Fortran performance optimisation and auto-parallelisation by leveraging MLIR-based domain specific abstractions in Flang
Fortran performance optimisation and auto-parallelisation by leveraging MLIR-based domain specific abstractions in Flang
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通过利用 Flang 中基于 MLIR 的领域特定抽象来优化 Fortran 性能和自动并行化
DOI：
10.1145/3624062.3624167
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Brown N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Brown N
自2019年开源以来，MLIR变得很受欢迎。LLVM的一个子项目，MLIR提供的灵活性，将中间表示（IR）表示为不同抽象级别的方言，混合这些方言，并利用方言之间的转换，为自动化程序优化和并行化提供了机会。在本文中，我们探讨了通过结合特定领域的Open Earth编译器的MLIR模板方言来补充Flang MLIR通用编译器。通过开发转换来发现和提取Fortran中的语法，与单独使用Flang相比，这种专业化为我们在Cray超级计算机上的基准测试提供了2到10倍的性能提升。此外，通过利用现有的MLIR转换，我们开发了一种自动并行化方法，目标是多线程和分布式内存并行，并优化了GPU上的执行，而无需对串行Fortran源代码进行任何修改。
MLIR has become popular since it was open sourced in 2019. A sub-project of LLVM, the flexibility provided by MLIR to represent Intermediate Representations (IR) as dialects at different abstraction levels, to mix these, and to leverage transformations between dialects provides opportunities for automated program optimisation and parallelisation. In addition to general purpose compilers built upon MLIR, domain specific abstractions have also been developed.In this paper we explore complimenting the Flang MLIR general purpose compiler by combining with the domain specific Open Earth Compiler’s MLIR stencil dialect. Developing transformations to discover and extracts stencils from Fortran, this specialisation delivers between a 2- and 10-times performance improvement for our benchmarks on a Cray supercomputer compared to using Flang alone. Furthermore, by leveraging existing MLIR transformations we develop an auto-parallelisation approach targeting multi-threaded and distributed memory parallelism, and optimised execution on GPUs, without any modifications to the serial Fortran source code.
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通讯作者：
O. Zinenko
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