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Algorithmique du décalage d'instructions

L'évolution constante des processeurs vers des architectures proposant des capacités superscalaires, de parallélisme au niveau des instructions, de prédiction, de spéculation et la multiplication des niveaux de hiérarchie mémoire donnent de plus en plus d'importance au travail du compilateur.<br />Dans cette thèse, nous nous intéressons aux transformations du programme source destinées à l'optimisation dans la chaîne de compilation, et plus particulièrement à une transformation appelée décalage d'instructions.<br />Cette transformation sert de base au pipeline logiciel, elle a une influence sur le parallélisme au niveau des instructions et l'utilisation des registres.<br />Elle intervient également comme composante des techniques de parallélisation de boucles par ordonnancement affine.<br />Nous avons voulu mieux comprendre les perspectives offertes par le décalage d'instructions, savoir quels objectifs il permettait d'atteindre mais aussi savoir quels problèmes de décalage restaient difficiles.<br />Pour cela nous avons étudié le décalage d'instructions dans plusieurs contextes plus ou moins proches, et apporté des contributions à chacun d'entre eux.<br /><br />Dans le cadre du pipeline logiciel, nous proposons un algorithme polynomial pour déterminer le décalage le plus à même de produire un maximum de parallélisme au niveau des instructions, et une étude expérimentale de l'efficacité absolue de la technique à l'aide de l'outil logiciel que nous avons réalisé dans ce but : PASTAGA (pour Plate-forme d'Analyse Statistique et de Tests d'Algorithmes sur Graphes Aléatoires).<br />Dans le cadre de l'utilisation des registres (stage scheduling), de la parallélisation de boucle et de la localité, nous apportons des réponses aux problèmes de décalage d'instructions associés~: complexité, solutions exactes, approximations.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00084753
Date06 December 2001
CreatorsHuard, Guillaume
PublisherEcole normale supérieure de lyon - ENS LYON
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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