37、流处理器上3 - D雅可比迭代的评估优化及分布式STM中冲突可串行性的高效实现

流处理器上3 - D雅可比迭代的评估优化及分布式STM中冲突可串行性的高效实现

1. 流处理器上3 - D雅可比迭代相关优化

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

1.1 记录重用的效果

通过对记录重用的利用，即重新组织流以减少片外内存传输，能够带来一定的性能提升。图14展示了由于内存传输减少而带来的边际加速比。对于128×128规模的StreamJacobi，这种优化减少了加载流的数量，从而降低了准备开销，获得了最大的加速比。但对于其他规模的雅可比应用流程序，其加速比几乎相同。

1.2 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，这种优化非常重要。StreamJacobi从流重用优化中受益匪浅。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。如果没有这种优化，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。流重用消除了起始和结束未知的流的出现，使流编译器能够识别重用。

2. 分布式软件事务内存相关问题与解决方案

2.1 分布式STM的背景与问题

事务内存是简化共享内存并行编程的一种有前途的机制。分布式STM适用于分布式内存系统，但目前大多数分布式STM仍然采用2PL（两阶段锁定）。当两个重叠的事务访问同一对象且至少有一个访问是写操作时，2PL会重启或延迟一个事务。在分布式应用中，长事务和