Шаг 1.3 Добавление приватных особенностей для скаляров

Предположим, в теле цикла в некоторую скалярную переменную происходит запись, и между витками цикла отсутствуют зависимости по данным. Если оставить эту переменную общей для всех нитей, мы получим условие гонок (race-condition). Чтобы избежать этой ситуации, в описание цикла следует добавить private-особенность для данной переменной.

Возможна ситуация, что эта переменная по окончанию цикла будет использована на чтение. В этом случае, для данной переменной в описании цикла уже должна была присутствовать last-особенность.

Подытожим: если в теле цикла в какую-нибудь скалярную переменную происходит запись, для неё в описание цикла следует добавить private-особенность.

Шаг 1.4 Добавление all_private особенностей

Из Базы данных может поступить информация о том, что какая-либо переменная является приватной на протяжении всей работы программы. Для отражения этого факта существует специальный комментарий all_private (см. раздел Специальные комментарии).

Чтобы добавить эту информацию в описания циклов, нужно сделать следующее:

· На этапе считывания особенностей из Базы данных запомнить список all_private переменных

· Добавить private-особенности для полученного списка переменных в описание всех циклов программы.

Этап 2. Распараллеливание DVM-вариантов на OpenMP

Теперь мы будем поочередно обрабатывать каждый DVM/OpenMP-вариант, который пока что распараллелен только на DVM, и пытаться распараллелить его на OpenMP. Мы будем распараллеливать только те гнезда циклов, которые распараллелены на DVM.

Итак, для каждого гнезда циклов, распараллеленного на DVM в DVM/OpenMP-варианте, выполняем следующие шаги:

Шаг 2.1. Сбор информации о циклах в гнезде.

Просматриваем дерево циклов программы. Нас будут интересовать только те циклы, которые распараллелены в DVM-варианте. Для формирования DVM/OpenMP-варианта распараллеливания программы, необходимо собрать следующую информацию о гнезде циклов:

· Список циклов, принадлежащих гнезду. Первый элемент цикла – внешний цикл.

· Количество итераций каждого цикла из гнезда (если точное значение вычислить невозможно, выбирается значение по умолчанию).

· Время выполнения одной итерации каждого цикла из гнезда.

· Проанализировать DVM-директиву CDVM$ PARALLEL ON и определить

o Как отображаются измерения массива на циклы из гнезда.

o На какие циклы из гнезда не распределены измерения массива.

o Присутствует ли в гнезде регулярная зависимость. Если да, то определить, для каких измерений массива присутствует регулярная зависимость, и каким из циклов в гнезде эти зависимости соответствуют.

Примечание:

Отметим, что информацию о регулярной зависимости мы не имеем возможности получить из внутреннего представления DVM-эксперта. Поэтому в текущей реализации о том, присутствуют ли эта зависимость в цикле или нет, мы узнаем посредством анализа DVM-директив в DVM-варианте.

Этот метод не может дать точного результата. Например, если все измерение массива распределено на узел, то ни клауза ACROSS, ни клауза SHADOW_RENEW не смогут сообщить о наличии регулярной зависимости.

Если мы не можем достоверно определить, присутствует ли в цикле регулярная зависимость или отсутствует, мы предполагаем, что она там все-таки есть. Такое решение может привести к снижению эффективности – мы реализуем конвейерное выполнение там, где оно не всегда требуется – однако, это избавляет нас от ошибок распараллеливания.

Шаг 2.2. Формирование вариантов распараллеливания гнезда.

Этот шаг следует выполнить для каждого гнезда циклов, которое распараллелено в DVM-варианте.

Пробегаемся по списку циклов гнезда, и пытаемся поочередно распараллелить их на OpenMP. Пусть наше гнездо содержит M циклов. Пронумеруем циклы от 1 до M. Цикл с номером 1 – внешний. Первый вариант распараллеливания гнезда у нас уже есть - распараллелить внешний цикл на DVM, и не распараллеливать на OpenMP. Формируем еще M вариантов следующего вида: внешний цикл распараллелен на DVM, а i-й цикл гнезда распараллелен на OpenMP, где i принимает значения от 1 до М.

Возможны два способа для распараллеливания i-го цикла в гнезде:

Способ 1. Распараллеливание с использованием конвейера.

