PANDORA: a parallelizing approximation-discovery framework (WIP paper)
PANDORA: a parallelizing approximation-discovery framework (WIP paper)
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PANDORA：并行近似发现框架（WIP 论文）
DOI：
10.1145/3316482.3326345
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Campbell, David
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Stitt, Greg;Campbell, David
在本文中，我们介绍了PANDORA-一个框架，补充现有的并行编译器自动发现应用程序和体系结构专用的近似。我们证明，PANDORA创建近似，从固有的顺序代码中提取大量的并行性，通过消除循环进行的依赖关系-编译器研究社区的长期目标。与精确的并行基线相比，初步结果显示加速范围从2.3倍到81倍，对于许多使用场景都有可接受的误差。
In this paper, we introduce PANDORA---a framework that complements existing parallelizing compilers by automatically discovering application- and architecture-specialized approximations. We demonstrate that PANDORA creates approximations that extract massive amounts of parallelism from inherently sequential code by eliminating loop-carried dependencies---a long-time goal of the compiler research community. Compared to exact parallel baselines, preliminary results show speedups ranging from 2.3x to 81x with acceptable error for many usage scenarios.
提取任务级并行性
DOI：
--
发表时间：
1995
期刊：
TOPL
影响因子：
--
作者：
M. Girkar;C. Polychronopoulos
通讯作者：
C. Polychronopoulos
DOI：
10.1145/2426890.2426901
发表时间：
2013
期刊：
2017 IEEE/ACM International Symposium on Code Generation and Optimization (CGO)
影响因子：
--
作者：
Michael Carbin;Deokhwan Kim;Sasa Misailovic;M. Rinard
通讯作者：
M. Rinard