交互式数据相关性分析技术在TIPS并行化系统中的应用

"这篇论文是2000年发表在《清华大学学报(自然科学版)》上的一篇关于自然科学的学术论文，主要讨论了基于Range Test的交互式数据相关性分析技术在并行化系统中的应用。该技术旨在解决传统自动数据相关性分析在处理复杂程序时的局限性，以及如何利用程序的语义信息来提升并行化效率。这项工作是在清华大学开发的TIPS并行化系统中实现的。" 正文: 数据相关性分析在并行程序开发中扮演着至关重要的角色，它帮助识别和理解程序中不同变量之间的依赖关系，从而确定哪些计算任务可以并行执行。然而，传统的自动数据相关性分析方法在面对现实世界中的复杂程序时往往力不从心，尤其是当涉及到过程调用和输入变量等复杂情况时。这些因素使得精确的数据流分析变得极其困难，进而限制了并行化工具的性能。 为了解决这些问题，论文提出了一种新的交互式数据相关性分析技术。这项技术的核心在于，它能够将自动分析过程中得到的不确定结果转化为一系列简单的问答形式，直接提交给用户。用户，作为程序的编写者，通常对程序的语义有深入的理解，他们可以通过回答这些问题来提供关键的信息，帮助改进数据相关性的分析结果。这种人机交互的方式使得并行化工具能够更准确地理解和处理程序的内在复杂性，从而提高并行化系统的效能。 论文特别提到，这项交互式数据相关性分析技术已经成功地集成到清华大学开发的TIPS并行化系统中。TIPS是一个用于将串行Fortran77程序转化为并行程序的系统，通过引入交互式分析，它能够更好地应对那些自动分析工具难以处理的场景，提升并行化效率，减少并行化与手动优化之间的差距。 此外，论文还指出，这项技术是基于Range Test的，Range Test是一种用于分析数据范围和依赖性的技术，它有助于识别变量的访问模式和潜在的并行性。通过结合用户的输入，Range Test可以更精确地确定变量间的相关性，从而实现更有效的并行任务划分。 这篇论文探讨的是如何通过人机交互增强数据相关性分析的精度，以克服自动分析工具在处理复杂程序时的局限性。交互式数据相关性分析不仅提升了并行化工具的性能，也为并行计算领域提供了一个有价值的工具和方法论。