Аннотация:

Описаны условия создания оптимизирующих распараллеливающих компиляторов на вычислительные системы с распределённой памятью. Целевые вычислительные системы – это микросхемы типа «суперкомпьютер на кристалле». Приведены как оптимизирующие преобразования программ специфичные для систем с распределенной памятью, так и такие преобразования, которые нужны и для вычислительных систем с распределенной памятью, и для вычислительных систем с общей памятью. Обсуждены вопросы минимизации межпроцессорных пересылок при распараллеливании рекурсивной функции. Основной подход к созданию таких компиляторов – блочно-аффинные размещения данных в распределенной памяти с минимизацией межпроцессорных пересылок. Показано, что создавать распараллеливающие компиляторы на вычислительные системы с распределенной памятью следует на основе высокоуровневого внутреннего представления и с высокоуровневым выходным языком.

Аннотация:

В статье идет речь о создании распараллеливающих компиляторов для вычислительных систем с распределенной памятью. Промышленные распараллеливающие компиляторы распараллеливают программы для вычислительных систем с общей памятью. Преобразование последовательных программ для вычислительных систем с распределенной памятью требует разработки дополнительных функций. Это становится актуальным для перспективных систем на кристалле с сотнями и более ядер. В терминах графа информационных связей сформулировано условие распараллеливания программного цикла на вычислительную систему с распределенной памятью.

Аннотация: Описан опыт проектирования различных вариантов веб-среды разработки (IDE) для Оптимизирующей распараллеливающей системы и компилятора на реконфигурируемую архитектуру на основе существующих инструментов, таких, как Jupyter Notebook и Eclise Che. Сформированы требования к инструментам в составе Открытой распараллеливающей системы для поддержки их интеграции в веб-среду разработки, доступную в интернете. Описан процесс создания переносимого окружения для разработки модулей компилятора, демонстрации его работы и обучения навыкам разработки параллельных программ. Приведены примеры использования разработанных преобразований программ, используемых при оптимизации программ для ПЛИС в разработанной веб-среде, и описаны способы визуализации результатов выполнения преобразований и анализа при использовании Jupyter Notebook. Проведенная работа демонстрирует возможность организации удаленного доступа к библиотеке разрабатываемых инструментов оптимизации программ в виде, удобном прикладным разработчикам.