Université de Rennes 1 Runtime optimization of binary through vectorization transformations Optimisation dynamique de code binaire par des transformations vectorielles PerformanceOptimisation dynamique de code binaireVectorisationModèle polyédrique PerformanceRuntime optimizationDynamic binary optimizationVectorizationPolyhedral model Arithmétique interne des ordinateursThèses et écrits académiques Traitement répartiThèses et écrits académiques PolyèdresInformatiqueThèses et écrits académiques Les applications ne sont pas toujours optimisées pour le matériel sur lequel elles s'exécutent, comme les logiciels distribués sous forme binaire, ou le déploiement des programmes dans des fermes de calcul. On se concentre sur la maximisation de l'efficacité du processeur pour les extensions SIMD. Nous montrons que de nombreuses boucles compilées pour x86 SSE peuvent être converties dynamiquement en versions AVX plus récentes et plus puissantes. Nous obtenons des accélérations conformes à celles d'un compilateur natif ciblant AVX. De plus, on vectorise en temps réel des boucles scalaires. Nous avons intégré des logiciels libres pour (1) transformer dynamiquement le binaire vers la forme de représentation intermédiaire, (2) abstraire et vectoriser les boucles fréquemment exécutées dans le modèle polyédrique (3) enfin les compiler. Les accélérations obtenues sont proches du nombre d'éléments pouvant être traités simultanément par l'unité SIMD. In many cases, applications are not optimized for the hardware on which they run. This is due to backward compatibility of ISA that guarantees the functionality but not the best exploitation of the hardware. Many reasons contribute to this unsatisfying situation such as legacy code, commercial code distributed in binary form, or deployment on compute farms. Our work focuses on maximizing the CPU efficiency for the SIMD extensions. The first contribution is a lightweight binary translation mechanism that does not include a vectorizer, but instead leverages what a static vectorizer previously did. We show that many loops compiled for x86 SSE can be dynamically converted to the more recent and more powerful AVX; as well as, how correctness is maintained with regards to challenges such as data dependencies and reductions. We obtain speedups in line with those of a native compiler targeting AVX. The second contribution is a runtime auto-vectorization of scalar loops. For this purpose, we use open source frame-works that we have tuned and integrated to (1) dynamically lift the x86 binary into the Intermediate Representation form of the LLVM compiler, (2) abstract hot loops in the polyhedral model, (3) use the power of this mathematical framework to vectorize them, and (4) finally compile them back into executable form using the LLVM Just-In-Time compiler. In most cases, the obtained speedups are close to the number of elements that can be simultaneously processed by the SIMD unit. The re-vectorizer and auto-vectorizer are implemented inside a dynamic optimization platform; it is completely transparent to the user, does not require any rewriting of the binaries, and operates during program execution. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 1806 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/8dc05a1f-1d21-4b46-b764-0bb753fc396f Hallou Nabil 1985-03-14 MA 227019636 no.hallou@gmail.com 2017REN1S120 http://www.theses.fr/2017REN1S120 2017-12-18 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiRohouErvenintervenant_1135287065ClaussPhilippeintervenant_2098478389 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 Universite Bretagne LoirepartenaireRecherche_1 191639044 INRIA-RENNES partenaireRecherche_2 133175863 ddc:004 RohouErvenClaussPhilippeUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)Universite Bretagne Loire Communaute des etablissements d enseignement superieur et de recherche (ComuE) INRIA-RENNES ASCII PDF 1848968