Computación Paralela 2018

Laboratorio 1 - Optimización secuencial

Cosas para hacer

• Opciones de compilación (explorar mucho).
• Mejoras algorítmicas (pensar algunas).
• Optimizaciones de cálculos.
• Unrolling de loops y otras fuentes de ILP.
• Hugepages.
• Estrategias cache-aware (blocking).

• Profiling (perf) y timing (time).

  • Normalizar el tiempo respecto al tamaño del problema (ns/spinflip por ejemplo).

Entrega

Presentación de los resultados (10 minutos) e informe breve con:

• Características del hardware y del software:

  • CPU: modelo y velocidad.
  • Memoria: capacidad, velocidad, cantidad de canales ocupados.
  • Compilador: nombre y versión.
  • Sistema Operativo: nombre, versión, arquitectura.

• Gráficas de scaling para la versión más rápida obtenida.

  • Tiempo de cómputo normalizado vs. tamaño del problema (lin-log usualmente).
  • No, no es lineal, asi que hay que explorar tamaños encontrando las diferencias en el sistema de memoria.
  • Cada punto debe ser promediado, al menos, 3 veces. Lo ideal es graficar el intervalo de varianza.

• Optimizaciones probadas y sus resultados.

  • Explicación y mediciones que validan la explicación.

  • Intentar medir algo más que el tiempo de mejora.

    • Menos caché misses.
    • Más IPC.
    • Menos stalled cycles.