Parallelization of large-scale computational applications leads to the following challenges a programmer will face: the growing amount of modularity, dynamic application functionality and multilingual source code. In general program transformation is essential for program parallelization. However, manual program transformation is not straightforward in the case of a large amount of code. The growing size of code drastically complicates the main stages of the parallel programming: distribution of data on the processors and mapping of computations on the processors. Therefore, the incremental or step-by-step parallelization mode was introduced in SAPFOR system [1,2] to map sequential large-scale applications to parallel architectures with distributed memory. In addition, special attention was directed to the automatic finding the required transformations of the sequential program. SAPFOR also relies on the automatic execution of the found transformations. However, the three main challenges mentioned above also require their solution. This paper discusses possible ways to overcome these problems.

No abstract

Аннотация. DVM-система предназначена для разработки параллельных программ научно-технических расчетов на языках C-DVMH и Fortran-DVMH. Эти языки используют единую модель параллельного программирования (DVMH-модель) и являются расширением стандартных языков Си и Фортран спецификациями параллелизма, оформленными в виде директив компилятору. DVMH-модель позволяет создавать эффективные параллельные программы для гибридных вычислительных кластеров. В статье представлены новые возможности DVM-системы, которые позволяют отображать существующие MPI-программы на кластеры, в узлах которых в качестве вычислительных устройств наряду с универсальными многоядерными процессорами могут использоваться графические ускорители.

No abstract