Projet : CAPS - caps

<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000" link="#9944EE" vlink= "#0000FF" alink="#00FF00"> <h2><a name="SECTION00034000000000000000" id= "SECTION00034000000000000000">Compilation pour architectures hautes performances</a></h2> <a name="CAPS_fondements_module-9" id= "CAPS_fondements_module-9"></a> <p><strong>Mots clés :</strong> <i>hautes performances, compilation, hiérarchie mémoire, optimisation, transformation de code .</i></p> <h3>Résumé :</h3> <div class="ABSTRACT"> <i>L'efficacité de l'exécution d'une application tant sur une machine multiprocesseur que sur un <small>PC</small> ou une station de travail dépend très fortement de la structure des programmes. Cette structure est imposée par le programmeur mais comporte des degrés de liberté que des techniques logicielles, appelées optimisations de code, peuvent exploiter pour augmenter la performance des applications. Nous présentons un rapide aperÇu des techniques de transformations de code disponibles pour implémenter un compilateur optimiseur. Ces transformations peuvent être mises en oeuvre tant au niveau du code source que du code machine.</i> </div> <p>L'efficacité des mécanismes matériels pour l'exploitation de la localité des références mémoire et du parallélisme, tant au niveau multiprocesseurs qu'instruction (``Instruction Level Parallelism''), dépend très fortement de la structure des programmes. Cette structure est imposée par le programmeur mais comporte des degrés de liberté que des techniques logicielles, appelées optimisations de code, peuvent exploiter pour augmenter la performance des applications. Ces optimisations de code sont fondées sur des transformations de programmes, qui respectent la sémantique des codes, mais réorganisent les calculs pour une meilleure exploitation d'une architecture donnée.</p> <div align="center"> <a name="fig:1" id="fig:1"></a><a name="304"></a> <table> <caption align="bottom"> <strong>Figure 1:</strong> Organisation d'un compilateur. </caption> <tr> <td> <div align="center">  <img width="336" height="503" align="bottom" border="0" src="img1.png" alt= "\includegraphics [width=10cm]{orgaTrans.eps}" /> </div> </td> </tr> </table> </div> <p>Les transformations de code destinées à l'amélioration de performances peuvent intervenir à plusieurs étapes dans un processus de compilation. La figure <a href= "fonde_module-9_Toc.html#fig:1">1</a> montre l'organisation générale d'un compilateur. Des transformations de code peuvent être effectuées aussi bien au niveau du code source qu'au niveau du code machine.</p> <p>Les optimisations effectuées au niveau du code machine sont principalement les optimisations ``Peephole'', qui consistent à remplacer des séquences d'instructions par des séquences plus rapides, et surtout l'application des techniques d'ordonnancement de code. Cet ordonnancement doit prendre en compte les caractéristiques fines de l'architecture telles que le nombre de registres disponibles, l'usage des ressources des processeurs, etc.</p> <p>Par exemple, pour l'exploitation du parallélisme d'instructions au niveau logiciel, les méthodes les plus simples se restreignent à l'exploitation du parallélisme entre les instructions d'un même bloc de base<a name= "tex2html7" href="footnode_mn.html#foot309" target="footer" id="tex2html7"><sup><img align="bottom" border="1" alt="[*]" src="../icons/foot_motif.png" /></sup></a>. Cependant, le nombre limité d'instructions dans un bloc de base réduit l'efficacité de ce type de techniques. En pratique, surtout dans le cas des boucles, il faut extraire le parallélisme entre des instructions de plusieurs blocs de base, par exemple en utilisant la technique du pipeline logiciel. Cette technique, fondée sur l'exploitation du parallélisme disponible entre les instructions d'itérations différentes, consiste à segmenter le code des boucles d'une manière similaire à celle utilisée par les pipelines matériels.</p> <p>Au niveau du code source, les transformations de programmes utilisent toutes les informations sémantiques disponibles tant au niveau du contrôle de flot que de l'usage des variables. A ce niveau, des réorganisations majeures du code peuvent être effectuées telles que par exemple le remplacement de l'appel d'une procédure par le corps de celle-ci ("inlining"). C'est aussi sur le code source que l'on peut appliquer les techniques de parallélisation automatique et les méthodes d'optimisation de la localité. Par exemple, la performance d'une hiérarchie mémoire dépend très fortement des caractéristiques de localité des accès aux données effectués par un programme. La prise en compte de la hiérarchie mémoire par un compilateur consiste à considérer les trois aspects fondamentaux suivants :</p> <dl> <dt><strong>Détection et estimation de la localité :</strong></dt> <dd>La détection de la localité est fortement liée au calcul des dépendances de données. En effet, si une dépendance existe, alors il y a réutilisation de données. Le deuxième aspect de cette question est de déterminer la proportion de références mémoire qui peuvent être évitées par l'exploitation effective de cette localité.</dd> <dt><strong>Exploitation de la localité :</strong></dt> <dd>L'exploitation de la localité consiste essentiellement à déterminer le niveau de la hiérarchie mémoire qui tirera parti de la localité présente et à adapter la génération de code en conséquence.</dd> <dt><strong>Optimisation de la localité :</strong></dt> <dd>Ces transformations de code ont pour but de restructurer les calculs pour permettre l'exploitation effective, par un niveau choisi de la hiérarchie, de la localité présente.</dd> </dl> <p>Il existe un nombre très important de transformations du code source pouvant être utilisées pour améliorer le comportement de la hiérarchie mémoire sur une application et/ou la paralléliser [<a href= "bibliographie_Toc.html#compiler" target= "contents">BGS94</a>]. La plupart de ces optimisations s'appliquent aux boucles. Parmi celles-ci on peut citer :</p> <dl> <dt><strong>Blocage de boucles :</strong></dt> <dd>Dans le cadre de l'optimisation de la localité, cette transformation permet de diviser l'espace d'itérations en pavés de telle sorte que les données réutilisées puissent être contenues dans un niveau de la hiérarchie mémoire.</dd> <dt><strong>Distribution de boucle :</strong></dt> <dd>Les instructions d'une boucle sont réparties dans plusieurs boucles ayant le même espace d'itération que l'original. Cette transformation est utilisée pour diminuer la pression sur les registres ou extraire des calculs parallèles d'une boucle séquentielle.</dd> <dt><strong>Fusion de boucles :</strong></dt> <dd>Les instructions de deux boucles sont fusionnées dans une seule boucle. Elle est par exemple utilisée pour améliorer les réutilisations de données.</dd> <dt><strong>Dépliage de boucle :</strong></dt> <dd>Cette transformation consiste à répliquer le corps de la boucle. Cette transformation, toujours légale, permet de diminuer le coût de gestion de la boucle et augmente le parallélisme d'instructions potentiellement exploitable par les processeurs.</dd> <dt><strong>Strip-mining :</strong></dt> <dd>Le ``strip-mining'' découpe l'espace d'itérations de boucle en blocs. Il permet d'ajuster la granularité des opérations dans le cas de la parallélisation ou de la vectorisation.</dd> </dl> <p>Ces transformations sont aujourd'hui relativement bien comprises individuellement. Le challenge est aujourd'hui de maîtriser l'interaction de toutes ces transformations et leur impact sur les performances. D'autres approches s'intéressent à la compilation dynamique (changement à l'exécution de binaire) ou à la compilation itérative (boucle de retour dans la compilation).</p> </body>