Global productiveness propagation: A code optimization technique to speculatively prune useless narrow computations
Visualitza/Obre
p161-bhagat.pdf (482,0Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/13872
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
EditorACM Press, NY
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This paper proposes a unique hardware-software collaborative strategy to remove useless work at 16-bit data-width granularity. The underlying motivation is to design a low power execution platform by exploiting ‘narrow’ computations. The proposal uses a strictly narrow bit-wide microarchitecture (16-bit integer datapath),
which realizes the goal of a low cost, low hardware complexity, low power execution engine. Software dynamically maps the 64-bit computations by translating them into an equivalent 16-bit instruction stream and optimizing them.
In this paper, we propose an optimization technique, called Global Productiveness Propagation (GPP), which is a dynamic,
profile-based optimization technique that infers the minimum required dataflow by pruning narrow computations that are mostprobably useless (non-productive). More precisely, GPP speculatively prunes the static backward slices of selected narrow computations: computations that result in the same value (in their respective storage location) as that at the input of the region. This speculative optimization technique is formulated around the concept
of ‘narrow’ computations because the same allow a finer granularity to distinguish between useful (productive) and useless (nonproductive) work. GPP has been evaluated on an in-order narrow bit-wide execution core, achieving an average dynamic instruction stream reduction of 6.6%, while improving overall performance by 4.2%.
CitacióBhagat, I. [et al.]. Global productiveness propagation: A code optimization technique to speculatively prune useless narrow computations. A: ACM SIGPLAN/SIGBED Conference on Languages Compilers, Tools, and Theory for Embedded Systems. "2011 ACM SIGPLAN/SIGBED Conference on Languages Compilers, Tools, and Theory for Embedded Systems". ACM Press, NY, 2011, p. 161-170.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
p161-bhagat.pdf | 482,0Kb | Accés restringit |