[发明专利]用于GPU寄存器分配和并行度管理的协同优化编译方法在审
| 申请号： | 201610805632.4 | 申请日： | 2016-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN106648546A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 梁云;谢小龙 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06F9/30 | 分类号： | G06F9/30;G06F9/38;G06F9/50 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理事务所(普通合伙)11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种协同优化编译方法，所述方法用于GPU寄存器分配和并行度管理协同优化的编译，使得寄存器的分配和并行度管理的优化同时进行，且不引起缓存的竞争；包括收集寄存器分配参数、线程级并行参数和缓存性能参数；列出所有可能的线程块数量TLP和寄存器数量Reg的组合；删除导致缓存竞争的组合和导致寄存器浪费的组合；对剩下的组合进行寄存器分配；使用性能模型进行预测并选择性能最佳的组合，作为寄存器分配编译的结果。本发明技术方案可在不引起缓存竞争的前提下，最大化寄存器的使用率，最终提升整个程序的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 gpu 寄存器 分配 并行 管理 协同 优化 编译 方法 | ||
【主权项】：
一种协同优化编译方法，所述方法用于GPU寄存器分配和并行度管理协同优化的编译，使得寄存器的分配和并行度管理的优化同时进行，且不引起缓存的竞争；包括如下步骤：A)收集寄存器分配参数、并行度管理参数和缓存性能参数；B)通过步骤A中所获得的参数，列出所有可能的线程块数量TLP和寄存器数量Reg的组合；删除导致缓存竞争的组合和导致寄存器浪费的组合；C)对剩下的线程块数量TLP和寄存器数量Reg的组合进行寄存器分配，在寄存器的分配过程中，用染色算法将该程序的所有变量放入数量为Reg的寄存器中；当出现部分变量无法放入到Reg个寄存器时，将所述部分变量放在共享内存中；当共享内存空间不足时，再把所述部分变量放置到片下存储中；D)使用性能模型预测得到各个组合的性能，并选择性能最佳的组合，作为寄存器分配编译的结果。
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