Automatic Parallelization and Locality Optimization of Beamforming Algorithms

Albert Hartono 1 Nicolas Vasilache 1 Cédric Bastoul 1, 2 Allen Leung 1 Benoît Meister 1 Richard Lethin 1 Peter Vouras 3
2 ALCHEMY - Architectures, Languages and Compilers to Harness the End of Moore Years
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
Abstract : This paper demonstrates the benefits of a global optimization strategy using a new automatic parallelization and locality optimization methodology for high performance embedded computing algorithms that occur in adaptive radar systems, for modern multi-core computing chips. As a baseline, the resulting performance was compared against the performance that could be obtained using highly optimized math libraries.
Type de document :
Communication dans un congrès
High Performance Embedded Computing Workshop (HPEC), Sep 2010, MIT Lincoln Laboratory, Lexington, Massachusetts, United States. 2010
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Contributeur : Cédric Bastoul <>
Soumis le : dimanche 2 janvier 2011 - 13:52:56
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : dimanche 3 avril 2011 - 02:39:43

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Albert Hartono, Nicolas Vasilache, Cédric Bastoul, Allen Leung, Benoît Meister, et al.. Automatic Parallelization and Locality Optimization of Beamforming Algorithms. High Performance Embedded Computing Workshop (HPEC), Sep 2010, MIT Lincoln Laboratory, Lexington, Massachusetts, United States. 2010. 〈inria-00551070〉

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