Enabling Traceability in an MDE Approach to Improve Performance of GPU Applications
Résumé
Graphics Processor Units (GPUs) are known for offering high per- formance and power efficiency for processing algorithms that suit well to their massively parallel architecture. Unfortunately, as parallel programming for this kind of architecture requires a complex distribution of tasks and data, developers find it difficult to implement their applications effectively. Although approaches based on source-to-source and model-to-source transformations have intended to provide a low learning curve for parallel programming and take advantage of architecture features to create optimized applications, the programming re- mains difficult for neophytes. A Model Driven Engineering (MDE) approach for GPU intends to hide the low-level details of GPU programming by automati- cally generating the application from the high-level specifications. However, the application designer should take into account some adjustments in the source code to achieve better performance at runtime. Directly modifying the gen- erated source code goes against the MDE philosophy. Moreover, the designer does not necessarily have the required knowledge to effectively modify the GPU generated code. This work aims at improving performance by returning to the high-level models, specific execution data from a profiling tool enhanced by smart advices from an analysis engine. In order to keep the link between exe- cution and model, the process is based on a traceability mechanism. Once the model is automatically annotated, it can be re-factored by aiming performance on the re-generated code. Hence, this work allows us keeping coherence between model and code without forgetting to harness the power of GPUs. To illustrate and clarify key points of this approach, an experimental example taking place in a transformation chain from UML-MARTE models to OpenCL code is provided.
Graphics Processor Units (GPU) sont connus pour offrir de hautes performances et d'efficacité énergétique pour les algorithmes de traitement qui conviennent bien à leur architecture massivement paralléle. Malheureusement, comme la programmation paralléle pour ce type d'architecture exige une distribution complexe des tâches et des données, les développeurs ont des difficultés à mettre en oeuvre leurs applications de manière efficace. Bien que les approches basées sur les transformations source-to-source et model-to-source ont pour but de fournir une basse courbe d'apprentissage pour la programmation paralléle et tirer parti des fonctionnalités de l'architecture pour créer des applications optimisées, la programmation demeure difficile pour les néophytes. Une approche Model Driven Engineering (MDE) pour le GPU a l'intention de cacher les détails de bas niveau de la programmation GPU en générant automatiquement l'application à partir des spécifications de haut niveau. Cependant, le concepteur de l'application devrait tenir compte de certains ajustements dans le code source pour obtenir de meilleures performances à l'exécution. Modifiant directement le code source généré ne fait pas partie de la philosophie MDE. Par ailleurs, le concepteur n'a pas forcément les connaissances requises pour modifier efficacement le code généré par le GPU. Ce travail vise à améliorer la performance en revenant aux modèles de haut niveau, les données d'exécution spécifiques à partir d'un outil de profilage améliorée par des conseils intelligents d'un moteur d'analyse. Afin de maintenir le lien entre l'exécution et le modèle, le processus est basé sur un mécanisme de traçabilité. Une fois le modèle est automatiquement annoté, il peut être repris en visant la performance sur la réutilisation du code généré. Ainsi, ce travail nous permet de garder la cohérence entre le modèle et le code sans oublier d'exploiter la puissance des GPU. Afin d'illustrer et de clarifier les points clés de cette approche, nous fournissons un exemple se déroule dans une chaîne de transformation à partir de modéles UML- MARTE au code OpenCL.
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