Evaluation de la quantité de travail (in)utile dans l’exécution des programmes
•Télécharger en tant que PPT, PDF•
0 j'aime•903 vues
Soutenance de stage de DEA - sujet de recherche : Evaluation de la quantité de travail (in)utile dans l’exécution des programmes
Recommandé
Recommandé
Contenu connexe
En vedette
En vedette (19)
Similaire à Evaluation de la quantité de travail (in)utile dans l’exécution des programmes
Similaire à Evaluation de la quantité de travail (in)utile dans l’exécution des programmes (20)
Dernier
Dernier (20)
Evaluation de la quantité de travail (in)utile dans l’exécution des programmes
- 1. Soutenance de stage de DEA É valuation de la quantité de travail utile dans l’’exécution des programmes Stage encadré par P. Michaud et effectué par B. Vidal Projet CAPS
- 2. Dé finition • Une instruction dynamique est utile si - Elle produit un résultat émis en sortie - Elle produit un résultat utilisé comme opérande d’’une instruction utile - C’’est un branchement 2
- 3. 3 Bibliographie • Différentes définitions du travail inutile - Valeurs mortes dynamiques G. Sohi & A. Butt ASPLOS X - oct. 2002 - É critures silencieuses M. Lipasti, K. Lepak & G. Bell IEEE, vol. 50, No. 11 - nov. 2001 - É valuation de l’’ensemble du travail inutile après exécution
- 4. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 5. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 6. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 7. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 8. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 9. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 10. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 11. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 12. La mé thode utilisé e [1] • Exemple simple 3
- 13. La mé thode utilisé e [2] • Graphe de dépendance de donnée - Construction au cours de l’’exécution - Relier les instructions dépendantes Registres Mémoire • Parcours du graphe - Sources (sorties ou branchements) - Marquage des instructions utiles 4
- 14. Optimisation • Réduction du graphe - Suppression des noeoeuds certifiés utiles A mesure que le programme se déroule Un noeoeud utile ne peut devenir inutile - Suppression des noeoeuds certifiés inutiles Une instruction n’’est accessible depuis aucune ressource Système de ramasse-miette 5
- 15. Optimisation 5
- 16. Optimisation • Réduction du graphe - Suppression des noeoeuds certifiés utiles A mesure que le programme se déroule Un noeoeud utile ne peut devenir inutile - Suppression des noeoeuds certifiés inutiles Une instruction n’’est accessible depuis aucune ressource Système de ramasse-miette 5
- 17. Mise en oeoeuvre • Salto - Récupérer des informations statiques - Instrumenter du code assembleur Insérer des instructions • Au cours de l’’exécution - Récupérer des informations dynamiques Ordre d’’exécution Adresses des accès à la mémoire É tat du système 6
- 18. Instrumentation [1] • Exemple simple 7
- 19. Instrumentation [1] • Exemple simple 7
- 20. Instrumentation [1] • Exemple simple 7
- 21. Instrumentation [1] • Exemple simple 7
- 22. Instrumentation [1] • Exemple simple 7
- 23. Instrumentation [2] • Différentes phases - Sauvegarde du contexte - Création de la structure de donnée - Traitement des opérandes - Traitement des résultats - Parcours du graphe si nécessaire - Restauration du contexte 8
- 24. Vé rification • Ré-exécution du même programme avec les mêmes données en entrée - Saut des instructions inutiles • Vérification que les deux exécutions sont équivalentes 9
- 25. Ré sultats • Tests effectués sur GZIP et GUNZIP - Sans optimisation de compilation Entre 1 et 11 % de travail inutile en moyenne - Avec optimisations de compilation Entre 10 et 12 % de travail inutile en moyenne - Dépend du type de traitement Compression Décompression - Dépend du fichier traité 10
- 26. Analyse [1] 11 GZIP sur un fichier texte de 2 Ko Sans optimisation de compilation Nombre d’instructions dynamiques Nombre d’instructions inutiles
- 27. Analyse [2] • Phase d’’initialisation ≈≈ 50 % de travail inutile • Coeoeur de l’’algorithme de compression - Sans optimisation de compilation ≈≈ 7 % de travail inutile - Avec optimisations de compilation ≈≈ 10 % de travail inutile 12
- 28. Analyse [3] • Exemple d’’initialisation prev_match = match_start; . . . if (prev_length>=MIN_MATCH && match_length<=prev_length) { check_match(strstart-1, prev_match, prev_length); . . . } Affectation inutile dans 95 % des cas 13
- 29. Analyse [4] • Au coeoeur de l’’algorithme - « Dictionnaire » - Insertion d’’un nouvel élément (chaî ne) - Recherche de redondance - Comparaison progressive Lazy evaluation mechanism - Insertion d’’éléments n’’apparaissant qu’’une fois Travail inutile 14
- 30. Conclusion • Quantifier le travail inutile - Proportion non négligeable dans GZIP • Comprendre d’’où il provient - Algorithme Inhérent à l’’algorithme Du à une implémentation « naï ve » - Compilation • É viter ce travail - Outil d’’aide au programmeur 15
Notes de l'éditeur
- Bonjour...
