顕著に低減する。
• 実験結果から、OMDRがタイミングおよびコードサイズの両指標において従来のリタイムを上回ることが確認された。
• この技術は、コードサイズとサイクルカウントが重要な制約となる組み込みシステムにおいて特に効果的である。