Robust/src/Benchmarks/Prefetch/MatrixMultiply/MatrixMultiply2.java

   1 public class MatrixMultiply extends Thread{
   2         MMul mmul;
   3         public int x0, y0, x1, y1;
   4
   5         public MatrixMultiply(MMul mmul, int x0, int y0, int x1, int y1) {
   6                 this.mmul = mmul;
   7                 this.x0 = x0;
   8                 this.y0 = y0;
   9                 this.x1 = x1;
  10                 this.y1 = y1;
  11         }
  12
  13         public void run() {
  14                 double localresults[][];
  15
  16                 atomic {
  17                     //compute the results
  18                     localresults=new double[1+x1-x0][1+y1-y0];
  19
  20                     //Use b transpose for cache performance
  21                     for(int i = x0; i<= x1; i++){
  22                         double a[]=mmul.a[i];
  23                         int M=mmul.M;
  24                         for (int j = y0; j <= y1; j++) {
  25                             double innerProduct=0;
  26                             double b[] = mmul.btranspose[j];
  27                             for(int k = 0; k < M; k++) {
  28                                 innerProduct += a[k] *b[k];
  29                             }
  30                             localresults[i-x0][j-y0]=innerProduct;
  31                         }
  32                     }
  33                 }
  34
  35                 atomic {
  36                     //write the results
  37                     for(int i=x0;i<=x1;i++) {
  38                         double c[]=mmul.c[i];
  39                         for(int j=y0;j<=y1;j++) {
  40                             c[j]=localresults[i-x0][j-y0];
  41                         }
  42                     }
  43                 }
  44         }
  45
  46     public static void main(String[] args) {
  47       int NUM_THREADS = 2;
  48       int[] mid = new int[NUM_THREADS];
  49       mid[0] = (128<<24)|(195<<16)|(175<<8)|79;
  50       mid[1] = (128<<24)|(195<<16)|(175<<8)|78;
  51       int p, q, r;
  52       MatrixMultiply[] mm;
  53       MatrixMultiply tmp;
  54       MMul matrix;
  55
  56       atomic {
  57         matrix = global new MMul(600, 600, 600);
  58         matrix.setValues();
  59         matrix.transpose();
  60       }
  61
  62       atomic{
  63         mm = global new MatrixMultiply[NUM_THREADS];
  64       }
  65
  66       atomic {
  67         mm[0] = global new MatrixMultiply(matrix,0,0,599,300);
  68         mm[1] = global new MatrixMultiply(matrix,0,301,599,599);
  69       }
  70
  71       atomic {
  72         p = matrix.L;
  73         q = matrix.M;
  74         r = matrix.N;
  75       }
  76
  77       // print out the matrices to be multiplied
  78       System.printString("\n");
  79       System.printString("MatrixMultiply: L=");
  80       System.printInt(p);
  81       System.printString("\t");
  82       System.printString("M=");
  83       System.printInt(q);
  84       System.printString("\t");
  85       System.printString("N=");
  86       System.printInt(r);
  87       System.printString("\n");
  88
  89       // start a thread to compute each c[l,n]
  90       for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  91         atomic {
  92           tmp = mm[i];
  93         }
  94         tmp.start(mid[i]);
  95       }
  96
  97       // wait for them to finish
  98       for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
  99         atomic {
 100           tmp = mm[i];
 101         }
 102         tmp.join();
 103       }
 104
 105       // print out the result of the matrix multiply
 106       System.printString("Starting\n");
 107       System.printString("Matrix Product c =\n");
 108       double val;
 109       atomic {
 110         for (int i = 0; i < p; i++) {
 111           double c[]=matrix.c[i];
 112           for (int j = 0; j < r; j++) {
 113             val = c[j];
 114           }
 115         }
 116       }
 117       System.printString("Finished\n");
 118     }
 119 }
 120
 121 public class MMul{
 122
 123   public int L, M, N;
 124   public double[][] a;
 125   public double[][] b;
 126   public double[][] c;
 127   public double[][] btranspose;
 128
 129   public MMul(int L, int M, int N) {
 130     this.L = L;
 131     this.M = M;
 132     this.N = N;
 133     a = global new double[L][M];
 134     b = global new double[M][N];
 135     c = global new double[L][N];
 136     btranspose = global new double[N][M];
 137   }
 138
 139   public void setValues() {
 140     for(int i = 0; i < L; i++) {
 141       double ai[] = a[i];
 142       for(int j = 0; j < M; j++) {
 143         ai[j] = j+1;
 144       }
 145     }
 146
 147     for(int i = 0; i < M; i++) {
 148       double bi[] = b[i];
 149       for(int j = 0; j < N; j++) {
 150         bi[j] = j+1;
 151       }
 152     }
 153
 154     for(int i = 0; i < L; i++) {
 155       double ci[] = c[i];
 156       for(int j = 0; j < N; j++) {
 157         ci[j] = 0;
 158       }
 159     }
 160     for(int i = 0; i < N; i++) {
 161       double btransposei[] = btranspose[i];
 162       for(int j = 0; j < M; j++) {
 163         btransposei[j] = 0;
 164       }
 165     }
 166   }
 167
 168   public void transpose() {
 169     for(int row = 0; row < M; row++) {
 170       double brow[] = b[row];
 171       for(int col = 0; col < N; col++) {
 172         btranspose[col][row] = brow[col];
 173       }
 174     }
 175   }
 176 }