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A task-uncoordinated distributed dataflow model for scalable high performance parallel program execution

机译:一种任务可扩展的分布式数据流模型,用于可扩展的高性能并行程序执行

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摘要

We propose a distributed dataflow execution model which utilizes a distributed dictionary for data memoization, allowing each parallel task to schedule instructions without direct inter task coordination. We provide a description of the proposed model, including autonomous dataflow task selection. We also describe a set of optimization strategies which improve overall throughput of stencil programs executed using this model on modern multi-core and vectorized architectures. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们提出了一种分布式数据流执行模型,该模型利用分布式字典进行数据存储,允许每个并行任务调度指令而无需直接进行任务间协调。我们提供了对所提出模型的描述,包括自主数据流任务选择。我们还描述了一组优化策略,这些策略可以提高在现代多核和矢量化体系结构上使用此模型执行的模板程序的整体吞吐量。 (C)2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

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