vdgtuВестник Дагестанского государственного технического университета. Технические наукиHerald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences2073-61852542-095XDaghestan State Technical University10.21822/2073-6185-2025-52-2-90-97vdgtu-1774Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИINFORMATION TECHNOLOGY AND TELECOMMUNICATIONSНовый метод определения характеристик блочных алгоритмовA new method for determining the characteristics of block algorithmsЕгуновВ. А.EgunovV. A.

Виталий Алексеевич Егунов, кандидат технических наук, доцент; доцент кафедра «Электронно-вычислительные машины и системы»

400005, г.Волгоград, пр.им. Ленина, 28

Vitaly A. Egunov, Cand. Sci. (Eng.), Assoc. Prof., Assoc. Prof., Computers and Systems Department

28 Lenin Ave., Volgograd 400005

vegunov@mail.ruВолгоградский государственный технический университетРоссияVolgograd State Technical UniversityRussian Federation2025100820255229097Copyright © Егунов В.А., 20252025Егунов В.А.Egunov V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/1774

Цель. В области высокопроизводительных вычислений большое значение имеет оптимизация программных систем под конкретные вычислительные архитектуры. Целью исследования является совершенствование методов определения параметров блочных алгоритмов. Метод. Исследование основано на методологии компьютерного моделирования и автоматизированного проектирования в технике и технологиях, включая постановку, формализацию и типизацию проектных процедур и алгоритмов. Результат. Предложен аналитический подход к повышению эффективности проектируемых программных систем, в рамках которого рассмотрен метод определения параметров блочных алгоритмов. Преимуществом данного метода является возможность его реализации на основе статического анализа исходного кода программы на начальных этапах проектирования, полученные параметры могут быть использованы в процессе оптимизации. Проведены вычислительные эксперименты, подтверждающие эффективность предложенного метода. Вывод. Предложенный метод позволяет определять размеры блоков, при которых на определенном уровне кеш-памяти не будет генерироваться кеш-промахов или количество этих промахов будет оставаться на приемлемом уровне. Данный метод может использоваться на начальных этапах проектирования программных систем, не прибегая к динамическому анализу приложения, включающему в себя этапы получения исполняемого кода приложения и анализ его с помощью специальных приложений, в данном случае используется статический анализ исходного кода программы.

Objective. In the field of high-performance computing, optimization of software systems for specific computing architectures is of great importance. The aim of the study is to improve the methods for determining the parameters of block algorithms. Method. The study is based on the methodology of computer modeling and automated design in engineering and technology, including the formulation, formalization and typification of design procedures and algorithms. Result. An analytical approach to improving the efficiency of designed software systems is proposed, within the framework of which a method for determining the parameters of block algorithms is considered. The advantage of this method is the possibility of its implementation based on static analysis of the source code of the program at the initial stages of design; the obtained parameters can be used in the optimization process. Computational experiments confirming the efficiency of the proposed method were conducted. Conclusion. The proposed method allows determining the block sizes at which no cache misses will be generated at a certain level of cache memory or the number of these misses will remain at an acceptable level. The method can be used at the initial stages of designing software systems without resorting to dynamic analysis of the application; in this case, static analysis of the program source code is used.

