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面向片上多核处理器的推测多线程机制下的独立栈模型被引量：1: 2010年; 在推测多线程并行执行时,各线程中借助共享栈来实现函数调用的过程存在互斥访问问题,为此提出了一种采用片上多处理器(CMP)的推测多线程机制下的独立栈函数调用模型,核栈采用一对一方式,栈之间的有机配合支持推测多线程中的函数调用.通过在模拟器端添加两条指令实现栈空间的管理,从而消除了共享栈模型中的加锁问题.为了保证程序正常运行,编译器对生成的代码作相应的调整,模拟器方面则增添了get和update两条指令,以便管理相应的栈空间.因为独立栈函数调用方法消除了共享栈模型中的栈加锁问题,使得成功线程发起的数目有不同程度的提高,从而提高了程序的并行加速比.Olden基准程序的测试表明,独立栈模型相对于共享栈模型使程序的平均并行加速比提高了3.85%.但是,由于影响程序推测并行加速比的因素复杂,某些测试程序也出现了独立栈的加速比低于共享栈的情况.; 韦远科赵银亮宋少龙王旭昊阴培培李挺; 关键词：推测多线程代码生成存储管理

一种应用代价评估的推测多线程路径预测方法被引量：2: 2010年; 推测多线程技术对于自动并行化非规则程序是有效的,然而基于控制流图和分支预测方法的线程划分方法,不可避免地受到划分路径上存在的控制依赖和数据依赖制约.针对现有的路径预测方法在考虑控制依赖影响的同时却不能有效地综合考虑数据依赖影响的问题,提出一种新的基于代价评估的路径预测方法,通过引入数据依赖模型,综合评估控制和数据依赖两种影响因素,寻求一条具有近似最小推测开销的推测划分路径.实验结果表明,文中提出的路径预测方法能够计算出代价更小的推测划分路径,并取得了更好的加速比性能,总体上系统可以得到2.43%的加速比性能提升.; 李远成赵银亮阴培培韩博; 关键词：推测多线程

基于模糊聚类的推测多线程划分算法被引量：19: 2014年; 推测多线程(Speculative Multithreading,SpMT)技术是一种实现非规则程序自动并行化的有效途径.然而,如何有效评估由诸如控制、数据依赖等因素导致的多种并行开销并实现最优线程划分一直是制约加速比性能提升的关键问题.基于启发式规则的传统划分方法虽然可以取得一定的加速效果,但由于启发式规则只能对多种并行开销进行定性评估,因而导致只能得到经验上较优的线程划分.针对传统划分方法的局限性,文中首次提出并实现了一种基于模糊聚类的线程划分方法.在该方法中,作者首先提出一种评估模型来定量评估各种并行开销,然后通过深入分析各种并行开销来确定最佳的线程解搜索空间,最终利用聚类方法实现有效线程解空间搜索以求取更优的线程划分.基于Olden程序集的测试结果表明,文中提出的线程划分方法可以有效地对非规则程序进行划分,其平均加速比可达到1.85.; 李远成阴培培赵银亮; 关键词：推测多线程模糊聚类自动并行化

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阴培培