Если цикл соответствует измерению массива с регулярной зависимостью, для него невозможно независимое выполнение витков. Мы можем организовать конвейерное выполнение цикла при условии, что для него есть тесно-вложенный цикл (см. варианты 4.1 и 5.2). В противном случае, мы не будем распараллеливать этот цикл. Также, мы не сможем распараллелить цикл конвейером, если для записи этих двух циклов используется одна и та же метка.

 

Циклы нельзя распараллелить конвейером	Циклы можно распараллелить конвейером
DO 21 J = 1, N DO 21 I = 1, M  <body> 21 CONTINUE	DO J = 1, N  DO I = 1, M  <body>  ENDDO ENDDO

 

 Такой эффект вызван особенностью используемого алгоритма распараллеливания конвейером.

Итак, если цикл соответствует измерению массива с регулярной зависимостью, имеет тесно-вложенный цикл и для записи этих циклов не используется одна и та же метка, мы ставим для этого цикла метку "Распараллелен конвейером".

Способ 2. Распараллеливание без конвейера.

Если цикл не соответствует измерению массива с регулярной зависимостью, этот цикл распараллеливается без конвейера (см. варианты 1.1, 1.2, 3.1, 3.2, 5.1 и 5.3). Ставим для этого цикла метку "Распараллелен без конвейера".

Если ни один из способов не подошел, i-й цикл мы распараллеливать не будем. Также, если количество итераций i-го цикла достаточно мало (каждому узлу достанется не более одного витка цикла, то есть работать на узле будет не более одного ядра), цикл признается неэффективным для распараллеливания на OpenMP, и соответствующий вариант отбрасывается.

Шаг 2.3. Поиск наилучшего варианта распараллеливания гнезда.

С помощью оценочной функции (о ней мы поговорим далее), мы вычисляем приближенное время выполнения каждого варианта на SMP-кластере с заданным количеством узлов и ядер. Располагая прогнозируемым временем выполнения каждого варианта распараллеливания гнезда циклов, мы выбираем вариант с наименьшим временем. При оценке учитываем, каким способом мы распараллеливаем цикл – с использованием конвейера, или без.

Шаг 2.4. Вставка OpenMP-директив в DVM/OpenMP-вариант.

Итак, мы выбрали, как лучше всего распараллелить гнездо циклов: либо распараллеливаем на OpenMP один из циклов гнезда, либо не распараллеливаем ни один из них. Если мы приняли решение распараллелить i-й цикл в гнезде, нам нужно вставить OpenMP-директивы в DVM/OpenMP-вариант. Возможны два случая:

Случай 1. i-й цикл имеет метку "Распараллелен с конвейером".

Выполняем следующие действия:

1. Если это первый цикл, распараллеленный конвейером в DVM/OpenMP-варианте, в начало программы добавляем описание служебных переменных. Если имена служебных переменных уже заняты, генерируем для уникальные имена. Перед первым оператором в программе вставляем:

 

!$ INTEGER omp_get_num_threads, omp_get_thread_num

!$ INTEGER IAM, NUMT, ISYNC(<количество нитей>), ILIMIT

 

2. Добавляем в описание i-го цикла три особенности приватного типа – для переменных IAM, NUMT и ILIMIT.

3. Формируем директиву!$OMP PARALLEL. Для распараллеливания на OpenMP цикла с особенностями после директивы требуется вставить клаузы. Пробегаемся по списку особенностей.

3.1. Если особенность имеет тип private, first_private или last_private, для нее формируем клаузу PRIVATE (<список переменных>), FIRSTPRIVATE (<список переменных>) или LASTPRIVATE (<список переменных>). Отметим, что в списке особенностей одна и та же переменная может иметь одновременно две разных особенности – private и first_private (private и last_private). В этом случае переменную следует занести только в клаузу FIRSTPRIVATE (LASTPRIVATE).

3.2. Если особенность имеет тип reduction, для нее формируем клаузу REDUCTION(<операция>: <список переменных>). Для разных операций создается отдельная клауза REDUCTION.

4. Обозначаем начало параллельной области. Перед заголовком i-го цикла вставляем директиву!$OMP PARALLEL с клаузами, сформированными в предыдущем пункте.

