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Unveiling parallelization opportunities in sequential programs
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AI
DOI：10.1016/j.jss.2016.03.045.png)
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摘要
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单核性能的停滞使应用程序开发人员将软件并行性作为进一步受益于摩尔定律的唯一选择。然而，鉴于编写并行程序的复杂性，大量顺序遗留程序的并行化提出了严重的经济挑战。此过程中的关键任务是在源代码中识别合适的并行化目标。在本文中，我们提出了一种在实际大小的顺序程序中自动识别潜在并行性的方法。与早期的方法相比，我们的工作结合了一组独特的功能，使其在功能方面更优越: 它不仅 (i) 以高精度检测可用的并行性，而且 (ii) 识别可以并行运行的代码部分，即使它们在代码中广泛分布，(iii) 根据整个程序的预期加速对并行化机会进行排序，同时 (iv) 在时间和内存方面保持有竞争力的开销。(C) 2016 Elsevier公司保留所有权利。
Keyword:
Parallelism discovery
Program analysis
Profiling
Data dependence
Parallelization
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
4.1
论文数:
5.5K
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8.4K
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