Trebuchet: Explorando TLP com Virtualização DataFlow

No modelo DataFlow as instruções são executadas t ão logo seus operandos de entrada estejam disponíveis, expondo, de forma natural, o paralelismo em nível de instrução (ILP). Por outro lado, a exploração de paralelismo em nível de thread (TLP) passa a ser também um fator de grande import ância para o aumento de desempenho na execução de uma aplicação em máquinas multicore. Este trabalho propõe um modelo de execução de programas, baseado nas arquiteturas DataFlow, que transforma ILP em TLP. Esse modelo é demonstrado através da implementação de uma máquina virtual multi-threaded, a Trebuchet. A aplicação é compilada para o modelo DataFlow e suas instruções independentes (segundo o fluxo de dados) são executadas em Elementos de Processamento (EPs) distintos da Trebuchet. Cada EP é mapeado em uma thread na máquina hospedeira. O modelo permite a definição de blocos de instruções de diferentes granularidades, que terão disparo guiado pelo fluxo de dados e execução direta na máquina hospedeira, para diminuir os custos de interpretação. Como a sincronização é obtida pelo modelo DataFlow, não é necessária a introdução de locks ou barreiras nos programas a serem paralelizados. Um conjunto de três benchmarks reduzidos, compilados em oito threads e executados por um processador quadcore Intel R CoreTMi7 920, permitiu avaliar: (i) o funcionamento do modelo; (ii) a versatilidade na definição de instruções com diferentes granularidades (blocos); (iii) uma comparação com o OpenMP. Acelerações de 4,81, 2,4 e 4,03 foram atingidas em relação à versão sequencial, enquanto que acelerações de 1,11, 1,3 e 1,0 foram obtidas em relação ao OpenMP.