Вышеуказанные требования в полной мере реализуются компилятором языка Planning C 2.0 (данный язык является расширением языка C, [20]), допускающим оперативную разработку языковых расширений на базе сканеров (основанных на мощном механизме регулярных выражений, дополненных возможностями задействования подключаемых логико-синтаксических операций и предикатов), выделяющих языковые конструкции, и дедуктивных макросов (на базе языка GNU Prolog), потенциально позволяющих выполнить глубокий интеллектуально-логический анализ задачи и генерацию выходного кода. Данный компилятор поддерживает гибкую многостадийную схему препроцессинга исходных программ, позволяющую проводить многостадийную распараллеливающую трансформацию исходной программы ([исходный код на языке C -> код с высокоуровневыми директивами распараллеливания Planning C -> код C++ с более низкоуровневыми директивами распараллеливания OpenMP/OpenCL] или [исходный код на языке C -> код C++ с более низкоуровневыми директивами распараллеливания Cilk++]).

Таким образом, выберем в качестве платформы компилятор Planning C 2.0.

В данной главе рассмотрены основные подходы к автоматизации распараллеливания, классифицированные по уровню анализа/переработки кода. По соображениям мощности и простоты подхода, возможности выявления одного или нескольких видов скрытого параллелизма и необходимости полной автоматизации распараллеливания, выбран подход, при котором в исходный код автоматически (неким высокоуровневым пакетом языкового расширения компилятора) вносится ряд директив распараллеливания.

По тем же соображениям, в качестве конечных средств распараллеливания выбраны OpenMP, OpenCL и Cilk++, реализующие основные виды параллелизма (по данным и по задачам) на широком классе вычислительных систем. Проанализирован состав подзадач, потенциально решаемых при автоматическом распараллеливании. Показано, что такие подзадачи могут потребовать применения как стандартных автоматных, так и нестандартных сканирующих средств лексико-синтаксического анализа и средств интеллектуальной трансформации распознанных алгоритмов с генерацией программ по трансформированным алгоритмам. С учетом сказанного, в качестве программной платформы был выбран компилятор Planning C 2.0 [19], имеющий серьезные предпосылки для реализации указанных средств на базе аппарата сканеров и дедуктивных макросов, задействуемого на уровне многостадийной гибкой схемы препроцессинга, поддерживающей последовательную многократную переработку кода.

Как уже неоднократно упоминалось, задача трансформации программы в общем случае может быть достаточно нетривиальным алгоритмом, требующим применения интеллектуальных технологий логического программирования. В таком аспекте указанная задача может быть сведена к трем основным этапам: а) разбору программы с формированием набора представленных в ней фактов и взаимосвязей между ними; б) анализу полученной базы фактов с генерацией дополнительных фактов, представляющих распараллеливающие конструкции; в) генерации выходной программы на основе результирующего набора фактов.

Соответственно, целью данной главы является определение набора языковых средств Planning C 2.0, на базе которых могут быть реализованы все вышеупомянутые этапы.

Для реализации данной цели необходимо решить задачи по реализации вышеупомянутых этапов с применением логического программирования или его элементов.