システム性能の最適化を支援するツールです

システムレベルでの性能品質の科学的モデリングの研究

ステータス基礎実証実用化準備

概要

私たちはコンピュータのシステムの理論限界性能と実際に達成できたソフトウェア実行性能との差を分析し、モデル化したり数理最適化技術を駆使し、アプリケーション特化型の高位最適化技術として展開することを研究しています。大規模なプログラムのシステム性能の最適化における生産性向上を目指すツールとして、プログラム実行中に出現する関数やループの正確なネスト構造を動的に検出するpMarker法やキャッシュライン競合シミュレータC2Sim(Cache-line conflict simulator)を開発しました。

研究キーワード

従来技術

・性能チューニングや最適化のために、ループ構造を理解する必要があり、多くの労力が必要です。
・発生した競合の数を返すのみで、どこで、なぜ競合が発生しているのかを見つける必要があります。

優位性

・ループネスト構造とその実行時の重みを正確に示し、コード実行特性の理解を支援可能です。
・キャッシュラインの競合が、どこで、なぜ競合が発生したのかを効果的に検出することができ、性能チューニングの半自動化を実現します。

特徴

1.pMarker法によるL-CCT(Loop-Call Context Tree)の抽出

正確なループ構造をコード実行時にバイナリ計装技術を使って抽出できます。再コンパイル、専用のOS カーネルやライブラリのプレロードといった特殊な実行環境を用意する必要がなく、ソースコードにアクセスすることなく最適化済みの実行コードを解析の入力とできます。
L-CCT(Loop-Call Context Tree)を使って実際のプログラム実行で現れたループネストと関数呼び出し関係を表現できます。加えて、動的なデータ依存関係も検出し、LCCT+Mグラフとして表示することができます(図1)

⇒プログラマやコンパイラにプログラムコード実行時の透過的並列性抽出やコード実行特性の理解の支援が可能です。

2.C2Simの特徴