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01.08.2016 | Ausgabe 4/2016

International Journal of Parallel Programming 4/2016

Performance Estimation of Task Graphs Based on Path Profiling

Zeitschrift:
International Journal of Parallel Programming > Ausgabe 4/2016
Autoren:
Marco Lattuada, Christian Pilato, Fabrizio Ferrandi

Abstract

Correctly estimating the speed-up of a parallel embedded application is crucial to efficiently compare different parallelization techniques, task graph transformations or mapping and scheduling solutions. Unfortunately, especially in case of control-dominated applications, task correlations may heavily affect the execution time of the solutions and usually this is not properly taken into account during performance analysis. We propose a methodology that combines a single profiling of the initial sequential specification with different decisions in terms of partitioning, mapping, and scheduling in order to better estimate the actual speed-up of these solutions. We validated our approach on a multi-processor simulation platform: experimental results show that our methodology, effectively identifying the correlations among tasks, significantly outperforms existing approaches for speed-up estimation. Indeed, we obtained an absolute error less than 5 % in average, even when compiling the code with different optimization levels.

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