LLVM IR驱动的数据依赖并行计算加速技术

"本文提出了一种基于LLVM中间表示（IR）的数据依赖关系并行计算方法，名为DRPC，以解决大规模IR文件处理时的可扩展性问题。通过挖掘指令读写操作的并行性，并利用图形处理器（GPU）的并行计算能力，实现了CPU-GPU双端协同的数据依赖计算，提高了计算效率。实验结果表明，在SPEC基准程序集上，DRPC在直接和传递数据依赖关系计算上分别取得了3.48x和4.91x的加速比。" LLVM是一个开源的编译框架，它的中间表示（Intermediate Representation，IR）是编译过程中的一个重要阶段，它包含了程序的高级结构和语义信息，同时保持着与机器代码接近的形式，便于进行各种静态分析和优化。IR在错误检测、定位、程序调试以及编译器优化等方面具有关键作用。 数据依赖关系是程序分析的核心概念，用于描述程序中不同指令之间的数据流动关系。它对于理解程序执行顺序、检测错误、进行并行化和优化至关重要。传统的数据依赖计算方法通常采用串行迭代的方式，这种方式在处理大型程序或IR文件时效率较低，可扩展性不佳。 DRPC（Data Dependency Parallel Computation）方法针对这一问题，通过分析LLVM IR，识别出指令的读写操作，进一步挖掘其并行性。DRPC利用图形处理器（GPU）的大量并行处理核心，将数据依赖计算任务分解为可并行执行的任务单元，然后在GPU上进行并行计算，从而极大地提升了计算速度。同时，CPU和GPU的协同工作模式确保了整个系统的高效运行。 实验部分，研究人员选取了SPEC基准程序集作为测试对象，结果显示，DRPC在直接数据依赖和传递数据依赖的计算上都实现了显著的加速效果。最高加速比分别达到3.48倍和4.91倍，这表明DRPC方法在并行计算上的优越性能，为大规模程序分析提供了新的解决方案。 总结来说，这篇论文提出了一种基于LLVM IR的并行数据依赖计算方法，通过充分利用现代硬件的并行计算能力，解决了IR分析的可扩展性问题，提高了分析效率，对于提升软件开发的自动化水平和编译器优化具有积极意义。