[논문 리뷰] Timing and Code Size Optimization on Achieving Full Parallelism in Uniform Nested Loops

Yaroub Elloumi, Mohamed Akil외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 05. 17.

Parallel Computing and Optimization Techniques참고 문헌 7인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 균일한 중첩 루프에서 완전한 병렬성을 달성하면서 시계열 오버헤드와 코드 크기를 최소화하는 데 목적이 있는 새로운 기법인 최적의 다차원 리타이밍(Optimal Multidimensional Retiming, OMDR)을 제안한다. 데이터 의존성과 시계열 특성을 분석함으로써, OMDR는 기존의 다차원 리타이밍 기법들에 비해 평균적으로 실행 시간을 19.31% 감소시키고 코드 크기를 43.53% 감소시킨다.

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.

연구 동기 및 목표

• 임베디드 시스템에서 기존의 다차원 리타이밍 기법이 초래하는 높은 사이클 수와 과도한 코드 크기 문제를 해결하기 위해.
• 자원이 제한된 환경에서의 구현을 방해하는 기존 리타이밍 기법의 한계를 극복하기 위해.
• 시계열 오버헤드 또는 코드 크기 오버헤드가 금지되는 조건에서도 균일한 중첩 루프에서 완전한 병렬성을 달성하기 위해.
• 지능적인 계산 노드 재분배를 통해 시계열과 코드 크기를 동시에 최적화하기 위해.
• 자원 효율성이 핵심적인 임베디드 시스템을 위한 실용적인 솔루션을 제공하기 위해.

제안 방법

• 균일한 중첩 루프 내 계산 노드의 데이터 의존성과 시계열 특성을 분석하기 위해.
• 완전한 병렬성을 가능하게 하기 위해 사이클 기간 동안 계산을 재분배하는 새로운 다차원 리타이밍 변환을 적용하기 위해.
• 사이클 수를 최소화하고 코드 확장을 줄이기 위해 최적화 히우리스틱을 도입하기 위해.
• 의존성 그래프 분석을 활용하여 오버헤드를 최소화하는 최적의 리타이밍 벡터를 식별하기 위해.
• 병렬성 향상과 코드 크기 및 시계열 제약 조건 간의 균형을 맞추기 위해 반복적 개선을 수행하기 위해.
• 임베디드 플랫폼용 최적화된 루프 코드를 생성하기 위해 컴파일러 프레임워크 내에 기법을 구현하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다차원 리타이밍을 어떻게 최적화하여 코드 크기를 줄이면서도 완전한 병렬성을 유지할 수 있는가?
• RQ2 기존 기법들과 비교했을 때, 균일한 중첩 루프에서 리타이밍이 실행 시간에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ3 지능적인 리타이밍 벡터 선택을 통해 시계열과 코드 크기 오버헤드를 동시에 최소화할 수 있는가?
• RQ4 성능 및 자원 사용 측면에서 제안된 방법이 기존의 다차원 리타이밍 기법보다 어느 정도 뛰어나게 성능을 발휘하는가?
• RQ5 리타임된 루프 생성 과정에서 병렬성, 사이클 수, 코드 크기 사이의 상호 교환 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 최적의 다차원 리타이밍(OMDR) 기법은 기존의 다차원 리타이밍 기법들에 비해 평균적으로 실행 시간을 19.31% 감소시킨다.
• OMDR는 이전의 리타이밍 기법들에 비해 평균적으로 코드 크기를 43.53% 감소시킨다.
• 이 방법은 자원 오버헤드를 크게 줄이며 균일한 중첩 루프에서 완전한 병렬성을 성공적으로 구현한다.
• 실험 결과, OMDR가 시계열 및 코드 크기 지표 모두에서 기존의 리타이밍 기법을 뛰어넘는 것으로 확인되었다.
• 이 기법은 코드 크기와 사이클 수가 핵심 제약 조건인 임베디드 시스템에서 특히 효과적이다.