- Expliquer à l’oral la définition retenue du travail inutile (déf. récursive) Expliquer d’emblée le but du stage
- Donner rapidement à l’oral les deux autres définitions et les comparer à la notre. Mettre en évidence le fait que les valeurs mortes dynamiques sont un sous ensemble de notre def. Et que les écritures silencieuses sont disjointe à la def.
- Expliquer le principe de la table de l’état mémoire/registres
- Introduire les problèmes mémoire posés par cet algorithme !
- Expliquer à l’oral ce que représente un arc du graphe (un lien de dépendance partant du consommateur d’une ressource et allant à son producteur). Expliquer qu’il sagit d’un graphe de dépendance de donnée dynamique ! =&gt; il est impossible de le construire avant l’exécution. Dire que chaque instruction dynamique du programme est un noeud. Expliquer que le parcours du graphe part d&apos;une source (noeud de sortie ou de branchement) et parcours tous les arcs sortants de ce noeud (opérandes de l&apos;instruction). Ainsi de suite récursivement jusqu&apos;à arriver à des puits du graphe (instruction sans opérandes : instructions d&apos;affectation d&apos;une constante ou entrée d&apos;une donnée par l&apos;utilisateur). Ne pas oublier de parler de GZIP
- Gros problème de l’algo précédent : on est obligé de garder en mémoire une quantité d’information très importante pendant l’exécution du programme =&gt; impossible de tester de gros programmes (limité à 300 000 instructions). Réduction du graphe =&gt; réduction de l’occupation mémoire. Grace aux optimisations proposées qui ont été implémentées (libération mémoire des noeuds certifiés utiles seulement) =&gt; jusqu’à 1 000 000 d’instructions (gain d’un facteur 3 à 4). Expliquer que les noeuds peuvent être certifiés utiles à mesure que le programme se déroule si on a des sorties intermédiaires. Transition avec prec : solution au problème de mémoire rencontrés : optimisation.
- Gros problème de l’algo précédent : on est obligé de garder en mémoire une quantité d’information très importante pendant l’exécution du programme =&gt; impossible de tester de gros programmes (limité à 300 000 instructions). Réduction du graphe =&gt; réduction de l’occupation mémoire. Grace aux optimisations proposées qui ont été implémentées (libération mémoire des noeuds certifiés utiles seulement) =&gt; jusqu’à 1 000 000 d’instructions (gain d’un facteur 3 à 4). Expliquer que les noeuds peuvent être certifiés utiles à mesure que le programme se déroule si on a des sorties intermédiaires. Transition avec prec : solution au problème de mémoire rencontrés : optimisation.
- Gros problème de l’algo précédent : on est obligé de garder en mémoire une quantité d’information très importante pendant l’exécution du programme =&gt; impossible de tester de gros programmes (limité à 300 000 instructions). Réduction du graphe =&gt; réduction de l’occupation mémoire. Grace aux optimisations proposées qui ont été implémentées (libération mémoire des noeuds certifiés utiles seulement) =&gt; jusqu’à 1 000 000 d’instructions (gain d’un facteur 3 à 4). Expliquer que les noeuds peuvent être certifiés utiles à mesure que le programme se déroule si on a des sorties intermédiaires. Transition avec prec : solution au problème de mémoire rencontrés : optimisation.
- On ne passe pas trop de temps sur l’implémentation mais il nous a semblé intéressant de mettre en lumière la méthode qui nous a permis de récupérer des information dynamiques : l’instrumentation. Expliquer à l’oral que l’état du système permet de connaitre le niveau de la fenêtre de registres dans le cas de l’architecture utilisée (Sparc).
- Dans notre cas nous avions besoin de -&gt; transp suivant
- La façon dont nous avons instrumenté chaque instruction. Expliquer le travail qui est fait au niveau de chacune des phases.
- Expliquer que cette vérification à permis d’affiner l’implémentation du premier programme et de s’assurer que le travail inutile l’était bien. Expliquer qu’on n’a réussi à le faire tourner que sur un niveau d’optimisation de compilation nul.
- Expliquer qu’on a écarté de ces chiffres le cas particulier ou on recompresse/décompresse un fichier déjà compressé.
- Donner les conditions de tests à l’oral + marquer de quoi il sagit
- Ce qu’on a appris sur GZIP…