Compilation pour cibles hétérogènes : automatisation des analyses, transformations et décisions nécessaires

Serge Guelton (1, 2) , Ronan Keryell (3, 4) , François Irigoin (5)

1 INFO - Département informatique
2 HPCAS
3 LIT - Laboratoire Informatique et Télécommunications
4 HPC PROJECT
5 CRI - Centre de Recherche en Informatique

Les accélérateurs matériels, telles les cartes FPGA ou les cartes graphiques, apportent une alternative ou un complément intéressant aux processeurs multi-coeurs classiques pour de nombreuses applications scientifiques. Il est cependant coûteux et difficile d'y porter des applications existantes ; et les compilateurs standards, traditionnellement portés sur la génération de code pour processeurs séquentiels, ne disposent pas des abstractions nécessaires à la génération automatique et re-ciblable de code pour ces nouvelles cibles. Cet article présente un ensemble de transformations de code de haut niveau reposant sur une abstraction à plusieurs niveaux de l'architecture des accélérateurs actuels et permettant de construire des compilateurs spécifiques à chaque cible en se basant sur une infrastructure commune. Ces transformations ont été utilisées pour construire avec PIPS deux compilateurs complètement automatisés pour un processeur embarqué à base de FPGA et pour GPU NVIDIA avec PAR4ALL.

Mots clés: compilation source-à-source; parallélisation automatique; GPU; accélérateur matériel; calcul hétérogène

Domaines: Compilation; Parallélisation

Serge Guelton, Ronan Keryell, François Irigoin. Compilation pour cibles hétérogènes : automatisation des analyses, transformations et décisions nécessaires. Rencontres francophones du Parallélisme (RenPar'20) Symposium en Architectures nouvelles de machines (SympA'14) et la Conférence Française en Systèmes d'Exploitation (CFSE 8), May 2011, Saint-Malo, France. ⟨hal-00744284⟩