本次技術(shù)沙龍邀請(qǐng)到了愛(ài)丁堡大學(xué)信息學(xué)院的教授Bjoern Franke為大家?guī)?lái)分享。他的主要研究領(lǐng)域?yàn)?a href="http://www.socialnewsupdate.com/v/tag/2447/" target="_blank">嵌入式系統(tǒng)的軟件工具，特別是優(yōu)化及并行化編譯器、指令集模擬器等，以及設(shè)計(jì)空間探索與性能評(píng)估工具。

Franke 教授首先簡(jiǎn)單介紹了研究背景，數(shù)據(jù)集合在編程中非常重要，但在給定問(wèn)題域和目標(biāo)平臺(tái)上，選擇正確的集合并實(shí)現(xiàn)并不容易。以層級(jí)的結(jié)構(gòu)組織起來(lái)的集合框架雖然方便，但會(huì)因使用者過(guò)度指定集合數(shù)據(jù)類型，從而限制了實(shí)現(xiàn)的靈活性，最終影響應(yīng)用的性能。

在本次分享中，F(xiàn)ranke 教授為大家介紹了他們團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的 Collection Skeletons，這個(gè)框架為數(shù)據(jù)集合提供了一種新穎的聲明式方式，屬性可以被顯示地進(jìn)行選擇。Collection Skeletons中已經(jīng)定義了一系列語(yǔ)義、接口屬性，未來(lái)還將定義運(yùn)行時(shí)、空間等屬性。

Franke 教授團(tuán)隊(duì)基于Collection Skeletons 實(shí)現(xiàn)了一個(gè) C++ 庫(kù)，集合的聲明類似下圖，基于程序接口開(kāi)發(fā)了對(duì)應(yīng)接口屬性的成員函數(shù)和集合的默認(rèn)方法。

教授還介紹了并行化來(lái)進(jìn)一步提高性能，其中 Algorithmic Skeletons 的工作非常有趣，教授也提出了一些后續(xù)待解決的問(wèn)題，比如有哪些屬性可以從源代碼中自動(dòng)推斷出來(lái)，現(xiàn)有的屬性集是否完整等。

使用這個(gè) C++ 庫(kù)，F(xiàn)ranke 教授團(tuán)隊(duì)重寫(xiě)了 benchmarks，并在三個(gè)不同的硬件平臺(tái) (Intel Desktop、Intel Server、Arm Server) 上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。結(jié)果證明，部分 benchmarks 有性能提升，平均在 2.57 至 2.93 間。

Algorithmic Skel

未來(lái)，F(xiàn)ranke 教授團(tuán)隊(duì)會(huì)支持更多的平臺(tái)，進(jìn)行更多 Parallel Algorithmic Skeletons 的相關(guān)研究，并探索其他的問(wèn)題域（如圖、矩陣等），歡迎感興趣的小伙伴持續(xù)關(guān)注！

審核編輯 ：李倩