40、流处理器上3 - D Jacobi迭代的评估优化与分布式STM冲突可串行化保障

流处理器上3 - D Jacobi迭代的评估优化与分布式STM冲突可串行化保障

1. 流处理器中StreamJacobi的性能分析

在流处理器中，StreamJacobi的性能受到多种因素影响。随着内存访问次数的增加，其内存访问延迟逐渐降低。目前，StreamJacobi受计算资源和内存访问性能的双重限制，特别是规模大于512的StreamJacobi，现在主要受内核执行的限制。

2. 记录重用的效果

通过对记录重用的利用，对流进行重组以减少片外内存传输，能有效提升性能。图14展示了因内存传输减少带来的边际加速效果。对于128×128规模的StreamJacobi，这种优化减少了加载流的数量，进而降低了准备开销，获得了最大的加速比。而对于其他规模的Jacobi应用流程序，其加速比相近。

3. 流重用的效果

流处理器通过捕获SRF中流之间的重用性来减少内存传输，这种优化十分重要。StreamJacobi从流重用优化中受益匪浅，图15展示了该优化带来的加速比。由于六个输入流中有五个重用了上一次迭代生成的数据，大量的内存传输得以减少。若没有这种优化，流编译器无法识别重用性，所有输入流都必须从片外内存加载，每个内核都必须等待其输入流从片外内存加载完成。流重用消除了起止未知的流的出现，使流编译器能够识别重用性。

4. 分布式STM中冲突可串行化的背景

事务内存是简化共享内存并行编程的有前途的机制。分布式STM适用于分布式内存系统，但目前大多数分布式STM仍采用两阶段锁定（2PL），这导致高中止率和分布式应用性能不佳。

为了缓解2PL的限制，DDA模型首次在分布式STM中引入了冲突