【摘要】 <正> 1 引言当前理想的程序自动并行化系统的实现存在许多难于解决的问题,因此较为流行的并行计算方法是利用并行语言编写并行程序,编译器对并行程序进行编译生成相应的节点程序执行。并行语言按并行执行的粒度分为基于任务的并行语言(主要面向一般应用领域的计算)和数据并行语言(主要应用于科学数值计算),典型的数据并行语言如HPF。对于数据并行语言而言,程序执行的并行性已由程序设计人员根据程序中的数据相关性给出。因此,如何确定数据的分布、优化数据的通信是影响并行程序执行效率的重要问题。数据分布大致可以分为两个阶段:首先对源程序中数据的相关性分析得到数据在抽象处理机上的分布,然后将抽象处理机上的数据分布映射到物理处理机上。数据分布的确定通常有以下几种实现方式:一种是由程序员给出抽象数据分布,编译更多还原

【Abstract】 LS SIMD is an embedded memory-shared massively parallel machine. In this paper,we present a deep study of data communication optimizations techniques of LS SIMD parallel compiler. First, some conceptions of data layout and data communication are given,and the data communication principle of LS SIMD is analyzed. Second,we propose an optimization algorithm of data communication,and discuss some aspects in detail,such as the representation of register state space,decision and generation of inner data communication and batch data communication in PE array.更多还原