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Methoden und Verfahren zur Bewertung und Optimierung von Transactional-Memory-Anwendungen

Fachliche Zuordnung Rechnerarchitektur, eingebettete und massiv parallele Systeme
Förderung Förderung von 2010 bis 2014
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 165049731
 
Erstellungsjahr 2014

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das Projekt TM-Opt komplementiert die aktuelle Forschung auf dem Gebiet des Transactional Memory. Ausgehend von der bisher nicht betrachteten Sichtweise des Programmierers schließt es die Lücke zwischen der kontinuierlichen Weiterentwicklung der TM-Modelle und der Unterstützung des diese Modelle einsetzenden Programmierers. Im Rahmen des Projekts TM-Opt sind Methoden und Verfahren zur Analyse und Bewertung sowie zur Optimierung des Laufzeitverhaltens von TM-Anwendungen erforscht worden. Die Analyse und Bewertung betrifft das wechselseitige Verhalten der Transaktionen zur Laufzeit und das Offenlegen von Konfliktsituationen. Mit den gewonnenen Informationen wird in einer Optimierungsphase das Konfliktpotential sich beeinflussender Transaktionen reduziert und damit das Laufzeitverhalten verbessert. Dies schließt die Wahl des geeigneten TM-Modells mit ein. Während sich bisherige Arbeiten auf dem Gebiet der Werkzeugunterstützung für Transactional Memory vornehmlich auf jeweils ein spezielles TM-System konzentrieren, verfolgt das Projekt TM-Opt einen ganzheitlichen Ansatz. Informationen werden aus allen Schichten eines TM-Systems erhoben und für verschiedene Optimierungsansätze bereitgestellt. Neben den Werkzeugen zur Erfassung des Laufzeitverhaltens von Transaktionen unterstützen den Programmierer Werkzeuge zur Visualisierung des Laufzeitverhaltens von Transaktionen, zur Auswahl eines geeigneten TM-Modells für eine zu parallelisierende Anwendung und zur Anleitung einer für die Anwendung geeigneten Transaktionsorganisation. Hervorzuheben ist, dass die im Projekt TM-Opt erforschten Methoden und Verfahren zur Analyse und Bewertung sowie zur Optimierung des Laufzeitverhaltens von TM-Anwendungen an Beispielen aus den verschiedenen Klassen von TM-Systemen (HTM, STM, Hybrid-TM) angewendet worden sind. Dies war vor allem durch Kooperationen mit internationalen Forschungseinrichtungen möglich. Die Kooperation mit dem Lawrence Livermore National Laboratory, USA, ermöglichte den Zugang zu einem der ersten kommerziell verfügbaren Systems mit Hardware-Unterstützung von TM. Die Kooperation mit dem Barcelona Supercomputing Center wiederum bot die Möglichkeit, experimentelle Untersuchungen an einem Hybrid-TM-System durchzuführen, was neue Erkenntnisse auch für zukünftige Arbeiten ergeben hat.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • Exploiting program phases in an FPGA-based Hybrid Transactional Memory system. April 2013
    Philipp Kirchhofer, Martin Schindewolf, Wolfgang Karl, and Nehir Sonmez
  • Compiler-Assisted Selection of a Software Transactional Memory System. In: Architecture of Computing Systems - ARCS 2011, pages 147-157. Springer, Series "Lecture Notes in Computer Science", Volume 6566, ISBN 978-3-642-19136-7, Lake Como, Italy, February, 22-25 2011
    Martin Schindewolf, Alexander Esselson and Wolfgang Karl
  • A low-overhead Profiling and Visualization Framework for Hybrid Transactional Memory. In FCCM 2012: The 20th Annual IEEE International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines, pages 1–8, 2012, IEEE, ISBN: 978-1-4673-1605-7
    Nehir Sonmez, Oriol Arcas, Philipp Kirchhofer, Martin Schindewolf, Osman S. Unsal, Adrián Cristal, and Wolfgang Karl
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/FCCM.2012.11)
  • Capturing Transactional Memory Application’s Behavior – The Prerequisite for Performance Analysis. In International Conference on Multicore Software Engineering, Performance and Tools (MSEPT 2012), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7303, pages 30–41. Springer Verlag, May 31–June 1, 2012
    Martin Schindewolf and Wolfgang Karl
  • Enhancing an HTM System with Monitoring, Visualization and Analysis Capabilities. In Euro-TM Workshop on Transactional Memory (WTM 2012), April 2012
    Philipp Kirchhofer, Martin Schindewolf, Nehir Sonmez, Oriol Arcas, Osman S. Unsal, Adrian Cristal, and Wolfgang Karl
  • Performance Analysis of and Tool Support for Transactional Memory on BG/Q. In Euro-TM Workshop on Transactional Memory (WTM 2012), April 2012
    Martin Schindewolf, Martin Schulz, Barna Bihari, John Gyllenhaal, Amy Wang, and Wolfgang Karl
  • Software Transactional Memory, OpenMP and Pthread Implementations of the Conjugate Gradients Method – A Preliminary Evaluation. In Michel Daydé, Osni Marques, and Kengo Nakajima, editors, High Performance Computing for Computational Science - VECPAR 2012, volume 7851 of Lecture Notes in Computer Science, pages 300–313. Springer Berlin / Heidelberg, July 2013
    Vincent Heuveline, Sven Janko, Wolfgang Karl, Björn Rocker, and Martin Schindewolf
  • What Scientific Applications Can Benefit from Hardware Transactional Memory? In Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, SC’12, pages 90:1–90:11, Los Alamitos, CA, USA, 2012. IEEE Computer Society Press
    Martin Schindewolf, Barna Bihari, John Gyllenhaal, Martin Schulz, Amy Wang, and Wolfgang Karl
  • Evaluation of Two Formulations of the Conjugate Gradients Method with Transactional Memory. In: Wolf, F.; Mohr, M.; An Mey, D.: Euro-Par 2013 Parallel Processing 19th International Conference, Aachen, Germany, August 26-30, 2013. Proceedings. LNCS V. 8097, Springer, 2013, pp. 508 - 520
    Martin Schindewolf, Björn Rocker, Wolfgang Karl, Vincent Heuveline
 
 

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