Palestra: Prof. Nelson Amaral (University of Alberta, Canada)
Na segunda 19/03 às 10:15hs no Auditório 67 Inferior, teremos o prazer de acolher o Prof. J. Nelson Amaral, da Universidade de Alberta, Canada, conforme anúncio abaixo. Todos estão convidados a comparecer para conhecer o Prof. Nelson, que além de ser um ótimo palestrante, conduz investigações em várias áreas de pesquisa incluindo na área transversal de compiladores em conjunto com HPC.
Improved Static Analysis to Generate More Efficient Code for Execution of Loop Nests in GPUs
J. Nelson Amaral
(work done with Artem Chikin, Taylor Lloyd and Ettore Tiotto*)
http://webdocs.cs.ualberta.ca/~amaral
Department of Computing Science
University of Alberta
* IBM Canada Software Laboratory
OpenMP is a high-level programming model where parallel loops are best suited for translation into data-parallel code. The OpenMP standard 4.0 introduced support for offloading computing kernels to accelerator devices in an architecture-agnostic fashion. When the target is a modern GPU architecture, the program must conform to the data-parallel execution model. Thus, it is critical to understand the performance implications of transforming parallel loops into GPU kernels. Recognizing and manipulating memory access patterns is especially important on GPUs due to the massive impact of memory coalescing on performance. In this talk we present a new static analysis framework that can be used to determine the memory coalescing characteristics of parallel loops destined for GPU offloading and to ascertain both safety and profitability of loop transformations with the goal of improving their memory access characteristics. This talk discusses how this new analysis framework can be used to guide loop code transformation for more efficient execution in GPUs. This talk also demonstrates how target-architecture-aware compilers can reduce the burden of hand-tuning OpenMP loop code, improving code portability and reducing programmer effort.
J. Nelson Amaral é um professor de Ciências da Computação na University of Alberta, Canadá. Ele recebeu o Ph.D. em Electrical and Computer Engineering da The University of Texas at Austin, em 1994, um M.E. do Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, and um B.E. da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), RS, Brasil. Os interesses atuais de pesquisa dele inclui Projeto de Compiladores, Análise Estática, Compilação por Realimentação, Arquitetura de Compiladores, Sistemas de Computação de Alto Desempenho, e a aplicação de métodos de aprendizado para o projeto de compiladores. Suas areas anteriores de pesquisa incluiram algoritmos conscientes de caches, Caches para Roteadores de Protocolo de Internet, Redes Neurais Artificiais, Problemas de Otimização Combinatória, Arquiteturas Paralelas para Sistemas Simbólicos, Arquiteturas Multi-Threaded, e Modelos de Programação. Prof. Amaral é um membro senior do IEEE e da ACM e é um Palestrante Distinto da ACM. Ele foi Chefe do Comite de Programa para várias conferências. Em 2012 ele foi selecionado o “Professor do Ano” pelo Centro para Estudos Avançados da IBM em Toronto no Canada.