Code profiling and optimization in transactional memory systems

Abstract

Transactional Memory has shown itself to be a promising paradigm for the implementation of shared-memory concurrent applications that eschew a lock-based model of data synchronization. Rather than conditioning exclusive access on the value of a lock that is shared across concurrent threads, Transactional Memory attempts to execute critical sections optimistically, rolling back the modifications in the event of a data access conflict. However, while the lock-based approach has acquired a significant body of debugging, profiling and automated optimization tools (as one of the oldest and most researched synchronization techniques), the field of Transactional Memory is still comparably recent, and programmers are usually tasked with an unguided manual tuning of their transactional applications when facing efficiency problems. We propose a system in which code profiling in a simulated hardware implementation of Transactional Memory is used to characterize a transactional application, which forms the basis for the automated tuning of the underlying speculative system for the efficient execution of that particular application. We also propose a profile-guided approach to the scheduling of threads in a software-based implementation of Transactional Memory, using collected data to predict the likelihood of conflicts and determine what thread to schedule based on this prediction. We present the results achieved under both designs.

Memória Transacional tem se demonstrado um paradigma promissor na implementação de aplicações concorrentes sob memória compartilhada que busquem evitar um modelo de sincronização baseado em locks. Em vez de sujeitar a execução a um acesso exclusivo com base no valor de um lock que é compartilhado por threads concorrentes, uma aplicação sob Memória Transacional tenta executar seções críticas de modo otimista, desfazendo as modificações no caso de um conflito de acesso à memória. Entretanto, apesar de a abordagem baseada em locks ter adquirido um número significativo de ferramentas automatizadas para a depuração, profiling e otimização automatizados (por ser uma das técnicas de sincronização mais antigas e mais bem pesquisadas), o campo da Memória Transacional ainda é comparativamente recente, e programadores frequentemente precisam adaptar manualmente suas aplicações transacionais ao encontrar problemas de eficiência. Este trabalho propõe um sistema no qual o profiling de código em uma implementação de Memória Transacional simulada é utilizado para caracterizar uma aplicação transacional, formando a base para uma parametrização automatizada do respectivo sistema especulativo para uma execução eficiente do código em questão. Também é proposta uma abordagem de escalonamento de threads guiado por profiling em uma implementação de Memória Transacional baseada em software, usando dados coletados pelo profiler para prever a probabilidade de conflitos e determinar que thread escalonar com base nesta previsão. São apresentados os resultados de experimentos sob ambas as abordagens.