2015 Fiscal Year Annual Research Report
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25330089
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
滝本 宗宏 東京理科大学, 理工学部, 教授 (00318205)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | コード最適化 / コンパイラ / GPU / LLVM / コンパイラ共通基盤 / GPGPU / CUDA |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，コンパイラ共通基盤COINSの中間表現LIRから，GPU用コードを生成できるLLVMの入力表現LLVM-IRを生成することによって，COINS上でGPU向けコード最適化器を開発できる環境を実現することを目的としている．
平成27年度は，次のGPU向け最適化手法の提案と実現を行った．GPUの並列実行による効果を低減させる要因として，分岐発散が注目されている．分岐発散は，並列に実行されるべきスレッドが異なる分岐経路を実行する際に，逐次実行されるGPU特有の問題であり，各分岐に注目した局所的な手法がいくつか提案されている．本研究では，大域的なアプローチによって，より効果的に分岐発散を低減する２つの手法を提案した．
1. データ依存に基づく括出し法の提案と実現
2. データ依存に基づく分岐融合の提案と実現
1のデータ依存に基づく括出し法は，分岐発散を生じる分岐のtrue部とfalse部に共通する命令を括り出す．その際に，大域的な依存関係を基に命令を並び替えることによって，一般的な括出し法と比べてより多くの括出しを可能にする．2のデータ依存に基づく分岐融合は，分岐発散を低減するために提案された分岐融合を，前述のデータ依存に基づく括出しと同様の方法で，効果を高めた手法である．いずれの手法も，GPUの研究でよく用いられるベンチマークに適用し，分岐発散を低減させることによって，顕著に高速化できるプログラムが存在することを確認した．
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