In past years, the world has switched to many-core and multi-core shared memory architectures. As a result, there is a growing need to utilize these architectures by introducing shared memory parallelization schemes to software applications. OpenMP is the most comprehensive API that implements such schemes, characterized by a readable interface. Nevertheless, introducing OpenMP into code is challenging due to pervasive pitfalls in management of parallel shared memory. To facilitate the performance of this task, many source-to-source (S2S) compilers have been created over the years, tasked with inserting OpenMP directives into code automatically. In addition to having limited robustness to their input format, these compilers still do not achieve satisfactory coverage and precision in locating parallelizable code and generating appropriate directives. In this work, we propose leveraging recent advances in ML techniques, specifically in natural language processing (NLP), to replace S2S compilers altogether. We create a database (corpus), Open-OMP, specifically for this goal. Open-OMP contains over 28,000 code snippets, half of which contain OpenMP directives while the other half do not need parallelization at all with high probability. We use the corpus to train systems to automatically classify code segments in need of parallelization, as well as suggest individual OpenMP clauses. We train several transformer models, named PragFormer, for these tasks, and show that they outperform statistically-trained baselines and automatic S2S parallelization compilers in both classifying the overall need for an OpenMP directive and the introduction of private and reduction clauses. Our source code and database are available at: https://github.com/Scientific-Computing-Lab-NRCN/PragFormer.


翻译:过去几年来,世界已经转向了多个核心和多核心共享的记忆架构。 因此,越来越需要利用这些架构,在软件应用程序中引入共享的记忆平行机制。 OpenMP是实施此类机制的最全面的API,其特点是可读界面。然而,由于在管理平行共享记忆的过程中普遍存在缺陷,将OpenMP引入代码具有挑战性。为了便利这一任务的执行,多年来创建了许多源到源(S2S)编集器,任务是自动将 OpenMP 指令插入代码中。除了其输入格式的强度有限外,这些编译器在查找平行代码和生成适当指令方面仍然没有达到令人满意的覆盖范围和准确性。在这项工作中,我们提议利用ML技术的最新进展,特别是在自然语言处理(NLP)中,来完全取代S2S2S编集。我们专门为此创建了一个数据库(corpusus)、Opreal-OMP(Oral-Oral-complets) 。 Open-OMP 包含超过28 源, 其中一半含有 Open 指令,而另一半则不需要同步的版本,S transal-ral-ral-ral-ral 将S 解算,我们需要一个高级的解算系统,我们用于所有的解算系统。我们使用一个高级的解算系统,我们需要一个高的解算。我们用于。

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
305+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
69+阅读 · 2019年8月14日
VIP会员
相关VIP内容
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
305+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员