Moraes, Gabriel Tadiello

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Lume 5.8

Evento Salão UFRGS 2018: SIC - XXX SALÃO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICADA UFRGSAno 2018Local Campus do Vale - UFRGSTítulo Paralelização Automática de Linguagens Funcionais baseadano Acelerador ACQuAAutor GABRIEL TADIELLO MORAESOrientador GABRIEL LUCA NAZARParalelização Automática de Linguagens Funcionais baseada no Acelerador ACQuA Gabriel Tadiello Moraes – Cartão UFRGS Nº 00277942 Orientador: Prof. Dr. Gabriel Luca Nazar Universidade Federal do Rio Grande do Sul  Uma forma de se obter um desempenho melhor em um programa é através da exploração dos múltiplos núcleos presentes em quase todos os processadores de propósito geral da atualidade. Para atingir tal objetivo é necessário identificar atividades distintas que podem ser executadas concorrentemente. Essa tarefa nem sempre é trivial, pois é necessário que o desenvolvedor de um programa paralelo leve em consideração questões de baixo nível, como mecanismos de sincronização entre threads e seções críticas. Além disso, de uma forma geral, os programadores estão acostumados a desenvolver algoritmos que sejam executados sequencialmente, pois é uma forma mais intuitiva de se resolver um problema. Uma ideia que se pode ter frente a esse problema é o desenvolvimento de um algoritmo que automaticamente explore o paralelismo existente em outro programa. Isso também não é tão simples de ser feito: em linguagens procedurais, por exemplo, a ordem de execução das funções é, muitas vezes, importante para o correto funcionamento do programa. Além disso, a existência de porções do código que podem ser executadas de forma simultânea também depende de como esse programa é descrito. O objetivo deste trabalho é justamente a paralelização automática de códigos escritos em linguagens funcionais. Escolheu-se este conjunto específico de linguagens por causa de uma importante característica das mesmas: a ausência de efeitos colaterais. Por causa disso, a ordem de execução de chamadas de funções independentes não é relevante. Basicamente isso é explorado da seguinte forma: quando uma thread encontra uma chamada de função, ao invés de executar a mesma, esta é colocada em uma fila de funções a serem executadas. Antes de retornar o resultado da função que estava sendo executada, espera-se o resultado das novas chamadas de função. Enquanto elas não retornam, a thread retira uma nova chamada de função da fila. Como qualquer núcleo pode retirar uma nova chamada de função, o programa está sendo executado em paralelo. Como linguagem de programação para implementação do algoritmo em questão foi escolhido C++ com a biblioteca OpenMP. Como exemplo de linguagem de programação para exploração de paralelismo foi escolhido Haskell. Até o momento, apenas foi realizada tradução manual de algoritmos tradicionais implementados em Haskell para C++ com OpenMP, como forma de verificar a viabilidade e desempenho obtido ao realizar essa tradução. Os resultados obtidos até o momento são promissores: obteve-se um speedup próximo de 4.0 com o algoritmo recursivo de Fibonacci e um speedup próximo de 1.3 com o Merge Sort. Ainda é necessário avaliar essa tradução para outros casos, e por fim desenvolver uma forma de realizar essa tradução automaticamente. 

Paralelização Automática de Linguagens Funcionais baseada no Acelerador ACQuA

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Paralelização Automática de Linguagens Funcionais baseada no Acelerador ACQuA

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