Просмотр кода страницы The serial-parallel summation method, locality

{{level-i}}

Основные авторы описания: [[Участник:VadimVV|Вад.В.Воеводин]] ([[#Описание локальности данных и вычислений|раздел 3]]).

= Ссылки =

Основной фрагмент реализации, на основе которого были получены количественные оценки, приведен [https://gitlab.srcc.msu.ru/vadim/locality/blob/master/benchmarks/vectors_seqpar/vectors_seqpar.h здесь] (функция KernelOpSeqpar).

= Локальность данных и вычислений =
== Локальность реализации алгоритма ==
=== Структура обращений в память и качественная оценка локальности ===

[[file:Seqpar sum 1.PNG|thumb|center|700px|Рисунок 1. Суммирование элементов массива. Общий профиль обращений в память]]

На рис.1 представлен профиль обращений в память для суммирования элементов массива. Данный профиль состоит из обращений к двум массивам, фрагменты для отдельных массивов выделены на рис.1 зеленым цветом. Поскольку мы рассматриваем последовательную реализацию последовательно-параллельного метода суммирования, строение профиля практически никак не зависит от выбранного количества ветвей – будет меняться только число задействованных элементов во фрагменте 1.

Фрагмент 2 устроен очень просто и представляет собой последовательный перебор всех элементов массива. Фрагмент 1 состоит из двух одинаковых переборов элементов массива, что хорошо видно из рис.2, где данный фрагмент рассмотрен отдельно.

[[file:Seqpar sum 2.jpg|thumb|center|400px|Рисунок 2. Фрагмент 1 (профиль обращений к первому массиву)]]

Данные фрагмент характеризуются высокой пространственной локальностью и низкой временной, поскольку практически отсутствуют повторные обращения.

=== Количественная оценка локальности ===

Условия запуска описаны [https://gitlab.srcc.msu.ru/vadim/locality/blob/master/README.md здесь].

Первая оценка выполняется на основе характеристики daps, которая оценивает число выполненных обращений (чтений и записей) в память в секунду. Данная характеристика является аналогом оценки flops применительно к работе с памятью и является в большей степени оценкой производительности взаимодействия с памятью, чем оценкой локальности. Однако она служит хорошим источником информации, в том числе для сравнения с результатами по следующей характеристике cvg.

На рис.3 приведены значения daps для реализаций распространенных алгоритмов, отсортированные по возрастанию (чем больше daps, тем в общем случае выше производительность). Можно увидеть, что значение данной оценки достаточно высоко и близко к последовательно-параллельному скалярному произведению двух векторов, что является закономерным вследствие однотипности структуры выполняемых операций. 

[[file:Seqpar sum daps ru.PNG|thumb|center|700px|Рисунок 3. Сравнение значений оценки daps]]

Вторая характеристика – cvg – предназначена для получения более машинно-независимой оценки локальности. Она определяет, насколько часто в программе необходимо подтягивать данные в кэш-память. Соответственно, чем меньше значение cvg, тем реже это нужно делать, тем лучше локальность. 

На рис.4 приведены значения cvg для того же набора реализаций, отсортированные по убыванию (чем меньше cvg, тем в общем случае выше локальность). Можно увидеть, что, согласно данной оценке, локальность профиля достаточно высока, что коррелирует со значением оценки daps.

[[file:Seqpar sum cvg.PNG|thumb|center|700px|Рисунок 4. Сравнение значений оценки cvg]]

= Масштабируемость алгоритма и его реализации =
== Масштабируемость алгоритма ==
== Масштабируемость реализации алгоритма ==
= Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма =
= Результаты прогонов =

[[Категория:Статьи в работе]]

[[En:The serial-parallel summation method, locality]]