кеш-памятьоптимизацияэффективность программного обеспечениякеш-промахкеш-попаданиеассоциативность кеш-памятиблочный алгоритмпроектирование программcache memoryoptimizationsoftware efficiencycache misscache hitcache associativityblock algorithmprogram designИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 25-21-20073 (https://rscf.ru/project/25-21-20073/) и гранта администрации Волгоградской области.he study was supported by the Russian Science Foundation grant No. 25-21-20073 (https://rscf.ru/project/25-21-20073/) and a grant from the Volgograd Region Administration.ReferencesLawson C.L., Hanson R.J., Kincaid D.R., Krogh F.T. Basic Linear Algebra Subprograms for Fortran Usage //ACM Transactions on Mathematical Software. 1979. Vol. 5, no. 3. P. 308-323. DOI: 10.1145/355841.355847.Lawson C.L., Hanson R.J., Kincaid D.R., Krogh F.T. Basic Linear Algebra Subprograms for Fortran Usage. ACM Transactions on Mathematical Software. 1979;5(3):308—323. DOI: 10.1145/355841.355847.Dongarra J.J., Du Croz J., Hammarling S., Hanson R.J. An Extended Set of FORTRAN Basic Linear Algebra Subprograms//ACM Transactions on Mathematical Software. 1988. Vol. 14, no. 1. P. 1-17. DOI: 10.1145/42288.42291.Dongarra J.J., Du Croz J., Hammarling S., Hanson R.J. An Extended Set of FORTRAN Basic Linear Algebra Subprograms. ACM Transactions on Mathematical Software. 1988;14(1):1-17. DOI: 10.1145/42288.42291.Xianyi Z., Qian W., Yunquan Z. Model-driven level 3 BLAS performance optimization on Loongson 3A processor//2012 IEEE 18th International Conference on Parallel and Distributed Systems (Singapore, December 17—19, 2012). Boston, Massachusetts, USA, IEEE Xplore Digital Library, 2012. P. 684—691. DOI: 10.1109/ICPADS.2012.97Xianyi Z., Qian W., Yunquan Z. Model-driven level 3 BLAS performance optimization on Loongson 3A processor // 2012 IEEE 18th International Conference on Parallel and Distributed Systems (Singapore, December 17—19, 2012). Boston, Massachusetts, USA, IEEE Xplore Digital Library, 2012:684-691. DOI: 10.1109/ICPADS.2012.97Intel Math Kernel Library Reference Manual. URL: https://www.bu.edu/tech/files/2010/02/mklman61.pdf (дата обращения: 06.02.2025).Intel Math Kernel Library Reference Manual. URL: https://www.bu.edu/tech/files/2010/02/mklman61.pdf (date of request: 06.02.2025).Goto K., Van De Geijn R. High-Performance Implementation of the Level-3 BLAS // ACM Transactions on Mathematical Software. 2008. Vol. 35, no. 1. P. 4:1—4:14. DOI: 10.1145/1377603.1377607.Goto K., Van De Geijn R. High-Performance Implementation of the Level-3 BLAS. ACM Transactions on Mathematical Software. 2008;35(1):4:1-4:14. DOI: 10.1145/1377603.1377607.Goto K., Geijn R.A. Anatomy of High-Performance Matrix Multiplication // ACM Transactions on Mathematical Software. 2008. Vol. 34, 158 no. 3. P. 12:1—12:25. DOI: 10.1145/1356052.1356053.Goto K., Geijn R.A. Anatomy of High-Performance Matrix Multiplication. ACM Transactions on Mathematical Software. 2008;34(158(3)):12:1—12:25. DOI: 10.1145/1356052.1356053.K. Czarnecki, U.W. Eisenecker, R. Glück, D. Vandevoorde, and T.L. Veldhuizen. Generative programming and active libraries. In Selected Papers from the International Seminar on Generic Programming, pages 25– 39, London, UK, 2000. Springer-Verlag.K. Czarnecki, U. W. Eisenecker, R. Glück, D. Vandevoorde, and T. L. Veldhuizen. Generative programming and active libraries. In Selected Papers from the International Seminar on Generic Programming, pages 25–39, London, UK, 2000. Springer-Verlag.Low T.M., Igual F.D., Smith T.M., Quintana-Orti E.S. Analytical Modeling Is Enough for High-Performance BLIS // ACM Transactions on Mathematical Software. 2016. Vol. 43, no. 2. P. 12:1-12:18. DOI: 10.1145/2925987.Low T.M., Igual F.D., Smith T.M., Quintana-Orti E.S. Analytical Modeling Is Enough for High-Performance BLIS. ACM Transactions on Mathematical Software. 2016; 43(2):12:1—12:18. DOI: 10.1145/2925987.Kravets A.G., Egunov V. The software cache optimization-based method for decreasing energy consumption of computational clusters //Energies. – 2022. – Т. 15. – №. 20. – С. 7509.Kravets A.G., Egunov V. The software cache optimization-based method for decreasing energy consumption of computational clusters. Energies. 2022;15(20):7509.Егунов, В.А. Метод улучшения стратегии кеширования для вычислительных систем с общей памятью / В.А. Егунов, А.Г. Кравец // Программная инженерия. - 2023. - Т. 14, № 7. - C. 329-338.Egunov V.A. A method for improving caching strategies for shared memory computing systems / Egunov V.A., Kravets A.G.. Software Engineering. 2023;14(7): 329-338. (In Russ.)Егунов, В.А. Новый метод повышения эффективности векторизации операций BLAS / В.А. Егунов, А.Г. Кравец // Информационные технологии. - 2024. - Т. 30, № 6. - C. 318-328.Egunov V.A. A new method to increase the efficiency of vectorization of BLAS operations / Egunov V.A., Kravets A.G. Information technology. 2024;30(6): 318-328. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.