Аннотация: Использование указателей и косвенной адресации в программе, а также сложная структура графа потока управления являются одними из основных препятствий при выполнении статического анализа программ. Обнаруженные в результате такого анализа свойства программы слишком консервативно описывают ее поведение и часто оказываются недостаточными для принятия решений о возможности ее параллельного выполнения. Использование динамического анализа программ позволяет расширить возможности средств автоматизации распараллеливания. В системе SAPFOR (System FOR Automated Parallelization) реализован инструмент динамического анализа, опирающийся на инструментацию программ в представлении LLVM, что позволяет исследовать программы на языках C и Fortran. Чтобы снизить накладные расходы на время выполнения инструментированной программы, сохранив при этом полноту проводимого анализа, используются возможности статического анализа, реализованного в SAPFOR. В процессе динамического анализа часть обращений к памяти, информация о которых была получена в процессе статического анализа, может быть проигнорирована. Разработанный инструмент был протестирован на тестах производительности из пакета NAS Parallel Benchmarks для языков C и Fortran. В процессе динамического анализа кроме традиционных видов зависимостей (flow, anit, output) также определяются переменные, зависимость по которым может быть устранена за счет приватизации или конвейерного выполнения циклов. Совместно с возможностями DVM и OpenMP это существенно облегчает, в том числе, и ручное распараллеливание, облегчая задание соответствующих директив компилятора.

Аннотация: Система автоматизированного распараллеливания SAPFOR (System FOR Automated Parallelization) включает инструменты для анализа и преобразования программ, основной ее целью является снижение сложности распараллеливания программ. Система SAPFOR ориентирована на исследования многоязыковых вычислительных комплексов, разрабатываемых на языках программирования Фортран и Си. Для анализа программ в этой системе используется низкоуровневое их представление в виде LLVM IR, которое позволяет проводить различные оптимизации с целью повышения качества анализа программ. При этом оно теряет некоторые особенности программы, отражаемые ее представлением на языке высокого уровня. Одной из таких особенностей является многомерная структура используемых массивов. Анализ зависимостей по данным является одним из ключевых при исследовании возможности параллельного выполнения программ. При этом такой анализ относится к классу NP-трудных задач. Знание многомерной структуры массивов позволяет во многих случаях учесть структуру индексных выражений в обращениях к массивам и снизить сложность проводимого анализа. Кроме того, использование многомерных массивов позволяет повысить уровень параллелизма в программе за счет использования многомерных решеток процессоров и распараллеливания гнезд циклов, а не отдельных циклов в гнезде. Данная возможность естественным образом поддерживается в DVM-системе. В настоящей работе рассмотрен подход, применяемый в системе SAPFOR для восстановления формы многомерных массивов и обращений к ним по их линеаризованному представлению в LLVM IR. Предложенный подход был успешно протестирован на различных приложениях, включая тесты производительности из набора NAS Parallel Benchmarks.