Building and Scheduling Coarse Grain Task Graphs

It has been shown recently that it is possible to eeciently schedule direct acyclic task graphs. A tool like Pyrros 14] is able to generate a parallel program, if the user speciies precedence constraints between the tasks. This approach has two major drawbacks: it is hard for the user to perform a good analysis of the source code and scheduling a DAG is costly in terms of memory and time. In 3], a new model of parallel computation, the parameterized task graph is introduced. The Parameterized Task Graph (PTG) is a compact, problem size independent representation of some frequently used direct acyclic task graphs. In 4, 10], techniques and a tool (PlusPyr), are designed to generate such a representation from an annotated sequential program. In this report, we review the PTG and associated techniques, we give a general framework and an algorithm to dynamically schedule the parameterized graph and generate the associated code. On a montr e r ecemment qu'il est possible d'ordonnancer eecacement un graphe de t^ aches acyclique. Un outil comme Pyrros 14] est capable de g en erer un programme parall ele si l'utilisateur sp eciie les contraintes de pr ec edence entre les t^ aches. Cette approche a deux d efauts majeurs : il est diicile pour l'utilisateur de faire une bonne analyse du code source et ordonnancer un graphe acyclique est co^ uteux en termes de temps et de m emoire. Dans 3], un nouveau mod ele de calcul parall ele, le graphe de t^ aches param etr e a et e introduit. Le GTP est une repr esentation compacte, ind ependante de la taille du probl eme, de quelques graphes de t^ aches acycliques orient es fr equemment utilis es. Dans 4, 10], des techniques et un outil (PlusPyr) sont construit pour g en erer une telle repr esentation a partir d'un programme s equentiel annot e. Dans ce rapport, nous revoyons le GTP et les techniques associ es, nous donnons une structure g en erale et un algorithme pour ordonnancer dynamiquement le graphe param etr e et g en erer le code associ e.