Paralelização Automática de Código em CUDA Utilizando Aprendizagem por Reforço

• Felipe A. L. Soares PUC Minas http://orcid.org/0000-0002-4141-060X
• Tiago B. Silveira PUC Minas https://orcid.org/0000-0001-5378-2251
• Humberto T. Marques-Neto PUC Minas https://orcid.org/0000-0002-3164-8323
• Henrique C. Freitas PUC Minas https://orcid.org/0000-0001-9722-1093

DOI: https://doi.org/10.5753/wperformance.2021.15730

Resumo

O uso de programação paralela torna-se cada vez mais essencial, bem como o uso de ferramentas que auxiliam o programador nas tarefas de paralelismo e obtenção do melhor desempenho da arquitetura utilizada. Assim, o objetivo deste trabalho é a criação de uma otimização de paralelização de código em C/C++ que utiliza Aprendizagem por Reforço para realizar a paralelização automática de código em GPU utilizando a linguagem CUDA. Os experimentos realizados mostraram que a otimização criada é capaz de realizar a paralelização automática em CUDA, conseguindo altos speedups.

Palavras-chave: Paralelização Automática, GPU, CUDA, Aprendizagem por Reforço

Referências

Baskaran, M. M., Ramanujam, J., and Sadayappan, P. (2010). Automatic c-to-cuda code generation for affine programs. In Gupta, R., editor, Compiler Construction, pages 244–263, Berlin, Heidelberg. Springer Berlin Heidelberg.

Di, P., Ye, D., Su, Y., Sui, Y., and Xue, J. (2012). Automatic parallelization of tiled loop nests with enhanced fine-grained parallelism on gpus. In 2012 41st International Conference on Parallel Processing, pages 350–359.

Gonçalves, C. O., Spolon, R., Lobato, R. S., Manacero, A., and Lobato, D. C. (2014). Automatic loops parallelization. In 2014 9th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), pages 1–5.

Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Graves, A., Antonoglou, I., Wierstra, D., and Riedmiller, M. A. (2013). Playing atari with deep reinforcement learning. CoRR, abs/1312.5602.

Moreira, K. C. A., Mendonça, G. S. D., Guimarães, B., Alves, P., and Pereira, F. M. Q. (2016). Paralelização automática de código com diretivas openacc. SBLP. SBC.

Neshatpour, K., Sasan, A., and Homayoun, H. (2016). Big data analytics on heterogeneous accelerator architectures. In Hardware/Software Codesign and System Synthesis (CODES+ ISSS), 2016 International Conference on, pages 1–3. IEEE.

Saffran, J., Rocha, R. C., and Goes, L. F. (2020). Neuromp: Paralelização automática de código utilizando aprendizagem por reforço. In Anais do XXI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, pages 85–94, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Soares, F., Nobre, C., and Freitas, H. (2019). Parallel programming in computing undergraduate courses: a systematic mapping of the literature. IEEE Latin America Transactions, 17(08):1371–1381.