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A Task-Parallel Pipeline Programming Model with Token Dependency
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AI
DOI：10.1007/978-3-031-97196-9_1.png)
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摘要
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任务并行流水线框架探索了应用中的流水线并行性，并在许多并行和异构领域（如VLSI静态时序分析和数据相似性搜索）中至关重要。然而，现有方案仅处理前向数据与后继数据之间存在数据依赖的应用类型。某些应用，如视频编码，表现出双向（前向和后向）数据依赖，无法用现有方案处理。为解决此限制，我们引入了一种感知标记依赖的流水线框架。该框架将每个数据元素关联一个标记作为其标识符，通过一种表现力强的编程模型支持对前向和后向标记依赖的显式定义，利用简单的数据结构解析标记依赖，并借助轻量级原子计数器调度标记。我们已在具有双向标记依赖的应用上对该框架进行了评估。例如，在x.264视频编码应用中，我们的框架比PARSEC的实现快8.6%。
Keyword:
Task-parallel pipeline
Token dependency
Video encoding
Parallel programming
Data dependency
期刊
A
IF:
0
论文数:
13
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0
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