Languages and Compilers for Parallel Computing : Fourth International Workshop, Santa Clara, California, USA, August 1991. Proceedings /
Banerjee, Utpal
Languages and Compilers for Parallel Computing : Fourth International Workshop, Santa Clara, California, USA, August 1991. Proceedings / U. Banerjee, D. Gelernter. - Estados Unidos. Springer Verlag, 1992. - 419 paginas: contiene codigos; 24 cm.
Utpal Banerjee, Ph.D.: Investigador pionero en análisis de dependencia (conocido por la "Prueba de Banerjee"). Trabajó extensamente en Intel y en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC), desarrollando la teoría fundamental para la vectorización y paralelización automática de bucles.
David Gelernter, Ph.D.: Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Yale. Es famoso por crear el sistema de coordinación Linda (basado en el concepto de "espacio de tuplas"), una contribución clave a la computación distribuida y paralela en los años 80 y 90.
Alexandru Nicolau, Ph.D.: Profesor en la Universidad de California, Irvine (UCI). Su investigación se ha centrado en el paralelismo a nivel de instrucción (ILP) y en técnicas de compilación agresivas para explotar el hardware moderno.
David Padua, Ph.D.: Profesor Emérito en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC). Es una autoridad mundial en compiladores optimizadores y paralelos. Lideró el desarrollo del influyente compilador Polaris y ha realizado contribuciones fundamentales a las técnicas de transformación de programas para computación de alto rendimiento.
Lenguajes Explícitamente Paralelos (Explicitly Parallel Languages)
An Overview of the Fortran D Programming System
The Interaction of the Formal and the Practical in Parallel Programming
Hierarchical Concurrency in Jade
Experience in the Automatic Parallelization of Four Perfect Benchmark Programs
Programming SIMPLE for Parallel Portability
Compilation of Id
An Executable Representation of Distance and Direction
2. Paralelismo de Bucles (Loop Parallelism)
Communication-Free Hyperplane Partitioning of Nested Loops
Parallelizing Loops with Indirect Array References or Pointers
3. Paralelismo de Grano Fino (Fine-Grain Parallelism)
Data Flow and Dependence Analysis for Instruction Level Parallelism
Extending Conventional Flow Analysis to Deal with Array References
4. Planificación de Compiladores (Compilers Scheduling)
A MultiGrain Parallelizing Compilation Scheme for OSCAR
Balanced Loop Partitioning Using GTS
5. Problemas de Memoria Caché (Cache Memory Issues)
On Estimating and Enhancing Cache Effectiveness
Reduction of Cache Coherence Overhead by Compiler Data Layout
6. Compiladores para Máquinas de Flujo de Datos (Compilers for Dataflow Machines)
Optimal Partitioning of Programs for Data Flow Machines
7. Análisis de Programas Explícitamente Paralelos
Analyzing Programs with Explicit Parallelism
Este volumen recopila las actas (proceedings) del Cuarto Taller Internacional sobre Lenguajes y Compiladores para Computación Paralela (LCPC), celebrado en Santa Clara, California, en 1991. Es una obra técnica de referencia histórica que captura un momento crucial en la evolución de la informática de alto rendimiento.
El texto se centra en los desafíos de traducir software para que funcione eficientemente en arquitecturas de hardware masivamente paralelas. Los artículos presentados abordan problemas que siguen siendo vigentes hoy en día, como el paralelismo de grano fino, las transformaciones de bucles (loop transformations), la programación de tareas (scheduling), la gestión de memoria y el diseño de lenguajes explícitamente paralelos. Representa la vanguardia de la investigación académica e industrial de principios de los 90 sobre cómo optimizar el código para supercomputadoras y sistemas multiprocesador.
3540554262
QA76.9 .D3 .L36 1992
Languages and Compilers for Parallel Computing : Fourth International Workshop, Santa Clara, California, USA, August 1991. Proceedings / U. Banerjee, D. Gelernter. - Estados Unidos. Springer Verlag, 1992. - 419 paginas: contiene codigos; 24 cm.
Utpal Banerjee, Ph.D.: Investigador pionero en análisis de dependencia (conocido por la "Prueba de Banerjee"). Trabajó extensamente en Intel y en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC), desarrollando la teoría fundamental para la vectorización y paralelización automática de bucles.
David Gelernter, Ph.D.: Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Yale. Es famoso por crear el sistema de coordinación Linda (basado en el concepto de "espacio de tuplas"), una contribución clave a la computación distribuida y paralela en los años 80 y 90.
Alexandru Nicolau, Ph.D.: Profesor en la Universidad de California, Irvine (UCI). Su investigación se ha centrado en el paralelismo a nivel de instrucción (ILP) y en técnicas de compilación agresivas para explotar el hardware moderno.
David Padua, Ph.D.: Profesor Emérito en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC). Es una autoridad mundial en compiladores optimizadores y paralelos. Lideró el desarrollo del influyente compilador Polaris y ha realizado contribuciones fundamentales a las técnicas de transformación de programas para computación de alto rendimiento.
Lenguajes Explícitamente Paralelos (Explicitly Parallel Languages)
An Overview of the Fortran D Programming System
The Interaction of the Formal and the Practical in Parallel Programming
Hierarchical Concurrency in Jade
Experience in the Automatic Parallelization of Four Perfect Benchmark Programs
Programming SIMPLE for Parallel Portability
Compilation of Id
An Executable Representation of Distance and Direction
2. Paralelismo de Bucles (Loop Parallelism)
Communication-Free Hyperplane Partitioning of Nested Loops
Parallelizing Loops with Indirect Array References or Pointers
3. Paralelismo de Grano Fino (Fine-Grain Parallelism)
Data Flow and Dependence Analysis for Instruction Level Parallelism
Extending Conventional Flow Analysis to Deal with Array References
4. Planificación de Compiladores (Compilers Scheduling)
A MultiGrain Parallelizing Compilation Scheme for OSCAR
Balanced Loop Partitioning Using GTS
5. Problemas de Memoria Caché (Cache Memory Issues)
On Estimating and Enhancing Cache Effectiveness
Reduction of Cache Coherence Overhead by Compiler Data Layout
6. Compiladores para Máquinas de Flujo de Datos (Compilers for Dataflow Machines)
Optimal Partitioning of Programs for Data Flow Machines
7. Análisis de Programas Explícitamente Paralelos
Analyzing Programs with Explicit Parallelism
Este volumen recopila las actas (proceedings) del Cuarto Taller Internacional sobre Lenguajes y Compiladores para Computación Paralela (LCPC), celebrado en Santa Clara, California, en 1991. Es una obra técnica de referencia histórica que captura un momento crucial en la evolución de la informática de alto rendimiento.
El texto se centra en los desafíos de traducir software para que funcione eficientemente en arquitecturas de hardware masivamente paralelas. Los artículos presentados abordan problemas que siguen siendo vigentes hoy en día, como el paralelismo de grano fino, las transformaciones de bucles (loop transformations), la programación de tareas (scheduling), la gestión de memoria y el diseño de lenguajes explícitamente paralelos. Representa la vanguardia de la investigación académica e industrial de principios de los 90 sobre cómo optimizar el código para supercomputadoras y sistemas multiprocesador.
3540554262
QA76.9 .D3 .L36 1992
