基于神经网络模型的stencil循环最优分块大小预测
stencil循环是科学与工程计算应用中最主要的计算核心之一.循环分块技术可有效改善stencil循环的数据局部性,提高计算并行度.分块的大小选择对stencil循环的性能影响很大,传统的分块大小选择方法通常在时间开销、人工成本、分块选择精度等方面存在短板,实用性较差.文中提出了一种基于人工神经网络的分块大小选择方法,用于预测三维Jaco bi型stencil循环程序的最优分块.对来源于实际数值模拟软件中的11个stencil循环进行最优分块预测,实验结果显示,在单核串行和多核并行两种场景下,程序使用模型预测分块相比不分块的性能提升分别为2% 和35%,与网格搜索方法的分块性能相当,但在线预测时间开销仅约为后者的1/30000.此外,相比基于静态分析的T urbo-tiling方法,预测最优分块的实测性能平均提升了约9%.
stencil计算、循环分块技术、机器学习、人工神经网络
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TP314(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金62032023
2022-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
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