Comparison of data dependence analysis algorithms
Veri bağımlılığı algoritmalarının karşılaştırılması
- Tez No: 23367
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FİGEN SELBEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri bağımlılık analizi, derleyiciler, program dönüşümleri, paralelleştirme, vektörleştirme, yön vektörleri, dizi indisleri, veri bağımlılık grafikleri, süper hesaplayıcı, Algoritmalar, Data dependence analysis, compiler, program transformations, parallelization, vectorization, direction vectors, array subscripts, data dependence graphs, supercomputing, Algorithms
- Yıl: 1992
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
1970 yıllarının başlarında ortaya çıkan süper bilgisayarlar, büyük bilimsel ve mühendislik problemlerinin hızlı çözümünde kullanılmaktadır. Süper bilgisayarların etkili kullanımı yeni bir terim olan süper derleyicileri bilgisayar terminolojisine beraberinde getirmiştir. Vektör ve paralel süper bilgisayarlar için bu yüksek düzeyli derleyiciler, doğru veri bağımlılığı bilgisine gereksinim duyarlar. Veri bağımlılığı analizi, paralelliğin belirlenmesi ve bu tür süper derleyicilerin geliştirilmesinde anahtar konumundadır. Bilgisayar literatüründe bir çok veri bağımlılık analiz algoritmaları vardır, örneğin GCD (Greatest Common Divisor), Exact, Banerjee-Wolfe, Lambda, Trapezoid, I Test. Bütün bu algoritmalar bağımlılık analizi için yaklaşık çözümlerdir, ancak tamsayı veya doğrusal programlamadan daha pratik ve hızlıdırlar.Bu tezde, bahsedilen veri bağımlılık analiz algoritmaları ayrı ayrı incelenmiş, birbirleri ile karşılaştırılmış ve bilgi tabanlı program paralelleştirme araştırmasını desteklemek amacıyla bir bütün algoritma şeklinde, IBM 3090 Model 180S anabilgisayarında Pascal programlama dili kullanılarak kodlanmışlardır.
Özet (Çeviri)
Supercomputers came into existence in the early 1970's and have been used t o solve large scientific and engineering problems quickly. Effective use supercomputers brings about a new term, supercompilers, into computer terminology. These high level compilers for vector and parallel supercomputers require accurate data dependence information. Data dependence analysis Is the key to the success of parallelism detection and development of such compilers. There are several data dependence analysis algorithms vdthin the computer literatüre, for example GCD (Greatest Common Divisor), Exact, Banerjee-Wolfe, Lambda, Trapezoid, and I Test. Ali these algorithms are approximate solutions for dependence analysis, but more practical and faster than integer ör linear programming.in this study, these data dependence analysis algorithms are examined, compared and implemented in a combined algorithm to support the research on knowledge-based program parallelization using the Pascal programming language in IBM 3090 Family Model 180S mainframe.
Benzer Tezler
- Veri anonimleştirme tekniklerinin makine öğrenmesi ile sınıflandırma performansı üzerindeki etkilerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of the effects of data anonymization techniques on classification performance i̇n machine learning
ZEHRA BEGÜM AKTOLGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- A new approach to corporate social responsibility: Corporate digital responsibility, analysis of Turkish banking and e-commerce sectors
Kurumsal sosyal sorumluluğa yeni bir yaklaşım: Kurumsal dijital sorumluluk, Türk bankacılık ve e-ticaret sektörlerinin analizi
CEYDA CİHAN AYDOĞDU
Doktora
İngilizce
2024
İletişim BilimleriGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU MÜJDE BASKAN KARSAK
- Kontrastlı mamografi görüntülerinde benign ve malign meme kitlelerinin radyomik özelliklerinin karşılaştırılması
Comparison of radiomic features of benign and malign breast masses on contrast enhanced mammography images
AYKUT TEYMUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpKaradeniz Teknik ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL KUL
- Elektrokardiyogram vurularının GAL ağı yardımıyla sınıflandırılması
Classification of electrocardiogram beats using GAL network
SELİN METİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK
- Geliştirilmiş Ebers-Moll modelinin spice programına katılması
Implementation of the modified Ebers-Moll model into spice
ENİS İLKER TEKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. HAKAN KUNTMAN