Application partitioning and mapping techniques for heterogeneous parallel platforms

Sotomayor Fernández, Rafael

Publication:
Application partitioning and mapping techniques for heterogeneous parallel platforms

dc.contributor.advisor	García Sánchez, José Daniel
dc.contributor.author	Sotomayor Fernández, Rafael
dc.contributor.departamento	UC3M. Departamento de Informática	es
dc.date.accessioned	2016-10-20T12:43:34Z
dc.date.available	2016-10-20T12:43:34Z
dc.date.issued	2016-06
dc.date.submitted	2016-07-18
dc.description	Mención Internacional en el título de doctor
dc.description.abstract	In recent years, performance gains provided by clock and ILP techniques have considerably slowed down. As a result, parallel programming has become the dominant programming paradigm used to improve performance in multi-core devices. In line with this, parallel use of specialized accelerators has started gaining importance. However, adapting legacy source code in order to make use of these technologies is a time consuming and error prone task, requiring specialised knowledge. The main goal of this Thesis is to simplify the task of transforming sequential legacy code into parallel code. This code will be capable of making full use of the different computing devices that an heterogeneous parallel platform can have, such as modern CPUs, GPUs, FPGAs, and DSPs. With this, it is possible to improve sequential code based on different criteria, such as time performance. As a result, we propose an architecture description language to describe heterogeneous parallel platforms. We suggest a new software annotation syntax to describe the behaviour of the code from a high-level point of view while preserving its maintainability, along with automatic annotation techniques. Finally, we propose a set of task partitioning techniques to split the code and execute it in parallel using the available computing devices. Results aim to demonstrate that the proposed techniques can be applied to different accelerator devices and source code, and that the chosen metrics are improved with respect to the original sequential code.	es
dc.description.abstract	En los últimos años, el rendimiento derivado de la frecuencia de reloj y de las técnicas de ILP se han reducido considerablemente. Como resultado, la programación paralela se ha convertido en el paradigma predominante a la hora de mejorar el rendimiento en dispositivos multi-core. A raíz de esto, el uso en paralelo de aceleradores especializados ha empezado a cobrar importancia. No obstante, adaptar código legado para hacer uso de estas tecnologías es una tarea tediosa y proclive a errores, para la que se requiere un conocimiento muy específico. El objetivo principal de esta Tesis es simplificar la tarea de transformar código legado secuencial en código paralelo. Este código podría utilizar los distintos dispositivos de cómputo disponibles en una plataforma paralela heterogénea, tales como CPUs, GPUs, FPGAs o DSPs. Así, es posible mejorar código secuencial en base a distintos criterios, como el rendimiento. Como resultado, se propone un lenguaje de descripción de arquitecturas para describir plataformas paralelas heterogéneas. Se sugiere una nueva sintaxis de anotación del software para describir el comportamiento del programa desde un punto de vista de alto nivel, preservando su mantenibilidad, así como técnicas de anotación automática. Finalmente, se propone un conjunto de técnicas de particionamiento para dividir el programa y ejecutarlo en paralelo haciendo uso de los distintos dispositivos de cómputo. Los resultados buscan demostrar que las técnicas propuestas se pueden aplicar a distintos aceleradores y códigos fuente, y que las métricas escogidas mejoran con respecto a las del código secuencial original.	es
dc.description.degree	Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática	es
dc.description.responsability	Presidente: Jesús Carretero Pérez.- Secretario: Diego R. Llanos.- Vocal: Marco Aldinucci	es
dc.description.sponsorship	Convocatoria PIF UC3M 01-1314 de Personal Investigador en Formación, PhD fully granted (4 years), 2013, Universidad Carlos III de Madrid. Programa propio de investigación. Ayudas a la movilidad de investigadores en formación predoctoral.3150, 2015, Universidad Carlos III de Madrid.	es
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10016/23763
dc.language.iso	eng	es
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España	*
dc.rights.accessRights	open access	es
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/	*
dc.subject.eciencia	Informática	es
dc.subject.other	Heterogeneous parallel platforms	en
dc.subject.other	Architecture description language	en
dc.subject.other	Parallel code	en
dc.subject.other	Software annotation syntax	en
dc.subject.other	Partitioning techniques	en
dc.subject.other	Mapping	en
dc.title	Application partitioning and mapping techniques for heterogeneous parallel platforms	en
dc.type	doctoral thesis	*
dspace.entity.type	Publication