Static Analysis and Just-in-Time Compilation Support for Heterogeneous Multicore Architectures

Parallele heterogene Architekturen, bestehend aus einer Mehrkern-CPU und einem programmierbaren Graphikprozessor (GPGPU), haben sich zur dominierenden Computer-Plattform für Desktops, Server und eingebettete Systeme entwickelt. Die Programmierung paralleler heterogener Architekturen erweist sich als überaus schwierig, da sequentielle Programmiersprachen nur einen einzelnen Instruktionsstrom sowie einen einzigen uniformen Adressraum vorsehen. Die ungenügende Abstraktion der parallelen Hardware (mehrere Prozessoren, lokale Speicher usw.) beeinträchtigt Portabilität und Effizienz von Software und erhöht die Software- Entwicklungskosten beträchtlich. Strom-Programmierung hat sich als adäquate Methode für die Programmierung von Mehrkern-Architekturen erwiesen. Strom-Programmiersprachen unterstützen Anwendungen, die sich durch stark repetitive Berechnungen auf gleichförmigen Datenströmen charakterisieren lassen. Zu den Anwendungsbereichen für Stromprogrammiersprachen zählen digitale Signalverarbeitung, Audio, Video, Graphik, Kryptographie und Computernetzwerke. Trotz Forschungsfortschritten fehlt Stromprogrammiersprachen die Akzeptanz für industrielle Anwendungen. Dies ist maßgeblich auf zwei Gründe zurückzuführen: (1) derzeitige Stromprogrammiersprachen wie MIT`s Streamit lassen sich nicht mit verbreiteten Sprachen wie C und C++ kombinieren, was eine industrielle Verwendung weitgehend ausschließt. (2) Compiler und Laufzeitsysteme sind unausgereift und versagen bei der Anpassung von Stromprogrammen an unterschiedliche parallele Architekturen und Last-Verteilungen, was ineffizienten Programmablauf und unausgelastete Hardware-Ressourcen bewirkt. Zur Lösung dieser Probleme wird die Realisierung der folgenden, neuen Methoden vorgeschlagen: Neuerung 1: Sprachkonstrukte für Stromprogrammierung werden in Form von Laufzeitbibliotheken für OO- Sprachen angeboten, um die Integration mit Legacy-Code zu ermöglichen. Program-Slicing für Stromprogramme, also die Herauslösung der Sprachkonstrukte durch den Compiler, soll den strom-parallelen Programmanteil spezifischen Optimierungen, insb. zur Programm-Parallelisierung, zuführen. Neuerung 2: Statische Programmanalyse von Stromprogrammen soll die für Programmtransformationen nötige Information bereitstellen, um die Effizienz von Stromprogrammen auf parallelen heterogenen Architekturen massiv zu steigern. Z.B. ist es für Last-Verteilung und Partitionierung von Stromprogrammen notwendig, statische Analyse-Information bez. Laufzeit und Kommunikationsverhalten eines Programms zu kennen. Neuerung 3: just-in-time (JIT) Compilierungs-Techniken für Stromprogramme sollen gewährleisten, dass ausführbare Programme speziell für die aktuelle Ablaufumgebung (Anzahl verfügbarer Kerne auf CPU/GPGPU etc.) abgestimmt werden. Da sich parallele Architekturen signifikant voneinander unterscheiden, eröffnet JIT- Compilierung target-spezifische Optimierungen, die allein mit statischer Compilierung nicht durchführbar sind. Die drei vorgeschlagenen Techniken, nämlich Stromprogramm-Slicing, statische Analyse und Code-Generierung für Stromprogramme werden für die LLVM Compiler-Infrastruktur realisiert. LLVM verfügt über eine modulare SW-Architektur für Front-, Middle- und Backend, sowie einen JIT Compiler. Das Projekt-Team verfügt über Erfahrung mit LLVM, insb. dem Middle-End und dem Codegenerator.

Parallele heterogene Architekturen, bestehend aus einer Mehrkern-CPU und einem programmierbaren Graphikprozessor (GPGPU), haben sich zur dominierenden Computer-Plattform für Desktops, Server und eingebettete Systeme entwickelt. Die Programmierung paralleler heterogener Architekturen erweist sich als überaus schwierig, da sequentielle Programmiersprachen nur einen einzelnen Instruktionsstrom sowie einen einzigen uniformen Adressraum vorsehen. Die ungenügende Abstraktion der parallelen Hardware (mehrere Prozessoren, lokale Speicher usw.) beeinträchtigt Portabilität und Effizienz von Software und erhöht die Software-Entwicklungskosten beträchtlich.Strom-Programmierung hat sich als adäquate Methode für die Programmierung von Mehrkern- Architekturen erwiesen. Strom-Programmiersprachen unterstützen Anwendungen, die sich durch stark repetitive Berechnungen auf gleichförmigen Datenströmen charakterisieren lassen. Zu den Anwendungsbereichen für Stromprogrammiersprachen zählen digitale Signalverarbeitung, Audio, Video, Graphik, Kryptographie und Computernetzwerke. Trotz Forschungsfortschritten fehlt Stromprogrammiersprachen die Akzeptanz für industrielle Anwendungen. Dies ist maßgeblich auf zwei Gründe zurückzuführen: (1) derzeitige Stromprogrammiersprachen wie MITs Streamit lassen sich nicht mit verbreiteten Sprachen wie C und C++ kombinieren, was eine industrielle Verwendung weitgehend ausschließt. (2) Compiler und Laufzeitsysteme sind unausgereift und versagen bei der Anpassung von Stromprogrammen an unterschiedliche parallele Architekturen und Last-Verteilungen, was ineffizienten Programmablauf und unausgelastete Hardware-Ressourcen bewirkt.Folgende Methoden wurden in Projekt SAJiTcore++ untersucht:1. Sprachkonstrukte für Stromprogrammierung werden in Form von Laufzeitbibliotheken fürOO-Sprachen angeboten, um die Integration mit Legacy-Code zu ermöglichen.2. Statische Programmanalyse von Stromprogrammen soll die für Programmtransformationen nötige Information bereitstellen, um die Effizienz von Stromprogrammen auf parallelen heterogenen Architekturen massiv zu steigern.3. just-in-time (JIT) Compilierungs-Techniken für Stromprogramme sollen gewährleisten, dass ausführbare Programme speziell für die aktuelle Ablaufumgebung (Anzahl verfügbarer Kerne auf CPU/GPGPU etc.) abgestimmt werden. Die drei vorgeschlagenen Techniken, nämlich Stromprogramm-Slicing, statische Analyse und Code-Generierung für Stromprogramme wuden für die LLVM Compiler- Infrastruktur realisiert.