1. Tecnológico de Monterrey !
campus Guadalajara!
01/02/2008! Javier González Sánchez y Maria Elena Chavez Echeagaray
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2. Contenido!
1. Marco Contextual!
2. Construcción del modelo visual!
3. Validación con RdP y Optimización de código base!
4. Generación de código!
5. Conclusiones!
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3. Objetivo!
Crear un ambiente de programación visual que facilite el
modelado de sistemas paralelos y la enseñanza de cómputo
paralelo y multicore:!
Proporcionando para ello un ambiente de desarrollo capaz de
generar código textual paralelo optimizado a partir de un modelo
visual de la aplicación. !
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5. Introduction!
• The use of a traditional language to develop parallel programs is
not that simple. This Eclipse plug-in is focused on facilitating
teaching/learning techniques and implications of parallel,
concurrent and multicore computing. !
• How to improve the way in which we develop parallel
computing?. How can we make this process easier?. Using a
development environment which generate parallel textual code
having as base a visual model of the system. Event though it
canʼt warranty the best parallel solution it can warranty a
functional solution.!
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6. Introducción!
Modelo visual a RdPM
para su análisis y
optimización!
!De la RdPM a
pseudocódigo, el
cuál será convertido
a código fuente
para una plataforma
particular.!
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7. Modelo visual!
• Se utiliza un lenguaje visual donde los programas son
construidos mediante iconos, conectores y elementos de
texto para crear expresiones multidimensionales.!
• Cada icono en el grafo representa una entidad diferente:
estructura de control de flujo, datos o atributos.!
• Existen dos tipos de conectores, los cuales definen dos
tipos de flujo: ejecución y control.!
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8. Modelo visual!
Clasificación de actores:!
Secuenciales !
Condicionales !
Ciclos y!
Control de flujo!
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9. Validación!
• El flujo de ejecución se analiza al momento de interconectar los
elementos empleando análisis incremental.!
• Se garantiza que los elementos sean correctos y que estén
conectados de forma correcta en todo momento.!
• El flujo de control está conformado por iconos de control
(semáforos, candados, et al) y conectores.!
• Se aplica el método de reachability tree a la RdP para
garantizar que es correcta y se aplican técnicas de fusión para
reducir el modelo.!
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10. Validación!
El modelo visual es
transformado a una
RdP.!
La RdP representa la
ejecución (tanto
secuencial como
concurrente) y el flujo
de control
(sincronización,
semáforos, candados,
etc.)!
La RdP define el modelo
formal del sistema.!
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11. Validación!
!Si la RdP satisface
las características
de alcanzabilidad y
vivacidad, el modelo
es correcto.!
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12. Optimización!
El modelo formal puede ser optimizado. La optimización !
incluye:!
• Analizar la dependencia de datos. Para esto se utiliza el grafo
subjacente a la RdP. Se intenta asegurar la disponibilidad de
datos en cada nodo así cuidar los accesos concurrentes a datos
compartidos. !
• Añadir iconos de control. Analizar la dependencia de datos
permite identificar la necesidad de elementos de control como
apoyo al cuidado de los accesos concurrentes a datos
compartidos.!
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13. Optimización!
• Reducción de secuencias y fusión.!
El número máximo de hilos a generar está predefinido.!
La reducción del modelo
facilita el análisis e impacta en
la cantidad de líneas de codigo
que se generará.
Las propiedades de seguridad,
alcanzabilidad y vivacidad se
conservan.
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14. Optimización!
!For a N value given
in a node, it is
establish a parallel
cyclic structure that
allows to chunk a
task.!
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15. Results!
• Code generation!
• Once we have the Petri net and weʼd optimized that net, we
could transform it into a base code. Using this base code we
would obtain the final code.!
• Base code or pseudo code consists on a textual expression of
the MPN of the system. !
• Model projection: the textual representation of actors and
trajectories are mapped to a programming language using
parallel and multicore libraries to a pre-established architecture:
distributed system, parallel system or multicore system.!
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16. Results!
!MPN structure with all
its data in places and
transitions is
converted into a plain
text (pseudo-code
file), this file is
distributed in
scenarios and each
scenario is divided in
five code zones:
global data, modules,
actors and control
and execution flow
specifications. !
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17. Results!
!Zones
distribution at
the file of the
resultant
source code. !
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18. Conclusion!
• This visual plug-in allows:!
• An easiest design and a better way to check for grammatical
errors.!
• To validate your system through a formal tool.!
• To generate standard, ordered and reliable code.!
• Parallelism optimization. Even though this parallelism
optimization could be limited by semantics, it is a good approach
which will increase the systemsʼ performance according with
Amdahl law.!
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