5. Сразу после!$OMP PARALLEL <список клауз> добавляем инициализацию служебных переменных и барьерную синхронизацию нитей:

 

!$ iam = omp_get_thread_num ()

!$ numt = omp_get_num_threads ()

!$ ILIMIT=MIN(NUMT-1,<число витков i-го цикла>)

!$ ISYNC (IAM) = 0

!$OMP BARRIER

 

6. Перед заголовком i+1-го цикла добавляем инициализацию конвейера: ядро дожидается, пока предыдущее ядро выполнит очередную итерацию i-го цикла, и только после этого

 

!$ IF (IAM.GT. 0.AND. IAM.LE. ILIMIT) THEN

!$ DO WHILE (ISYNC (IAM-1).EQ. 0)

!$OMP FLUSH (ISYNC)

!$ ENDDO

!$ ISYNC (IAM-1)=0

!$OMP FLUSH(ISYNC)

!$ ENDIF

!$OMP DO

 

7. Перед ENDDO i-го цикла добавляем операции по синхронизации работы ядер

 

!$OMP ENDDO NOWAIT

!$ IF (IAM.LT. ILIMIT) THEN

!$ DO WHILE (ISYNC (IAM).EQ. 1)

!$OMP FLUSH (ISYNC)

!$ ENDDO

!$ ISYNC (IAM)=1

!$OMP FLUSH(ISYNC)

!$ ENDIF

 

8. После ENDDO i-го цикла обозначаем завершение параллельной области.

 

!$OMP END PARALLEL

 

Случай 2. i-й цикл имеет метку "Распараллелен без конвейера".

1. Формируем директиву!$OMP PARALLEL. Выполняем действия, описанные в пункте 3 предыдущего случая.

2. Обозначаем начало параллельной области и распределение витков цикла между ядрами. Вставляем сформированную директиву!$OMP PARALLEL с клаузами, а также директиву!$OMP DO SCHEDULE(STAITC), перед заголовком i-го цикла.

3. Обозначаем конец параллельного цикла и параллельной области. После ENDDO i-го цикла вставляем директивы:

 

!$OMP END DO

!$OMP END PARALLEL

 

Если наименьшее значение оценочной функции соответствует варианту, в котором мы распараллеливаем гнездо циклов только на DVM, ничего делать не нужно.

Оценочная функция варианта распараллеливания гнезда циклов на DVM/OpenMP.

Оценочная функция нужна для того, чтобы вычислить примерное время выполнения гнезда циклов, распараллеленного на DVM/OpenMP. Оценив время выполнения варианта распараллеливания гнезда циклов, мы сможем определить, какой из вариантов распараллеливания лучше.

Введем некоторые обозначения:

§ Число_узлов – это количество узлов кластера.

§ Число_ядер – это количество ядер на одном узле. Предполагаем, что на всех узлах одинаковое количество ядер.

§ Число_раб_ядер – количество ядер на узле, которым достались витки параллельного цикла. Остальные ядра узла простаивают.

§ Число_редукционных_переменных – количество редукционных переменных, находящихся в клаузе REDUCITON директивы!$OMP PARALLEL. Если клауза редукции отсутствует, то Число_редукционных_переменных равняется нулю.

§ N_i – количество итераций i-го цикла. Напомним, что 1-й цикл в гнезде – внешний, а M-й – внутренний. Всего в гнезде M циклов.

§ Блок итераций – итерации, которые достались некоторому ядру после выполнения конструкции разделения работы!$OMP DO. Если речь идет о конвейерном выполнения i-го и i+1-го цикла, то Блок итераций – это итерации i+1-го цикла, которые достанутся ядру на одной итерации i-го цикла.

§ Число_итераций_блока – максимальное количество итераций в Блоке итераций. Отметим, что ядрам, которым достались работа, может быть распределено различное количество витков цикла. Так как мы занимаемся оценкой времени выполнения, нас будет интересовать сколько времени будет работать ядро, которому досталось больше всего работы, так как все остальные ядра при синхронизации будут ждать именно это ядро.

§ t_i – время выполнения одной итерации i-го цикла.

§ ┌ A ┐ - округление дробного числа A в большую сторону.

Нам известно количество итераций каждого цикла и время выполнения одной итерации самого внутреннего цикла – тела цикла M. Обозначим это время за t_m.